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公开(公告)号：CN117516605A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311573315.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种集成回音壁模式微泡微腔的多参量感测系统与方法，包括：干涉信号解调子系统、多参量测量子系统以及多参量分析子系统；所述干涉信号解调子系统，用于基于回音壁模式微泡微腔，进行背向散射激光的干涉信号解调；所述多参量测量子系统，用于基于解调的干涉信号，进行多参量测量；所述多参量分析子系统，用于基于解调的干涉信号，进行多参量分析。本发明有助于大幅度降低WGM模式解调系统的复杂度与解调成本。
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公开(公告)号：CN103971105A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410227502.8
申请日：2014-05-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种大数据下基于DWT鲁棒水印的抗光照攻击人脸识别方法，主要分水印嵌入和水印提取两大部分，在水印提取部分，同时实现了人脸识别；主要步骤如下，水印的嵌入：一)首先对所有原始人脸进行小波变换，再对近似系数进行DFT变换，求得特征向量；二)将每个人脸的水印与该人脸的特征向量通过密码学哈希函数相关联；水印提取：三)获取待测人脸的特征向量，求的待测人脸和原始人脸特征向量相关系数最大值，并根据该值，完成人脸的识别、并获得对应的嵌入的水印；四)利用待测人脸的特征向量，进行水印提取，并计算出水印的相关系数。该人脸识别方法不需要进行样本训练，适合于大数据；并有较好的抗光照、遮挡等攻击。
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公开(公告)号：CN102315991A
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN201110311090.2
申请日：2011-10-14
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互联网数据采集的方法，该方法代理服务器部署在各个子网上，按照统一的格式，实时或定时的进行“拉入”操作；将采集到的行为数据封装、打包、存入数据仓库；在获得初始数据之后，还需要对数据进行关联处理和归一化处理，将采集到的数据转换为易于分析处理的数据形式；关联处理和归一化处理主要步骤分为去噪、关联、标记三个过程。该方法以高校学生的行为科学和行为理论为基础，引入代理服务器(Agent)、对应分析法等关键技术，构建了采集和保存互联网数字学习行为信息平台。
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公开(公告)号：CN102291746A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110279993.7
申请日：2011-09-20
Applicant: 海南大学
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种基于IPv6异构融合网络移动管理系统及管理方法，该系统引入移动IPv6(MIPv6)、多宿主(Multihoming)、动态环境策略管理(MADM)等关键技术，根据异构融合网络环境下通信信息协同传输需求，设计了异构融合网络间的流量策略规则，使每一次通信量由策略调控来识别异构接口的绑定流的网络流量，优化了异构融合网络的无线资源管理内容。本发明的有益效果：移动IPv6、多宿主、动态环境策略管理和多属性决策关键技术的应用，极大地提高了网络的选择、流量分配、垂直(水平)切换和动态匹配过程的灵活性，改善了无处不在的连接的服务质量(QoS)和体验质量(QoE)。
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公开(公告)号：CN119996120A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510010126.5
申请日：2025-01-03
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN网络的有源IRS辅助上行IoT系统信道估计方法及装置，具体为：构建有源IRS辅助上行IoT网络的系统模型；构造资源受限的IoT设备和基站BS之间的功率分配因子与信道估计均方误差MSE最小化的优化问题，利用卡丹公式求解出最优的IoT设备和BS之间的功率分配因子；基于求解出的最优功率分配因子、已知的导频信号和有源IRS相移矩阵，随机生成接收信号数据集，设计基于深度学习的信道估计神经网络，使用数据集对信道估计神经网络进行训练；重新随机生成接收信号数据集，测试已经训练好的深度学习信道估计神经网络。本发明具有稳定性高、计算速度快、资源消耗低、信道估计准确率高、泛化能力强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117630411B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202311609738.3
