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公开(公告)号：CN116166021B
公开(公告)日：2023-11-24
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
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公开(公告)号：CN117032231A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311002511.2
申请日：2023-08-10
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于改进RRT的多智能体路径规划方法，包括如下步骤构建栅格地图并针对障碍物对栅格地图进行膨胀处理，获取各智能体的起点和终点，基于膨胀处理后的栅格地图采用传统RRT算法对多智能体分别进行路径规划，获得各智能体对应的RRT搜索路径；对所述RRT搜索路径进行优化处理；多智能体按照多智能体协同策略沿优化处理后的RRT搜索路径进行变速移动，直至多智能体均由各自起点到达终点。本发明能够有效的改善了传统RRT算法路径规划的质量，减少路径冗余，降低路径转向数，并能够提升智能体在规划路径上运行的安全性与平稳性，提高多智能体系统的工作效率。
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公开(公告)号：CN116125021B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202211696180.2
申请日：2022-12-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种BDS下基于海龟的海洋信息感知系统，本发明属于海洋生物和海洋环境监测系统领域，包括：微型北斗模块，水质传感模块，主控模块，供电模块，数据接收模块和终端连接模块；微型北斗模块用于获取位置信息和数据传输；水质传感模块用于获取水质环境信息；主控模块分别与微型北斗模块和水质传感模块连接，用于存储信息，并判断是否进行数据传输；供电模块用于对整个系统进行供电；数据接收模块用于接收微型北斗模块的传输数据；终端连接模块用于显示海洋信息。发明通过北斗进行定位和数据传输有效的保护了我国的海洋资源信息，不仅可以了解到海龟的活动范围、迁徙的路径以及生存环境，还获得了许多以前未采集到的海洋环境信息。
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公开(公告)号：CN116958005A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310941029.9
申请日：2023-07-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种自适应阶导向融合和多分辨率判别器的遥感图像融合方法，主要包括步骤：构建时空融合数据集和空谱融合数据集；确定自适应阶层；双向自适应阶特征提取；自适应阶渐进式注意力导向融合；构建自适应阶分辨率U型判别器；构建复合损失函数对模型进行优化；使用批量数据同时对生成器和多分辨率U型判别器进行训练，并使用Adam优化器对集成融合模型进行优化，得到最优模型并冻结；使用最优模型对测试数据进行空谱融合和时空融合生成高分辨率图像，本发明构建的集成融合模型既能实现空谱融合又能实现时空融合，实现了多任务的高分辨率图像的生成，并提高了融合精度。
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公开(公告)号：CN116915301A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310982185.X
申请日：2023-08-04
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于凸近似的波束成形方法及装置，该方法面向智能反射镜辅助放大转发中继网络，具体为：构建智能反射镜辅助放大转发中继网络的系统模型，初始化基站、放大转发中继和用户的天线数量以及智能反射镜元件数；以智能反射镜的反射系数矩阵和放大转发中继的波束成形矩阵为变量，构建最大化速率的优化问题；采取固定两个变量求解另一个变量的交替迭代优化方法获得最大速率；求解关于智能反射镜反射系数矩阵或放大转发中继的波束成形矩阵的子优化问题时，运用凸近似和分式优化算法将非凸的子问题转换为凸问题求解。该装置包括系统模型构建、优化问题构建、优化问题求解三个模块。本发明提高了智能反射镜辅助放大转发中继网络的速率增益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112327264B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202011094747.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于双基地FDA‑MIMO雷达的多维参数联合估计方法，该方法是一种基于划分子阵的实值ESPRIT方法。传统的技术，如ESPRIT算法和MUSIC算法在对双基地FDA‑MIMO雷达参数估计时存在精度低、以及复杂度高等问题。为了提高估计精度和降低运算复杂度，本发明首先对发射阵列进行了设计，使其不同的子阵具有不同的频率增量；然后根据接收阵列接收到的回波信号进行处理得到扩展的子阵接收数据，从而采用酉变换得到了实值的扩展数据；对数据的协方差矩阵进行分解处理得到参数的相位矩阵，根据最小二乘法(LS)求得DOA估计；此外，根据设计的配对方法，将多个包含目标参数信息的相位矩阵匹配。另外，根据划分子阵的特点，完成了DOD和距离信息的解耦合，从而实现双基地FDA‑MIMO雷达的多维参数联合估计。仿真结果表明，本发明获得了较好的估计性能。
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公开(公告)号：CN115348193B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210948997.8
申请日：2022-08-09
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种通信网络信号切换故障下的执行模辨识与滤波方法，包括如下步骤：采集网络通信系统忙时和闲时网络通道中数据包的数据，建立网络通信系统的状态空间模型；基于所建立的状态空间模型建立事件触发机制；基于事件触发机制，设计观测器，通过所述观测器确定网络通信系统的当前模态；建立基于事件机制的异步滤波架构、并构造l1增益指标函数，用于评估网络通信系统对外部干扰因素的抑制能力；基于确定的网络通信系统的当前模态和异步滤波架构，设计增益滤波器。本发明不仅解决了网络通讯系统在切换信号故障下的执行模辨识并安全平稳运行，也降低了系统设计的技术成本、节省了系统资源。
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公开(公告)号：CN116506159A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310310913.2
申请日：2023-03-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明考虑通信网络系统中系统受到DOS攻击时带来的问题，利用T‑S模糊正多智能体系统建立智慧通信网络系统的状态空间模型。借助T‑S模糊规则来近似线性系统，利用李雅普诺夫函数和矩阵分解技术，提出了一种基于分布式PID控制器的一致性控制方法，使得智慧通信网络系统无论是否有DOS攻击情况下都可以有效避免了出现故障等问题。该方法在建模时充分考虑了实际通信网络系统中正性和非线性的问题，基于此设计了一种DOS攻击下智能通信网络的模糊控制协议方法。
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公开(公告)号：CN116468592A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310410646.6
申请日：2023-04-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请涉及图像水印技术领域，公开了一种基于ORB‑DCT的医学图像鲁棒水印方法，包括：采用ORB算法对医学图像进行处理，获取特征描述符矩阵；对特征描述符矩阵进行DCT变换，得到系数矩阵；从系数矩阵中提取医学图像的特征序列；将医学图像的特征序列和加密水印逐位进行异或运算，以将水印信息嵌入至医学图像中。该方法兼顾了ORB算法计算速度快、抗几何攻击能力强的优点以及DCT变换具有遍历性、鲁棒性等特点，更准确地提取出医学图像的特征序列，并采用零水印嵌入技术，弥补了传统的数字水印方法对原始医学图像数据修改所造成的缺陷，使其具有强大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：CN113642429B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110865502.0
申请日：2021-07-29
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06T7/246 , G06T7/269
Abstract: 本发明提供一种基于TPP‑TCCNN的海洋鱼类识别方法，包括下列步骤：采集包含多种鱼类的原始视频，将所述原始视频划分为训练集以及测试集，并对所述训练集的鱼类视频信息进行预处理；对预处理后的鱼类视频信息进行特征提取，获取光流图像；建立双通道卷积神经网络，以光流图像以及RGB图像输入带有金字塔池化层的双通道卷积神经网络中进行训练，获得输出特征，所述RGB图像中所包含的鱼类信息与所述原始视频中的一致；通过softmax分类模型对所述输出特征进行分类训练；将测试集中的鱼类视频信息输入到最终的softmax分类模型中，得到鱼类分类结果。
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