公开(公告)号：CN118869091A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410846461.4

申请日：2024-06-27

Applicant: 海南大学

Inventor： 陈敏 ,  丁洁 ,  崔亚妮 ,  任佳 ,  马君颜 ,  吕洪飞 ,  何冲 ,  宋英杰

IPC: H04B10/80 ,  H04B17/391 ,  H04B17/309

Abstract: 本发明公开了一种水下涡旋光通信综合信道模型构建方法，用于研究涡旋光在海洋水下环境中的传输特性。该模型是基于蒙塔卡洛方法和多相位屏方法的水下涡旋光传输综合信道，在蒙特卡洛方法的框架下，使用多相位屏模型来模拟海洋湍流，并在此基础上加入了吸收和散射效应的影响，将涡旋光的水下传输过程分解为衍射‑折射‑散射的运动过程。提出的综合信道能够体现出涡旋光束在海洋水下环境中的传输特性，分析不同的海洋环境参数对涡旋光束传输性能的影响，可以给水下涡旋光通信系统的设计提供理论参考，优化硬件设计，从而提升水下涡旋光通信系统的整体性能。

公开(公告)号：CN116415197A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310236950.3

申请日：2023-03-13

Applicant: 海南大学

Inventor： 任佳 ,  陈敏 ,  丁洁 ,  张育 ,  易家傅 ,  郝秋实 ,  崔亚妮 ,  许示凡

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提出一种基于注意力机制的地下管廊异常检测网络及方法，既能够保证长时间的异常检测具有较高的精度，又能对多数据下的异常情况具有良好的检测效果。所述网络包括：编码模块、特征提取模块和解码模块。编码模块包括四个卷积层，四个卷积层间顺序相连。特征提取模块包括Conv‑LSTM层和注意力机制层，Conv‑LSTM层包括四个结构相同的Conv‑LSTM，注意力机制层包括四个结构相同的注意力机制。解码模块包括由反卷积层和连接层构成的七个层，这七个层间顺序相连。编码模块中的第一卷积层与特征提取模块的Conv‑LSTM层的第一Conv‑LSTM相连；特征提取模块中的Conv‑LSTM层的第一Conv‑LSTM与注意力机制层的第一注意力机制相连，以此类推。特征提取模块的注意力机制层与解码模块的反卷积层反向相连。

公开(公告)号：CN116259018A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310220395.5

申请日：2023-03-09

Applicant: 海南大学

Inventor： 崔亚妮 ,  任佳 ,  郝秋实 ,  张育 ,  易家傅 ,  丁洁 ,  陈敏 ,  马秀新

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G08G1/017

Abstract: 本发明提出一种YOLOv3Tiny Vehicle高速车辆实时检测网络及方法，在保证检测精度的情况下提高了检测效率，尤其适用于车辆速度较快、车流量较多情况的车辆实时检测。YOLOv3Tiny Vehicle网络包括主干特征提取模块和检测模块。主干特征提取模块包括主干特征提取首层、五个密集连接块和主干特征提取尾层。主干特征提取首层与第一密集连接块相连。五个密集连接块，即第一密集连接块、第二密集连接块、第三密集连接块、第四密集连接块和第五密集连接块，结构相同、顺序相连；每个密集连接块由三个卷积层构成，这三个卷积层的连接采用密集连接方式；第五密集连接块与主干特征提取尾层相连。检测模块包括顺序相连的三个卷积层。

公开(公告)号：CN117692084A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202410054564.7

申请日：2024-01-15

Applicant: 海南大学

Inventor： 丁洁 ,  陈敏 ,  郝秋实 ,  任佳 ,  崔亚妮 ,  易家傅 ,  张育 ,  吕洪飞

IPC: H04B17/391 ,  H04B10/50 ,  H04B7/22

Abstract: 本发明属于激光跨介质通信技术领域，具体涉及一种考虑后向散射的跨介质激光信道建模方法，能够模拟光信号传播过程中非球形粒子的后向散射，本发明尤其适用于浑浊海水、强风浪环境的海‑空跨介质光通信，以及对光的接收精度要求较高的远距离通信场景。所述方法包括以下步骤：步骤一：构造RH‑G散射相函数；步骤二：建立后向散射跨介质激光信道模型。所述建立后向散射跨介质激光信道模型方法由初始输入模块、迭代更新模块、更新输出模块和叠加模块四部分构成。所述初始输入模块包括初始坐标和初始方向余弦，所述迭代更新模块包括RH‑G散射相函数计算散射角、确定行进步长和计算方位角，所述更新输出模块包括更新坐标和更新方向余弦。

公开(公告)号：CN117218377A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311108891.8

申请日：2023-08-30

Applicant: 海南大学

Inventor： 任佳 ,  郝秋实 ,  崔亚妮 ,  丁洁 ,  张育 ,  陈敏 ,  易家傅 ,  马秀新

IPC: G06V10/52 ,  G06V20/54 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种面向视觉图像的MSD‑YOLOv4船舶实时检测网络及方法。本发明的方案尤其适用于内河港口、大型码头等场景的船舶实时检测。所述网络包括四个模块：主干特征提取模块M3Darknet‑53、多尺度特征提取模块SPP、加强特征提取模块SPANet和检测模块YOLO Detect。主干特征提取模块M3Darknet‑53通过三普通卷积(Conv×3)与多尺度特征提取模块SPP相连；多尺度特征提取模块SPP通过拼接加三普通卷积(Contact+Conv×3)与加强特征提取模块SPANet相连；加强特征提取模块SPANet与检测模块YOLO Detect直接相连。本发明的优势在于，简化了网络结构并提高了检测速度；使用深度可分离卷积代替网络中的某些普通卷积，减少了模型参数，进一步提高了检测速度；添加了通道注意力单元使检测过程聚焦于船舶目标，提高了检测准确性。