申请日：2023-11-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种高集成度矢量流场传感器，所述传感器包括发射信号模块、接收信号模块和信号处理模块；所述发射信号模块用于发射光源；所述接收模块由光纤探头和多芯光纤扇入扇出装置组成，所述光源经过所述光纤探头调制成光信号；所述信号处理模块用于将所述光信号转换为电信号，并将所述电信号进行解调，得到矢量流场感应结果。本发明泡外部采用金属镀膜封装，光学系统在微泡内，不易受外界盐离子等干扰。在特定的研磨斜角下，多芯单模光纤和超薄微泡可形成多个F‑P腔，可通过测量点感知多个方向的流速分量，并结合矢量反演来确定测量点的流速大小及方位，实现高集成度，高空间分辨率流速的矢量测量。
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公开(公告)号：CN117630411A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311609738.3
申请日：2023-11-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种高集成度矢量流场传感器，所述传感器包括发射信号模块、接收信号模块和信号处理模块；所述发射信号模块用于发射光源；所述接收模块由光纤探头和多芯光纤扇入扇出装置组成，所述光源经过所述光纤探头调制成光信号；所述信号处理模块用于将所述光信号转换为电信号，并将所述电信号进行解调，得到矢量流场感应结果。本发明泡外部采用金属镀膜封装，光学系统在微泡内，不易受外界盐离子等干扰。在特定的研磨斜角下，多芯单模光纤和超薄微泡可形成多个F‑P腔，可通过测量点感知多个方向的流速分量，并结合矢量反演来确定测量点的流速大小及方位，实现高集成度，高空间分辨率流速的矢量测量。
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公开(公告)号：CN117191094A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310923322.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种级联型光纤传感器多参量监测系统和方法，系统的光源模块发射宽带光至光环形器，光环形器将宽带光输出至级联型光纤传感器，级联型光纤传感器的反射光波由光环形器输出至2*2耦合器；2*2耦合器将所述反射光波平均分配为两路，其中一路输入至多通道阵列波导光栅各通道中，将级联型光纤传感器的反射光波转化为在多通道阵列波导光栅各个通道中的透射光强度；采用光开关控制及光功率计获取多通道阵列波导光栅各通道的透射光强度信息并输入至数据处理模块，数据处理模块利用经过训练的端到端的深度神经网络直接读取透射光强度信息并输出级联型光纤传感器相应的干涉峰峰值波长。本发明具备高效、集成化、低成本，抗干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN117034746A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310881809.9
申请日：2023-07-17
Applicant: 海南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F21/62 , G06F113/16 , G06F111/02
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的协作式光子晶体光纤逆向设计系统和方法。该方法在联邦学习框架下，建立了一个分布式的神经网络模型，该模型能够学习和描述光子晶体光纤的光学特性之间的非线性关系。每个节点都拥有本地的计算资源和数据集，通过局部模型的训练和参数更新，实现对光纤的特性进行建模和预测。其次，通过联邦学习的协作机制，各个节点之间进行通信和信息交换，节点之间共同优化模型，使得整体的模型性能逐步提升。同时在模型参数的聚合过程中，保护了各个节点的数据隐私，聚合服务器只能获取到加密或经过隐私保护处理的模型更新参数。
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公开(公告)号：CN116824317A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310544364.5
申请日：2023-05-12
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度特征自适应融合的水上红外目标检测方法，该方法包括：对输入的水上红外图像进行自适应缩放，统一输入图像尺寸。使用特征提取网络得到多尺度特征信息。然后，通过双向跳跃连接特征融合模块对多尺度特征信息进行初步的特征融合。初步融合后的特征再经过多尺度特征自适应融合模块输出最终的特征信息，其中，所述多尺度特征自适应融合模块通过高效频率通道注意力模块来自适应调整不同尺度特征层之间的融合比例。最后，预测层对特征信息进行预测，得到多个预测框，使用非极大值抑制方法来确定目标框、目标类别和置信度，从而检测到目标。本发明能够适应复杂多变的水上场景，提升水上红外目标检测的准确性和抗干扰能力。
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