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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]基于图及持续性熵特征的CR信号调制识别方法及系统-CN202210855798.2有效
发明人：胡国兵;赵敦博;陈正宇;李鹏;赵嫔姣;杨莉;罗荣华 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明针对2ASK、BPSK、QPSK和16QAM四种调制信号，提出了一种基于图及持续性熵特征的CR信号调制识别方法及系统。首先通过短时滤波技术对观测信号进行预处理，用以补偿因非线性变换带来的信噪比损失，以增加识别特征的可区分性。而后分类间识别和类内识别两个步骤，通过提取经处理后的观测信号生成的图的Gini系数、度之和以及持续性熵作为识别统计量，实现调制识别。仿真实验表明，在低信噪比时，本发明仍具较好的识别能力。
基于持续性特征 cr 信号调制识别方法系统

[发明专利]一种基于贝蒂数特征的微弱信号检测方法-CN202111595080.6有效
发明人：胡国兵;王旭东;赵敦博;陈正宇;杨莉;赵嫔姣;吴珊珊 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04B17/30 文献下载
摘要：一种基于贝蒂数特征的微弱信号检测方法，首先对采样后的观测信号做傅里叶变换并进一步计算，得到观测信号的功率谱，分别提取功率谱的分组极大值分量及超阈值分量两类极值谱，构建极值谱的点云图及特征点云；而后利用单纯复形滤流，得到该特征点云图的0维及1维贝蒂数，提取两者的积作为检验统计量，并与适当门限进行比较来判断观测信号中是否含有信号。本发明充分挖掘了极值谱点云的形状信息，在低信噪比和中等样本的条件下具有稳健的检测性能。
一种基于贝蒂特征微弱信号检测方法

[发明专利]一种基于顶点最大度特征的微弱信号检测方法-CN202111408606.5有效
发明人：胡国兵;赵敦博;陈正宇;杨莉;赵嫔姣;姜志鹏 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04B17/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于顶点最大度特征的微弱信号检测方法，先将观测信号进行去均值化处理，并计算去均值后观测信号的自相关函数，而后将其转换到图域，得到具有特定数量顶点和边的无向简单图。提取该图中各顶点度的最大值作为检测统计量，通过将该统计量与特定门限相比较来判决信号的存在与否。本方法的性能优于现有常用的基于能量检测、正态性检测及完全图持征的信号检测算法，在低信噪比时性能尤为优异，且计算过程中不需要进行高维矩阵的特征分解，因此计算复杂度更低，尤其适用于对实时性要求高的场合。
一种基于顶点大度特征微弱信号检测方法

[发明专利]基于图最大度特征的CR信号调制识别方法及系统-CN202210807005.X有效
发明人：胡国兵;赵敦博;陈正宇;杨莉;赵嫔姣;罗荣华;李鹏 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明针对BPSK、QPSK、2ASK、16QAM四种调制信号提出了一种基于图最大度特征的CR信号调制识别方法及系统。首先对观测信号做短时滤波的预处理，用以补偿信噪比损失。而后将其幅度谱、平方谱和四次方谱作加窗处理并将其转换到图域，根据信号的非线性运算，将四种信号的调制方式识别问题转化为对图的最大度大小的判断。仿真实验表明，在低信噪比时，本发明都具较好的识别能力。
基于大度特征 cr 信号调制识别方法系统

[发明专利]一种基于连通分量个数特征的认知无线电频谱感知方法-CN202111408893.X有效
发明人：胡国兵;赵敦博;赵嫔姣;陈正宇;杨莉;姜志鹏 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于连通分量个数特征的认知无线电频谱感知方法，先将观测信号进行去均值化处理，并计算去均值后观测信号的自相关函数，而后将其转换到图域，得到具有特定数量顶点和边的无向简单图。提取该图的连通分量个数作为检验统计量，通过将该统计量与特定门限相比较来判决主用户信号频谱的空闲与否。本方法可在极低信噪比条件下实现对主用户信号频谱空闲与否的检测，其性能优于现有常用的基于能量检测、正态性检测及完全图特征的认知无线电频谱感知算法，在计算过程中需要进行特征分解，尤其适用于实时性不同的场合。
一种基于连通分量个数特征认知无线电频谱感知方法

