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公开(公告)号：CN115051908A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210680708.0
申请日：2022-06-15
Applicant: 海南大学
IPC: H04L41/0604 , H04L41/14 , H04L41/28 , H04L43/0823
Abstract: 本发明公开了一种具有双敏感性的数据传输故障检测方法。本发明包括1、建立数据传输过程的状态空间模型；2、建立数据传输过程的自适应事件触发条件；3、建立混杂自适应事件触发异步滤波器模型；4、构造数据传输过程的故障检测模型；5、引入增益隐私安全敏感性机制和增益故障检测敏感性机制；6、引入阈值报警故障检测机制；7、设计数据传输过程的自适应事件触发故障检测滤波器。本发明提高数据传输的效率和质量，同时也提高数据的隐私安全性。本发明充分考虑了数据包的非负性、随机性等特点以及数据隐私安全性问题，设计了具有故障检测敏感性和数据隐私安全敏感性的异步滤波器，大大降低了设计成本、提高了数据传输过程中的资源利用率。
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公开(公告)号：CN115046724A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210407259.2
申请日：2022-04-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种高度集成的宽角度光纤气动探针，包括探头和支杆，所述探头与支杆的一端连接形成探针，所述探头呈半球形结构，所述探头的表面开设有气孔，所述探头内部设置有气体通道，所述气体通道与气孔连通，所述气体通道内均设置有光纤传感器，所述支杆的内部设置有光纤通道和定位平面，所述光纤通道与探头内的气体通道连通，所述光纤通道内设置有光纤，所述光纤与外界光源、光谱分析仪相连，所述光纤通道之间相互独立密闭。在满足多孔多角度的同时保证探针的小尺寸，在满足三维测量的基础上，保证高空间分别率和动态灵敏度，同时加工和维护成本低。
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公开(公告)号：CN115021785A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210596434.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种面向智能反射镜辅助中继网络的相位对齐波束成形方法，所述方法将智能反射镜划分为M个元件子集，选择第m个子集反射信号，并调整第m个子集内所有元件的相位，使第m个子集的反射信号和来自发射端的直达信号在第m根中继天线处进行相位对齐。相比较于仅含有中继或智能反射镜的网络，本发明所提供的基于智能反射镜元件子阵选择的最大化接收功率+最大比合并方法可以帮助智能反射镜辅助中继网络获得显著的速率性能增益。
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公开(公告)号：CN114998632A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210539711.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/36 , G06V10/30 , G06T7/11 , G06T5/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于像素聚类的RVIN检测和去除的方法，包括如下步骤：基于像素点的灰度距离相似性进行聚类分割，将受损图像中的所有像素分成K类；计算像素的LCI值并基于LCI值确定所述像素所处区域，所述区域包括平坦区域和细节区域，再通过迭代求解获取每类像素的最优检测阈值，根据像素的LCI值和最优检测阈值判断所述像素是否为噪声像素；针对平坦区域和细节区域的噪声像素分别采用LCI加权均值滤波器和边缘方向滤波器来恢复被随机值脉冲噪声损坏的像素。本发明提出的噪声检测器和滤波器具有很高的鲁棒性和泛化性，在自然图像和医学图像的RVIN去除中均取得了显著的效果，特别是在高噪声水平上效果更优。
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公开(公告)号：CN114966524A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210501415.1
申请日：2022-05-10
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MIMO的双层混合模拟数字结构的DOA估计方法，具体为：将基于MIMO的混合模拟数字接收机结构，划分为混合模拟数字天线阵列结构、全数字天线阵列结构和组合器三个部分，初始化接收机结构的基本参数，接收远场的窄带信号；混合模拟数字天线阵列结构部分，通过使用测向算法生成一组候选解集合；全数字天线阵列结构部分，采用测向算法生成唯一真解；组合器部分，利用候选解到唯一真解的最小化欧式距离准则消除候选解集合中的伪解，获得混合模拟数字天线阵列结构部分的近似真解；运用最大比合并器，将唯一真解与近似真解合成。