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公开(公告)号：CN116258619A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310044423.2
申请日：2023-01-30
Applicant: 海南大学
IPC: G06T1/00 , G16H30/20 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理领域，公开了一种基于DWT和Darknet53深度学习的鲁棒水印方法，包括：构建并训练DarkNet53深度网络；对医学图像进行DWT变换，提取LL层作为DarkNet53深度网络的输入特征，经过前向传播后输出设定个数特征值；对输出的特征值进行DCT变换，结合哈希函数生成医学图像的特征向量；将生成的特征向量分别与混沌置乱水印的每一行逐位进行异或运算，以将水印信息嵌入到医学图像中。这样可以有效提取图像的低频信息，具有良好的抗常规攻击性能和抗几何攻击性能，解决了传统水印嵌入技术对原图数据修改造成的缺陷，具有很强的鲁棒性和不可见性，能同时保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全。
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公开(公告)号：CN116166021A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310182276.5
申请日：2023-03-01
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本方案涉及一种基于双观测器的无人船编队控制方法。所述方法包括：采集各个无人船运行过程中的状态信息并建立状态空间模型；在状态空间模型的基础上，构建各个无人船之间的通信网络得到通信网络拓扑有向图；建立状态观测器和扰动观测器，基于状态观测器和扰动观测器建立分布式一致性控制器；构造各个无人船组成的闭环系统，基于分布式一致性控制器对闭环系统进行正性验证，使用通过验证的分布式一致性控制器控制无人船编队。由于建立了状态观测器和扰动观测器，可减少洋流、极端天气、电磁波等外部因素的干扰；通过构建分布式一致性控制器，可保证无人船系统任务的顺利开展、提高编队控制的精度和整体的计算能力。
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公开(公告)号：CN115189723B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210714745.9
申请日：2022-06-23
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种基于大规模混合模数MIMO结构的子阵Root‑MUSIC的DOA估计方法，其特征在于，将大规模混合模拟数字MIMO结构的测向系统分为两个部分：最大化接收信号功率子连接结构以及Root‑MUSIC混合子连接结构，对于所述最大化接收信号功率子连接结构，产生唯一的DOA估计角，对于所述Root‑MUSIC混合子连接结构，产生一组伪解，用所述唯一的DOA估计角筛选去除所述Root‑MUSIC混合子连接结构产生的伪解，得到真正的DOA估计值。
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公开(公告)号：CN116088570A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310016381.1
申请日：2023-01-06
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于无人机技术领域，公开了一种具有非负受限的无人机编队故障检测协议设计方法，包括：步骤1、建立无人机编队飞行系统的状态空间模型；步骤2、建立故障检测滤波器模型；步骤3、构造无人机编队飞行的故障检测模型；步骤4、引入阈值报警故障检测机制：步骤5、设计无人机飞行编队的故障检测滤波器：步骤6、设计步骤3中的系统满足正性和混合性能稳定的条件。本发明方法能够及时地检测出无人机发生地故障并发出警报，以避免无人机发生故障时编队飞行异常。该方法利用正多智能体系统对无人机编队系统建模，避免了建模过程中的冗余，更加符合实际系统。通过线性规划结合Lyapunov函数方法设计故障检测滤波器，提高了系统计算效率。
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公开(公告)号：CN115808680A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211410631.1
申请日：2022-11-11
Applicant: 海南大学
IPC: G01S13/58 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01S13/06 , G01S13/32 , G01S7/41 , G01S7/42 , G01S3/72
Abstract: 本发明提供了一种非理想条件下FMCW‑MIMO雷达的目标定位方法，基于深度学习技术，将接收信号求其信号的协方差矩阵和信号的转置协方差矩阵，将协方差矩阵的实部虚部和相位组成三维张量，按照相同方法处理信号的转置协方差矩阵将协方差矩阵构成的三维张量输入到DOA估计网络中，经过粗估计和细估计，获得DOA估计值，将信号的转置协方差矩阵构成的张量输入到距离估计网络中，获得距离的估计值，最后通过比较F范数的方式匹配DOA值和距离值，实现联合估计达到定位效果，为了消除较少阵元、少快拍和低信噪比的影响，本发明针对相应数据进行特定训练，增加了低信噪比强化网络减少上述情况导致的误差，利用深度学习的拟合能力，实现了非理想情况下FMCW‑MIMO雷达的定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111968027B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010843728.6
