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公开(公告)号：CN115189722A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210670975.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本发明提供一种适于大规模混合模数MIMO的最大化扇区接收功率的DOA估计方法，该方法包括步骤：S101、初始化接收机结构参数；S102、构建接收机模型，接收机结构采用混合模拟数字天线阵列结构，所述结构包含N副天线，所述N副天线分为K个子阵列，每个子阵列含有M副天线，即N＝MK；S103、基于接收机模型计算子阵列接收信号功率；S104、根据子阵列接收信号功率计算接收机的DOA估计值。本发明能够在保证较低的硬件电路成本、算法的计算复杂度以及测向精确度性能不变的前提下，快速消除相位模糊，提高DOA估计速度。
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公开(公告)号：CN115100477A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210800037.7
申请日：2022-07-06
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/22 , G06V10/77 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的智能渔港监管系统，包括：物理监控系统、数字孪生管理控制系统、AI算法和存储系统；能够有效解决现有渔港监管系统存在的监控摄像模块拍摄视场角有限、数据分析与可视化能力差、无法对渔船进行自动检测和识别的问题。
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公开(公告)号：CN114995151A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210684706.9
申请日：2022-06-17
Applicant: 海南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于自动化技术与现代控制领域，公开了一种基于混杂切换正系统建模的混杂水务系统控制方法，包含如下步骤：步骤1、建立混杂水务系统的混杂切换正系统状态空间模型；步骤2、构建混杂水务系统的混杂控制器；步骤3、设计混杂水务控制系统平稳运行的条件；步骤4、验证混杂水务系统的正性；步骤5、验证混杂水务控制系统的稳定性。利用混杂切换正系统建立混杂水务控制系统的状态空间模型。本发明分别设计了连续时间和离散时间下的状态反馈控制器，保证在子系统连续时间和离散时间之间的切换下，系统仍能平稳地运行。混杂控制方法能提高水务系统资源利用率，优化了系统性能。保证了水务系统的控制效益。
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公开(公告)号：CN114978260A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210501257.X
申请日：2022-05-10
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04W40/22
Abstract: 本发明公开了一种基于交替迭代的最大化接收功率的波束成形方法，具体为：在智能反射镜辅助中继网络的系统中，在中继和智能反射镜帮助下，发射端与接收端进行通信；第二时隙，参考相关资料获得中继发射波束成形，智能反射镜相移矩阵和第二时隙速率；提供第一时隙的优化方法，分别固定中继接收波束成形和智能反射镜相移矩阵，对相应的优化问题进行拉格朗日函数求解，得到智能反射镜相移矩阵和中继接收波束成形；交替迭代智能反射镜相移矩阵、中继接收波束形成向量，直到达到收敛条件；此时第一时隙速率达到最大化，将第一和第二时隙速率进行比较获得系统速率。本发明相较于仅含有中继或智能反射镜的网络，可获得高达86％的速率增益。
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公开(公告)号：CN114910072A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210422011.3
申请日：2022-04-21
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于深度强化学习的无人机导航方法、装置、设备及介质。该方法包括如下步骤：实时获取无人机与环境的交互信息；将所述交互信息输入深度强化学习模型中，输出无人机最优动作，生成动作对应的操作指令；基于操作指令运行改变无人机的运动状态后获取环境给出的反馈信息；基于反馈信息采用随机梯度下降法以及损失函数来更新深度强化学习模型的参数，采用更新了网络参数的深度强化学习模型，继续获得最优动作。本发明可在高速动态环境下，自主规划路径，沿着无碰撞、高效的路径到达理想的目的地，同时实现空中无人机的无处不在的三维通信覆盖，保证无人机与地面站的通信质量，实现实时的数据传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114877923A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210434907.3