本发明在保证电路成本低、计算复杂度低的前提下，能够快速消除相位模糊，提高DOA估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114966523A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210501397.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO测向中基于幂迭代算法的DOA估计方法，该方法如下：定义远场发射器发射信号模型，并求出相应的接收信号y(t)；初始化相关参数，计算接收信号的协方差矩阵Ry，利用幂迭代方法求出主特征值λ1及主特征值所对应的主特征向量v1；利用所求出来的主特征向量v1作为信号子空间，并相应地求出噪声子空间，用求根多信号分类Root‑MUSIC算法和基于旋转不变技术的信号参数估计ESPRIT算法进行DOA估计。本发明基于幂迭代算法的估计方法，以幂迭代代替矩阵的特征值分解，且进一步分析了不同初始向量及相对误差的选择可减少不必要的迭代次数，在有效降低复杂度的同时达到了较高的测向准确度。
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公开(公告)号：CN113077377B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110523597.8
申请日：2021-05-13
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写方法，包括：制作载体图像数据集和秘密图像数据集，将载体图像数据集和秘密图像数据集分别分为训练集、验证集和测试集；构建由预处理网络、隐藏网络、提取网络和隐写分析网络组成的图像隐写模型；预处理网络用于对载体图像和秘密图像进行预处理；隐藏网络用于将秘密图像隐藏到载体图像中，得到隐写图像；提取网络用于从隐写图像中得到提取图像；隐写分析网络用于对载体图像和隐写图像进行隐写分析；通过训练集和验证集对模型进行训练和参数调优；隐藏网络和隐写分析网络形成对抗训练；利用测试集对模型进行性能测试。这样可以得到高质量的隐写图像和提取图像，同时隐写图像具有抗隐写分析能力。
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公开(公告)号：CN114445311A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210059319.6
申请日：2022-01-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于域变换保边滤波器的多源医学图像融合方法和系统，该方法包括如下步骤：将多源医学图像输入域变换保边滤波器进行滤波处理，获得多源医学图像的平滑分量和结构分量；融合相应的平滑分量和结构分量，获得融合后的平滑分量融合图像和融合后的结构分量融合图像；对融合后的平滑分量融合图像和结构分量融合图像进行逆变换，获得多源医学图像的融合图像。本发明可有效地对不同模态的图像之间的差异信息进行融合和集中显现，既可以辅助医生能够更好的了解病人的身体状况，精准判断身体的患病区域，还利于医学图像的后续处理。
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公开(公告)号：CN114440881A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210109679.2
申请日：2022-01-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种融合多源传感器信息的无人车定位方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取待控制车辆的GPS位置信息和IMU信息，并将待控制车辆结合惯性导航系统与GPS信号获得的厘米级精度定位作为真值；步骤2：建立线性模型；步骤3：获取线性模型下的融合多源传感器信息的无人车定位算法，并得到线性模型下的融合定位结果；步骤4：建立非线性模型；步骤5：获取运动学模型下的融合多源传感器信息的无人车定位算法，并得到非线性模型下的融合定位结果；步骤6：建立单车模型；步骤7：获取单车模型下的融合多源传感器信息的无人车定位算法，并得到单车模型下的融合定位结果，与现有技术相比，本发明具有提高无人车定位精度和适用性强等优点。
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公开(公告)号：CN111625722B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010463319.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06F11/34 , G06K9/62 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人才推荐方法、系统及存储介质。该方法包括步骤：读取训练集中的用户日志样本并进行解析，获得多组关联数据样本和人才查看数据样本，关联数据为预先定义的对人才查看行为具有影响的数据；将关联数据样本封装成对象样本，获得对象样本序列；从人才查看数据样本中提取特征序列样本，特征序列为预先定义的区别不同人才的属性序列；将多组特征序列样本作为标签对对象样本序列进行标注，获得标注样本序列；将对象样本序列和标注样本序列输入到人才推荐模型进行训练。本发明能够基于用户的操作习惯、位置信息等对用户查看行为具有影响的关联数据，实现个性化推荐。
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