公开(公告)号：CN116185025A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310140514.6

申请日：2023-02-20

Applicant: 海南大学

Inventor： 郝秋实 ,  任佳 ,  陈敏 ,  崔亚妮 ,  丁洁 ,  张育 ,  易家傅 ,  张婧

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开基于蚁群算法的无人艇全局航迹规划方法、设备及介质。该方法以下包括步骤：步骤一，建立任务环境模型；步骤二，建立无人艇航行代价函数；步骤三，利用改进的蚁群算法求解无人艇航行代价。本发明具有如下优点：建立了较为完善的无人艇全局航迹规划优化数学模型，使得模型本身对无人艇的航行过程有较为精确的描述；考虑了无人艇自身的航行和动力特点，将航行代价引入到蚁群算法中表征信息素和启发因子，并在此基础上，提出初始信息素设置方法，加快了算法的计算速度；提出了信息素更新规则，解决了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题，提高了算法的全局搜索能力；提出了死锁点的信息素更新机制，保障了算法寻优过程后期解多样性。

公开(公告)号：CN104155999B

公开(公告)日：2017-03-29

申请号：CN201410377834.4

申请日：2014-07-31

Applicant: 海南大学

Inventor： 任佳 ,  崔亚妮 ,  杜文才

IPC: G05D1/12

CPC classification number: G05D1/104

Abstract: 本发明公开了一种多无人机时敏任务动态分配算法，可实现战场环境下多架无人机对多个时敏目标的打击；该算法利用任务拍卖思想构建时敏任务动态分配模型，该模型主要考虑了无人机的任务执行时间、毁伤能力、打击收益，以及执行当前任务对后续时敏任务时间窗口宽度和威胁程度的影响；无人机打击路径规划采用模型预测控制算法实现，主要完成无人机对威胁区域规避下的打击路径优化。

公开(公告)号：CN118659830A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410891418.X

申请日：2024-07-04

Applicant: 海南大学

Inventor： 陈敏 ,  丁洁 ,  崔亚妮 ,  任佳 ,  何冲 ,  马君颜 ,  吕洪飞 ,  宋英杰

IPC: H04B10/116 ,  H04B10/516 ,  H04B13/02 ,  H04L1/00

Abstract: 本发明公开了一种面向水下可见光高速通信的信道编码方法，该方法通过构造一个完整的级联码体系来实现，步骤为：S1，对作为外码的RS码首先进行编码；S2，采用块交织器对数据进行处理，以提高级联码的总体性能，并由当前的信道湍流强度选择合适的交织深度进行交织，降低数据联系；S3，进行LDPC编码操作,当前水下信道中的湍流强度由闪烁指数进行判定；S4,通过水下信道之后，先进行内码的解码，在不同强度的湍流下，通过择优最小和译码算法中的两种迭代结果，选择更加合适的处理结果进行迭代处理；S5，解码完成后再次将数据通过块交织器，执行与交织过程相反的操作，恢复被块交织器打乱的数据，最后进行RS的解码。该发明能够有效应对水下光通信中由水下湍流造成的干扰，降低水下通信系统的误码率，提高了通信质量。

公开(公告)号：CN118488381A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410669516.9

申请日：2024-05-28

Applicant: 海南大学

Inventor： 陈敏 ,  崔亚妮 ,  丁洁 ,  刘长鑫 ,  邱宇

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/40 ,  H04W40/12

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于路径特征和流量业务的车联网路径管理方法及系统，该方法包括以下步骤：S10，探测车辆的当前位置及其与其他站点的相对距离，并根据所述相对距离获得车辆有效通信范围内的活动路径集；S20，对待发送数据进行解析，确定所述待发送数据的通信类型及优先级；S30，根据所述通信类型及设定的评价参数，对所述活动路径集中的每条路径的通信质量进行评价，并对评价结果进行排序；S40，根据所述优先级及每条路径的评价结果选择用于传输所述待发送数据的路径。通过本发明方法可以提高网络性能及资源利用率。

公开(公告)号：CN116579951A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310663735.1

申请日：2023-06-05

Applicant: 海南大学

Inventor： 郝秋实 ,  丁洁 ,  任佳 ,  陈敏 ,  崔亚妮 ,  张育 ,  易家傅 ,  陈姿羽

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种浅层特征与深层特征融合的图像去雾网络及方法，相比现有去雾方法具有较强的边缘轮廓信息恢复能力和较高的学习精度。所述网络包括全局特征提取模块、多尺度卷积模块和深层融合模块。所述全局特征提取模块用于提取表述边缘轮廓信息的浅层特征，包括四个依次相连的卷积层和池化层；所述多尺度卷积模块用于提取多尺度的图像特征，包括三个并联的卷积层、一个通道叠加单元和另外一个卷积层；所述深层融合模块用于完成浅层特征与深层特征的融合，包括三个卷积层、两个上采样层和两个通道叠加单元，所述全局特征提取模块中各卷积层的输出与此部分相连。