申请日：2022-04-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及基于阵列波导光栅和神经网络算法的Fabry‑Perot干涉传感器解调系统及方法，包括自发辐射光源、光环形器、Fabry‑Perot干涉传感器、2*2耦合器、光谱分析仪、阵列波导光栅、多通道微机电系统光开关、光功率计、驱动电路模块阵列、数据处理模块和数据输出模块，所述的Fabry‑Perot干涉传感器包括有第一次解调和第二次解调两次解调过程，所述的第一次解调获得Farby‑Perot干涉传感器的反射光在阵列波导光栅各通道中的透射光强度，所述的第二次解调利用神经网络模型获得指定在监测波长范围内Fabry‑Perot干涉传感器的各干涉峰的峰值波长与传感器有效空腔长度，本发明提供的基于阵列波导光栅和神经网络算法的Fabry‑Perot干涉传感器解调系统具有成本低、高稳定、高精度和高分辨率的优势。
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公开(公告)号：CN112907427B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110178614.9
申请日：2021-02-09
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于DWT‑Gabor的加密医学图像鲁棒水印方法，包括：利用DWT‑DCT算法结合Tent序列对原始医学图像进行加密；在DWT‑Gabor变换下，提取加密医学图像的特征向量，生成特征序列；对原始水印进行混沌置乱加密得到混沌置乱水印，并根据混沌置乱水印和特征序列，将水印信息嵌入至加密医学图像中，同时获取逻辑密钥并保存；同理生成待测加密医学图像的视觉特征序列；根据视觉特征序列和逻辑密钥，提取出加密水印，并对加密水印进行解密得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定原始医学图像的所有权和嵌入的水印信息。这样能够有效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：CN114639047A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210272199.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N5/225 , H04N5/247 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的海南长臂猿野外图像检测系统及方法，包括以下步骤：S1，对现有野外摄像头所传输的视频数据进行处理，获得海南长臂猿图像数据；S2，对每个所述图像数据进行标注预处理，建立海南长臂猿数据集；S3，在电脑端，构建目标检测模型，通过训练数据集得到目标检测模型；S4，对电脑端检测模型进行转化并部署在边缘设备端运行；S5，基于部署在边缘设备端的轻量级检测模型，结合现有野外摄像头，实时检测海南长臂猿。本发明通过卷积神经网络和边缘设备，能够全方位实时监测“濒危物种”海南长臂猿的生活轨迹，深入了解海南长臂猿的生活习性，拉近我们和大自然的距离，降低人力成本，助力海南长臂猿保护行动。
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公开(公告)号：CN114445295A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210059428.8
申请日：2022-01-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种图像噪声去除方法、装置、设备及介质，该方法包括如下步骤：接收待处理的噪声图像；将待处理的噪声图像输入至并行网络层，通过并行网络层中Net‑s网络提取噪声图像的结构信息S，通过Net‑d网络提取噪声图像的细节信息D；将所述并行网络层提取的结构信息S与细节信息D进行融合，获得清晰图像本发明能够显著提高去噪后图像细节清晰度，且适用范围广，可在噪声水平未知的情况下实现去噪。
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公开(公告)号：CN114325563A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111482011.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种非均匀噪声环境下基于变分SBL的离格DOA估计方法。该方法首先将均匀线性阵列接收数据的协方差进行矢量化，并且将非均匀噪声协方差建模到变分信号矢量之中，构造一个新型变分数据模型；其次基于变分数据模型构建变分离格稀疏数据模型；然后利用稀疏贝叶斯学习(SBL)分别对与变分稀疏信号矢量相关的超参数矢量和离格误差矢量进行迭代估计，并对空域离散网格点进行迭代更新；最后根据SBL迭代收敛或者迭代次数达到1000次之后得到与信号矢量相关的超参数矢量，利用一维空间谱搜索实现波达方向(DOA)估计。相较于其他现有的DOA方法，本发明不需要单独对非均匀噪声协方差进行估计，且能够有效降低离格误差和非均匀噪声对DOA估计的影响，从而实现稳健且准确的DOA估计。
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