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公开(公告)号：CN117858151A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311833017.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 浙江大学 , 广东蘑菇物联科技有限公司
IPC: H04W24/08 , H04W72/542
Abstract: 本发明公开了一种LoRa信号质量检测方法、模块及实现平台。本发明对接收的LoRa信号的前导部分8个受干扰的上啁啾和起始帧定界符部分2个受干扰的下啁啾分别求平均，对幅度归一化的标准上啁啾和标准下啁啾分别取共轭转置并，再对两者点乘后所得序列分别取积分后取平均，计算出复数的信道状态信息CSI，提取CSI的幅度部分作为LoRa信号的质量检测指标，以实现基于CSI的LoRa信号质量检测。该方法封装为LoRa信号质量检测模块，可通过软件定义无线电工具实现。本发明具有成本低、精度高、实时性好、易于在实际环境中检测等优点。
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公开(公告)号：CN117786591A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311707769.2
申请日：2023-12-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2135 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及基于特征提取与特征融合的轻量化设备故障预测方法。该方法包括：获取设备多传感器原始监测数据，对传感器原始数据进行K‑Means聚类、Z‑Score标准化以及剩余寿命标签折线化预处理；基于Pearson相关系数指标、最大信息系数指标与单调性指标对预处理后的传感器特征进行评估；采用CRITIC赋权法确定各项特征评价指标的权重；采用模拟退火算法筛选出最优传感器特征子集；采用主成分分析方法得到传感器特征。将特征输入轻量化LSTM网络进行训练，得到故障预测模型并经其预测得到设备的剩余使用寿命；本发明能够有效提升设备剩余使用故障预测模型的性能，降低模型训练的开销，适合实现工业设备的故障预测。
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公开(公告)号：CN117556261A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410022049.0
申请日：2024-01-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供了一种基于MCNN的隔膜泵单向阀寿命预测方法与系统，通过引入了二乘Wasserstein距离来代替JS和KL发散的对抗神经网络，通过生成器生成与特征数据分布相同的数据，通过鉴别器对生成器数据进行优化，得到与原始数据集相同分布的预测值输入进入LSTM模型进行预测，振动和噪声同步传入进入寿命预测模型，根据两者二乘Wasserstein距离的差异，赋予两种信号结果不同的权重，实现两者预测结果的融合。本发明通过填充数据和预测值融合的手段，显著增强了模型的准确性，并且能够在数据稀缺情况下提供更可靠的预测，为实际应用中的预测模型提供了可行性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116709558A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310641102.0
申请日：2023-06-01
Applicant: 浙江大学
IPC: H04W72/566 , G01S13/88 , H04W72/50 , H04W72/0453 , H04W72/25 , H04W4/40 , H04W4/46 , H04W28/26 , H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种兼容5G NR V2X的车联网通感一体化系统资源分配方法，该方法在实现雷达与通信功能于MAC层有效融合的同时，还能够兼容原有5G NR V2X通信协议，使得车辆可以与工作在5G NR V2X协议下仅有通信功能的车辆共存，便于一体化系统在原有车辆通信网络中的部署。此外，本发明还考虑了雷达与通信共存的V2X系统中车辆可能存在不同优先级的情况，针对不同优先级分配不同的系统参数，并增加了新的控制信息，在频谱资源紧张时实现车辆占用资源的自动调整，保障高优先级车辆可以优先使用频谱资源。
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公开(公告)号：CN112711000B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202011499625.9
申请日：2020-12-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小化准则的电磁矢量互质面阵张量功率谱估计方法，主要解决现有方法中功率谱估计精度受限的问题，其实现步骤是：构建电磁矢量互质面阵；电磁矢量互质面阵接收信号的张量建模；面向互质稀疏均匀子面阵的结构化张量波束成形；计算互质稀疏均匀子面阵的张量波束功率；基于子面阵张量波束功率最小化处理的电磁矢量互质面阵张量功率谱估计。本发明从电磁矢量互质面阵接收信号张量的空域滤波原理出发，建立起两个稀疏均匀子面阵的互质布设特点与虚峰分布特性之间的关联，并以此为基础，形成基于互质稀疏均匀子面阵输出信号的最小化功率处理技术框架，从而实现精确的张量功率谱估计，可用于目标定位和成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116434301A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310290769.0