[发明专利]一种低冗余率的稀疏阵列构型设计方法-CN202110788746.3有效
发明人： 赵嫔姣;胡国兵;陈正宇;王利伟;陈恺;蒋凌瑕 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种低冗余率的稀疏阵列构型设计方法，包括以下步骤：（1）确定两级稀疏子阵列的阵元数目及阵元间距；（2）设计稀疏阵列构型并推导阵元位置分布的解析表达式；（3）推导稀疏阵列在差分共阵域、求和共阵域及求和差分共阵域的连续区间；（4）基于步骤3中的连续区间，计算求和差分虚拟阵的连续自由度；（5）推导求和共阵与差分共阵重叠度的表达式；（6）计算该稀疏阵列构型的共阵冗余率。本发明通过减少求和虚拟阵与差分虚拟阵之间的阵元重叠率，解决了现有同类阵列设计方法存在的共阵冗余度过高的问题，在相同阵元数的情况下，具有更高的阵列利用率与自由度，从设计层面提升了角度估计性能。
一种冗余稀疏阵列构型设计方法

[发明专利]一种OFDM与OCDM信号识别方法与系统-CN202211125350.1在审
发明人：姜志鹏;胡国兵;陈正宇;杨莉;赵嫔姣 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明针对正交频分复用（OFDM）与正交啁啾复用（OCDM）两种信号的时域波形相似度较高，用传统方法无法有效识别的问题，提出了一种OFDM与OCDM信号识别方法及系统。该方法分为四个步骤：一、计算待识别信号的模糊函数切片及其频谱模值；二、将模糊函数切片的频谱模值通过均匀量化的方式转换到图域，获得其图拓扑表示；三、提取模糊函数切片的频谱模值的生成图与其最大子图之间的顶点数差异，作为识别特征；四、根据两个图之间的顶点数差异，进行OFDM与OCDM信号的判决。本发明避免了识别方法对训练样本的依赖性，可实现对仅具有细微差异的多载波信号的有效识别。
一种 ofdm ocdm 信号识别方法系统

[发明专利]一种k倍扩展的稀疏阵列构型天线及其设计方法-CN202211283237.6在审
发明人： 赵嫔姣;胡国兵;杨娟;王利伟;陈恺 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H01Q21/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种k倍扩展的稀疏阵列构型天线及其设计方法，包括：确定各稀疏子阵列的阵元数目及阵元间距；设计k倍扩展的稀疏阵列构型并推导阵元位置分布；推导k倍扩展的稀疏阵列构型在差分共阵域、求和共阵域及求和差分共阵域的连续区间；计算k倍扩展的稀疏阵列构型的自由度；计算k倍扩展的稀疏阵列构型的共阵冗余率。本发明在求和差分域视角下提出一种k倍扩展的稀疏阵列构型天线及其设计方法，通过引入k倍扩展因子，减少求和共阵与差分共阵之间的重叠阵元个数，在降低共阵冗余度的同时保证阵列自由度。
一种扩展稀疏阵列构型天线及其设计方法

[发明专利]一种通用嵌套阵列构型族天线及其设计方法-CN202211291302.X在审
发明人： 赵嫔姣;胡国兵;杨娟;王利伟;冯博阳 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： H01Q21/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种通用嵌套阵列构型族天线及其设计方法，包括以下步骤：确定三级稀疏子阵列的阵元数目及阵元间距；设计通用的嵌套阵列构型族并推导阵元位置分布；从二维视角分析族内每种阵列构型各子阵间的内在几何特性；推导差分共阵域下嵌套阵列构型族内各阵列构型的连续自由度的解析表达式，同时分析了阵列构型族中顺序因子的取值对自由度的影响。本发明通过将“族”的概念引入到稀疏阵列设计中，提出了嵌套阵列构型族天线设计方法，不同于某一种固定的阵列构型，该族内的各阵列之间可相互转化，阵列布局灵活性显著增加。
一种通用嵌套阵列构型天线及其设计方法

[发明专利]一种基于持续性图Kapur熵特征的信号检测方法及系统-CN202210977926.0在审
发明人：胡国兵;陈正宇;赵嫔姣;杨莉;李鹏;罗荣华 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于持续性图Kapur熵特征的信号检测方法及系统，首先计算观测信号的功率谱，通过子集滤流的方式计算得到功率谱的0维持续性图；而后计算得到持续性图的Kapur熵作为检验统计量，并与设定的门限进行比较，来判断观测信号中是否含有信号。本发明首次提出利用子集滤流的方式来进行信号检测，充分挖掘了功率谱本身内在结构的形状信息特征，复杂度低，且在小样本、低信噪比条件下可获得更优的检测性能，相比于现有方法，更具应用前景。
一种基于持续性 kapur 特征信号检测方法系统

