南京爱而赢科技有限公司专利技术

南京爱而赢科技有限公司共有13项专利

  • 本实用新型涉及估计装置技术领域,具体为一种线性调频信号的时延估计装置,包括机体盒、底座以及风扇,所述底座上设有盛放槽,所述夹持装置包括夹持板以及缓冲座,所述缓冲座安装在盛放槽的内壁上,所述缓冲座上设有缓冲槽,所述缓冲槽的内部设有弹簧,所...
  • 本实用新型涉及chirp信号频率检测装置技术领域,具体为一种多通道chirp信号终止频率点检测装置,包括检测装置,所述检测装置的一侧设有传输线,所述检测装置的顶端设有顶壳,所述检测装置的底端设有底壳,所述底壳上设有紧固机构,所述紧固机构...
  • 本发明公开了一种基于用户请求可能性与时空特性的新型内容缓存部署方案,本发明的边缘缓存策略同时考虑了用户请求行为与用户对请求内容的满意度信息,既能反映用户点击行为又能反映用户对内容的满意程度,更符合用户需求,本发明在总体缓存命中率上的性能...
  • 本发明公开了一种小型超宽带圆极化平面螺旋天线,包括作为天线的辐射单元的自补型复合螺旋结构和进行馈电的微带渐变巴伦结构;微带渐变巴伦结构为双面结构,由两条不平衡的微带线渐变为平衡的平行双线,渐变过程中实现了阻抗的变换;所述微带渐变巴伦结构...
  • 本发明公开了一种采用共面波导馈电的超宽带贴片天线,包括辐射贴片、介质基板和金属地板;金属地板设置在介质基板上,金属地板上开设有谐振腔;辐射贴片设置在谐振腔内。本发明的贴片天线在2GHz到20GHz频带内实现超宽带宽,相比同工作频带的喇叭...
  • 本发明公开了一种基于模型驱动深度学习的MIMO接收方法,包括:S1、将接受的导频信号y
  • 本发明公开了一种基于NOMA‑MEC的上行能效最小化的功率分配方法,对于MEC‑NOMA系统中最小化能效的问题,首先采用约束松弛方法将本地计算中能量消耗问题转换成一个关于卸载比例的凸问题。其次对于上行传输中的能量消耗问题,使用二次函数转...
  • 本发明公开了一种基于深度强化学习的上行NOMA资源分配方法。该方法在满足每个用户最小传输速率的情况下,通过选择最优的子信道分配策略和功率分配策略,提高整个系统的能量效率,有效减少传输消耗的功率。本方法基于深度强化学习中的深度Q网络,根据...
  • 本发明提供了一种基于贝叶斯调参的支持向量机的波束分配方法,首先产生待选波束分配方案空间,然后随机或依据相近的历史分配记录中挑选方案生成初始波束分配方案集合;应用于蜂窝移动通信系统,得到系统对方案的评价,打标签以生成训练样本;使用贝叶斯超...
  • 本发明公开了一种基于模型驱动的深度学习的新型单比特OFDM接收机,其特征在于:由信道估计模块和信号检测模块组成,所述信道估计模块和信号检测模块先利用通信算法对输入数据进行初始化,然后利用神经网络对输出结果进行优化。本发明在传统的单比特O...
  • 本发明公开了一种基于内容意图动态追踪的波束多播快速接入方法,建立了毫米波车载通信系统传输模型,具体的,第一层利用车辆用户的位置信息和内容意图偏好信息以及强化学习相关原理,给出最佳的波束指向分配实现多播覆盖;第二层,借助波束多播的学习结果...
  • 本发明公开了一种应用于蜂窝网络的基于深度强化学习的动态多信道接入方法,其技术方案要点是包括提供信道分配系统以及若干用户终端,信道分配系统与用户终端通信连接;信道分配系统内配置有遵循部分可观测马尔可夫链的动态多信道模型,动态多信道模型根据...
  • 本发明涉及计算机智能领域,具体为一种改进后的排球超级联赛算法在经典0‑1背包问题中的应用方法。此方法包含以下步骤:S1、初始化所有队伍中队员的属性;S2、赛前相关准备和竞赛;S3、获胜的队伍落实胜出方策略,输的队伍落实队伍调整策略和知识...
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