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公开(公告)号：CN113487838B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111046545.2
申请日：2021-09-08
Applicant: 东南大学 , 江苏有线数据网络有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种面向小区地震预警的装置和方法，主要内容是：在硬件方面选用新唐科技的嵌入式arm芯片N32926U1DN作为整块开发板的MCU，辅以以太网芯片RTL8201和RJ45网口进行网络通信，并设计了mini PCIe接口和一些冗余接口用以连接移远通信的EC20模块及其它模块；在软件方面则实现了MQTT的客户端功能，用于订阅预警平台的发布信息，完成与预警发布平台之间的通信功能，接着对获得的地震信息进行解析，并综合EC20模块和智能音柱，配合基站服务，实现定向的预警短信提醒和局部范围内的应急音频广播,可以实现对地震预警内容的及时播报，从而减少灾害造成的人民生命安全损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113487838A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202111046545.2
申请日：2021-09-08
Applicant: 东南大学 , 江苏有线数据网络有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种面向小区地震预警的装置和方法，主要内容是：在硬件方面选用新唐科技的嵌入式arm芯片N32926U1DN作为整块开发板的MCU，辅以以太网芯片RTL8201和RJ45网口进行网络通信，并设计了mini PCIe接口和一些冗余接口用以连接移远通信的EC20模块及其它模块；在软件方面则实现了MQTT的客户端功能，用于订阅预警平台的发布信息，完成与预警发布平台之间的通信功能，接着对获得的地震信息进行解析，并综合EC20模块和智能音柱，配合基站服务，实现定向的预警短信提醒和局部范围内的应急音频广播,可以实现对地震预警内容的及时播报，从而减少灾害造成的人民生命安全损失。
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公开(公告)号：CN119561627A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411676058.8
申请日：2024-11-22
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏有线数据网络有限责任公司
IPC: H04B17/309 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于深度贝叶斯推断的无蜂窝MIMO低复杂度信号检测方法，采用了复数高斯分布作为先验概率的逼近，并将高斯分布参数作为可学习参数纳入网络训练过程，动态适应不同网络层级的需求，克服了传统方法中因初始分布选择不当导致的收敛难题。此外，VID‑Net通过预训练的深度学习模型确定并部署最优权重至各AP，简化了CPU端的计算至简单的求和操作，显著降低了计算复杂度，并增强了对多样信道条件的适应能力。VID‑Net还融入了对数函数与相关函数修正策略。在不同的调制阶数和系统天线配置下，VID‑Net展现出卓越的检测性能和鲁棒性，性能超越了次优的最小均方误差检测算法。
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公开(公告)号：CN115632726A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211652733.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏有线数据网络有限责任公司
IPC: H04B17/336 , H04B17/391 , H04B1/69 , H04B7/0413
Abstract: 一种基于模型驱动的ISTA‑Net上行免调度大规模MIMO‑NOMA信号检测方法，针对免调度NOMA系统接收端对于用户活跃状态信息完全未知给信号检测带来的巨大挑战，通过动量加速方式对传统的ISTA算法进行改进，再将改进之后的ISTA算法使用模型驱动的思想进行深度网络化，形成ISTA‑Net信号检测方案。在此基础上，根据ISTA‑Net的信号检测结果，采用“第一次显著跳跃”活跃用户判断方案来进一步提高检测性能。最终通过实验证明，基于“第一次显著跳跃”活跃用户判断的ISTA‑Net检测方案在免调度大规模MIMO‑NOMA系统中具有可行性。
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公开(公告)号：CN119561593A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411676068.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏有线数据网络有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，首先，对FD‑ISAC系统的发送与接收信号、雷达感知和通信速率的性能进行了数学建模。在所建构模型中，基站接收信号并通过传统信道估计方法获得估计的用户所在角度。其次，基于该角度计算上行历史信道状态信息和下行历史信道状态信息。而后设计交叉注意力‑门控循环单元网络(CAttn‑GRU Net)，其将上行历史信道状态信息和下行历史信道状态信息作为输入，进而来预测雷达信号协方差矩阵和通信信号波束赋形矩阵，从而分别用于辅助当前时刻构建感知信号与波束赋形设计。此外，在训练过程中，采用多目标优化损失函数。
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公开(公告)号：CN115632726B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211652733.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏有线数据网络有限责任公司
IPC: H04B17/336 , H04B17/391 , H04B1/69 , H04B7/0413
Abstract: 一种基于模型驱动的ISTA‑Net上行免调度大规模MIMO‑NOMA信号检测方法，针对免调度NOMA系统接收端对于用户活跃状态信息完全未知给信号检测带来的巨大挑战，通过动量加速方式对传统的ISTA算法进行改进，再将改进之后的ISTA算法使用模型驱动的思想进行深度网络化，形成ISTA‑Net信号检测方案。在此基础上，根据ISTA‑Net的信号检测结果，采用“第一次显著跳跃”活跃用户判断方案来进一步提高检测性能。最终通过实验证明，基于“第一次显著跳跃”活跃用户判断的ISTA‑Net检测方案在免调度大规模MIMO‑NOMA系统中具有可行性。
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