[发明专利]一种基于机器视觉的料盒抓取设备-CN202210921463.6在审
发明人：陈恺;赵嫔姣;王灿;陈正宇 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： B65G47/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的料盒抓取设备，包括工作台、设于工作台内部且用于传送料盒的料盒传送系统、设于料盒传送系统上方且用于识别料盒内容物的机器视觉系统、可沿着工作台上方左右滑动的料盒抓取机构、可根据料盒内的内容物调整存放位置的料盒存放机构以及设于料盒抓取设备内部的控制系统；当机器视觉系统识别出料盒传送系统上当前料盒内的内容物，控制系统控制料盒抓取机构移动至合适位置抓取料盒，料盒存放机构根据机器视觉系统识别出的料盒内的内容物调整存放位置，料盒抓取机构将料盒放入料盒存放机构。本发明结构简单，使用方便，料盒存放位置可调整，避免存放过程中料盒损坏，降低了成本。
一种基于机器视觉抓取设备

[发明专利]基于非均匀量化图特征的OFDM与UFDM多载波信号识别方法-CN202210168667.7在审
发明人：胡国兵;李鹏;吴珊珊;赵嫔姣;杨莉;罗荣华 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明针对OFDM与UFMC两种多载波信号的时、频域相似程度高，用传统方法难以区分的问题，提出了一种基于非均匀量化图特征的OFDM与UFDM多载波信号识别方法。该方法分为三个步骤：首先，将待识别信号的功率谱作DFT变换，得到信号的二次谱；而后，将信号的二次谱通过非均匀量化转换到图域；最后，检测图的完全连接性，若为完全图则将观测信号判定为UFMC，否则为OFDM。本发明避免了识别方法对训练样本的依赖性，可实现对具有细微差异多载波信号的有效识别。
基于均匀量化特征 ofdm ufdm 载波信号识别方法

[发明专利]一种基于重组嵌套阵列的DOA估计方法-CN202111320604.0在审
发明人： 赵嫔姣;胡国兵;陈正宇;蒋凌瑕;孙绪杰;张雅茹;纪铭 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G01S3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于重组嵌套阵列构型的波达方向（DOA）估计方法，包括，对嵌套阵列的两组子阵列进行重排序以构建重组嵌套阵列构型；计算重组嵌套阵列的差分共阵及其最大连续自由度；基于重组嵌套阵列对目标辐射源进行空间采样，并对天线阵列接收信号的协方差矩阵进行向量化处理；基于压缩感知方法，重构入射信号分量；构建谱函数并进行谱峰搜索实现目标辐射源的DOA估计。本发明提出重组嵌套阵列构型具有无孔特性的差分共阵，扩展了阵列自由度和有效阵列孔径，能够实现高精度欠定的DOA估计。
一种基于重组嵌套阵列 doa 估计方法

[发明专利]一种基于分组极差图的微弱信号检测方法-CN202110563763.7有效
发明人：胡国兵;赵敦博;沈浏源;陈正宇;杨莉;赵嫔姣 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： H04B17/309 文献下载
摘要：一种基于分组极差图的微弱信号检测方法，首先对过采样后的接收信号做傅里叶变换并进一步计算，得到接收信号的功率谱。而后从功率谱中提取极差谱，并将其转换成具有多个顶点和边的特定无向简单图。最终使用图的GINI系数作为判决指标，通过检验图是否为完全图来判断是否检测到了信号。本发明提出的方法在小信噪比和中等样本的条件下，性能优于以往的信号检测算法。
一种基于分组极差微弱信号检测方法

[发明专利]基于极值分布及小波变换特征的多载波信号类型识别方法-CN202110922158.4在审
发明人：胡国兵;韩磊;赵嫔姣;陈正宇;杨莉;姜志鹏 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于极值分布及小波变换特征的多载波信号类型识别方法，这是针对OFDM、FOFDM、FBMC、UFMC四种多载波信号，所提出的一种基于超阈值极值及小波变换特征的5G多载波信号识别方法。该方法分为两个步骤：首先，通过对多载波信号的时域模值平方序列进行POT分布拟合检验，以实现对OFDM类及非OFDM类信号的类间识别；而后，分别提取两类信号的频谱Haar小波变换中段的POT极值特征及其线谱存在性特征，以实现类内多载波信号的识别。本发明避免了算法对训练样本的依赖性，提高了算法在低信噪比条件下的识别性能。
基于极值分布变换特征载波信号类型识别方法

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