申请日：2023-03-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达相位特征的人脸识别方法及装置，该方法包括：采集人脸雷达回波信号，在频域选择目标点，将目标点数据作为包含人脸信息的待处理数据；提取待处理数据中的相位特征，对相位特征做解卷绕操作，得到目标点的相位变化差；对所有通道目标点的相位变化差进行3D卷积与最大池化，得到降维后的相位特征；对降维后的相位特征使用卷积自编码器进行降采样；将降采样后的数据输入到卷积神经网络中，实现人脸识别。不同于基于视觉的人脸识别，本发明使用毫米波雷达，具有较高分辨率，不受光照条件限制且能有效保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN116362245A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211656684.1
申请日：2022-12-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于非结构化文本数据的OPC UA信息模型构建方法，主要解决现有OPC UA信息模型建模往往依赖于结构化数据并且缺乏来自文本数据的描述信息等问题，实现步骤包括：设计基于语料文本特征的、符合工业现场建模需求的标注标签，并设计标签的组织关系；为提取的样本文本素材进行BIO序列化标注，得到训练样本；构造基于BERT模型的中文预训练模型提取词向量；基于CRF技术，处理、分类并标注词向量；利用训练完成的模型提取文本中有效实体，并按预先定义的组织规则进行模型组织。本发明构建了工业非结构化文本样本数据，设计了利用文本语料的实体标签提取方法并用于信息模型构建，拓宽了信息模型构建方法的应用场景，操作方法简单明了，有实用价值。
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公开(公告)号：CN116206219A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211656664.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习语义特征分离的空域小目标检测方法。该方法包括：对输入图片进行预处理，消除噪声干扰，提高对小目标的学习能力；采用神经网络处理目标图片，并经过反卷积操作提取神经网络的语义信息与纹理信息；利用检测器生成目标区域存在概率图，采用概率图滤波处理目标语义及纹理特征，消除背景特征干扰，保留目标前景特征，稀疏化目标特征表征空间；采用Transformer结构网络通过查询处理目标语义信息及纹理特征信息，提取目标特征间的关联性，生成多个目标预测框集合；采用匈牙利算法，动态匹配预测框信息与真实框信息，通过最小化损失函数实现预测框与真实框之间的最优动态匹配机制，在不依赖先验信息的基础上实现目标预测。
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公开(公告)号：CN116186474A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211715806.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联稀疏多极化面阵的二维波达方向与极化参数闭式联合估计方法，主要解决现有方法计算复杂度较高和自由度受限的问题，其实现步骤是：构造级联稀疏多极化面阵；级联稀疏多极化面阵接收信号模型建模及多维参数分离解耦；对接收信号协方差矩阵分块平滑处理；构造虚拟级联均匀多极化面阵接收信号协方差矩阵；对虚拟协方差矩阵特征分解，求取各信号源的波达方向与单坐标轴的夹角估计；求取各信源的波达方向与另一坐标轴的夹角估计，并求取方位角、俯仰角和极化参数的闭式估计。本发明基于多域子阵平滑技术，为实现二维波达方向与极化参数的快速联合估计提供了可行和有效的解决方案，可用于工业物联网等复杂场景下的感知和定位。
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公开(公告)号：CN116184322A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211577016.X
申请日：2022-12-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S7/02 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于射频阵列的多目标无人机识别装置和方法。本发明包括射频天线阵列、接收机、AD采集模块、FPGA数据处理板、FPGA数据转换板、信号处理器、支持PYNQ的Zynq开发板；射频天线阵列接收空域无人机信号，配置接收机和AD模块采集得到多通道数字信号，在FPGA数据处理板中实现波束成形算法完成空域滤波的信号采集，将采集信号通过FPGA数据转换板上传信号处理器，设计次目标辅助识别的深度学习方案识别各疑似目标的无人机，最终将深度神经网络部署在Zynq板实现离线实时识别。本发明可实现复杂多目标场景下的无人机识别，利用射频阵列引入角度，与单目标的射频识别方案相比成本提升不大，因实现离线实时运行可应用于城市环境反无人机系统的实际部署。
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