申请日：2020-08-20
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于SURF和DCT特征的鲁棒彩色图像零水印方法，该方法包括：将原始彩色图像从RGB空间转换到YUV空间，对选定的部分图像建立DCT系数矩阵，提取亮度分量的SURF特征点，并根据SURF特征点的主方向构造特征向量；根据预先构造的参考向量和特征向量生成鲁棒水印序列，并对鲁棒水印序列进行置乱，生成版权标识信息；同时，将原始水印图像分割成多个子图像块，对子图像块的奇异值范数进行异或运算，生成脆弱水印信息；将生成的脆弱水印信息嵌入在原始彩色图像在空间域中的最低有效位，并重构每个子图像块以获得含水印图像。这样能够同时进行版权保护和内容认证，保证了图像的视觉质量，可以来检测和定位恶意篡改。
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公开(公告)号：CN115242277A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210670916.2
申请日：2022-06-15
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种IRS辅助方向调制的GAO低复杂度接收波束成型方法，假设发射机配备NA根发射天线，IRS配备M个无源发射元件，合法用户和窃听者分别配备NB和NE根接收天线；构建存在合法用户和窃听者的安全接收信号模型；建立最大化接收功率和优化问题，并对其进行简化；基于最大化接收功率和准则，采用GAO法交替优化IRS相移矩阵和接收波束成型；计算采用GAO法的计算复杂度；将IRS引入到方向调制系统中，通过动态调整IRS的相移来增强合法用户的接收功率，并防止窃听者窃听，可以提高方向调制系统的传输安全性及降低接收机的计算复杂度，与无IRS辅助方向调制和无相移矩阵优化的方向调制方案相比，本发明所提出的GAO方法可显著高方向调制系统的安全性能。
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公开(公告)号：CN115205011A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210678842.7
申请日：2022-06-15
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于LSF‑FC算法的银行用户画像模型生成方法，包括如下步骤：基于银行不同的业务类型对应生成不同的标签；为满足银行不同的业务需求的不同用户匹配对应的标签，形成银行客户样本集；基于特征相关性多标签学习算法对银行客户样本集进行机器学习，获得银行用户画像模型；将不带标签的待检测用户数据信息输入银行用户画像模型中，输出待检测用户的预测标签；根据待检测用户的预测标签执行对应的业务的相关步骤。本发明基于特征相关性多标签学习的银行用户画像模型构建及应用，将银行的各个业务标签综合到一个用户画像模型中，全面的描述用户偏好，从而更精准的对客户进行个性化服务。
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公开(公告)号：CN115189739A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210723586.9
申请日：2022-06-24
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/06 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供双智能可重构表面辅助双向方向调制的发射波束成型方法，其特征在于，包括下列步骤：S1、设定发射机Alice配有根天线，发射机Bob配备有根天线，被动窃听接收机Eve配有根天线，发射机Alice和发射机Bob工作于全双工模式，并设定RIS反射信号时无时延；S2、分别构建发射机Alice、发射机Bob、被动窃听接收机Eve的信号模型；S3、根据前述信号模型，进行隐私信息波束成型向量设计以及人工噪声发射波束成型向量设计从而实现发射波束成型。
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公开(公告)号：CN115189724A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210753117.1
申请日：2022-06-29
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本发明提供一种混合模数MIMO结构的二阶多项式内插式快速DOA估计方法，所述方法包括下列步骤：第一，将大规模混合模拟数字MIMO结构的测向系统的N个天线分为K个子阵列，且将到达角范围分为K个扇区；第二，设计K个子阵列的模拟波束成形向量，每个子阵列的波束成形向量对准对应扇区的中心角；第三，计算接收信号、接收信号功率，选择其最大的三个接信号功率；第四，将三个最大接收功率对应的中心角作为已知量，建立多项式，内插得到DOA估计值。通过本方法能够实现了单时隙消除混合阵列的测向相位模糊。
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