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公开(公告)号：CN115225381B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210850337.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 海南大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/14
Abstract: 本方案涉及一种异步故障检测滤波器设计方法。所述方法包括：采集通信网络系统的输入输出数据，并建立系统的状态空间模型；建立混杂自适应事件触发条件；根据状态空间模型、混杂自适应事件触发条件建立异步滤波器状态空间模型；根据状态空间模型、异步滤波器状态空间模型建立故障检测系统模型；引入阈值报警故障检测机制；设计混杂自适应事件触发异步故障检测滤波器。该方法可以有效的对执行器进行故障检测，从而有效处理通信网络数据隐私安全管理系统中由于设备故障等系统因素以及黑客入侵等人为因素导致的数据隐私泄露等问题；通过建立状态空间模型，设计自适应事件触发滤波器，可以保证故障检测系统具有双灵敏度。
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公开(公告)号：CN116051349A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310123717.4
申请日：2023-02-16
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请涉及医学图像处理领域，公开了一种基于BRISK‑FREAK的医学图像水印方法，包括：利用BRISK算法提取医学图像的特征点信息；利用FREAK算法对特征点信息进行描述，生成医学图像的特征描述符矩阵；对特征描述符矩阵进行DCT变换，提取医学图像的特征二值序列；将特征二值序列与混沌加密水印逐位进行异或运算，以将水印信息嵌入到医学图像中。上述医学图像水印方法基于BRISK、FREAK和DCT对医学图像进行特征提取，并且采用零水印嵌入技术，弥补了传统的数字水印方法不能对医学图像本身进行保护的缺点，保证了医学图像的质量，具有较强的鲁棒性和不可见性。
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公开(公告)号：CN116009550A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310043046.0
申请日：2023-01-29
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了无人船编队不完全通信下的一致性观测和控制方法及装置，首先，建立无人船编队系统的正多智能体系统状态空间模型；其次，考虑到实际系统受到物理或经济因素的影响造成一些系统状态不可测，进而导致系统不完全通信现象的发生，提出针对正多智能体系统的基于观测器的控制协议；最后，为了提高系统的控制性能和可操作性，构造了基于观测器的PID控制协议，在设计的基于观测器的控制协议下，无人船编队系统达到一致性，从而实现高精度的编队控制，同时保证了无人船编队航行过程中的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115861365A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211240698.5
申请日：2022-10-11
Applicant: 海南大学
Abstract: 本方案涉及一种运动目标检测方法、系统、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取实时采集的视频帧生成显著图；对显著图进行二值化处理，并提取出视觉显著区域；在视觉显著区域内提取潜在运动目标的特征角点，并计算特征角点相位差，得到运动目标感知结果，建立背景数据集，从中提取出运动目标，并将运动目标的二值化图作为检测结果。通过提取视觉显著区域，进而算特征角点相位差，从而得到运动目标感知结果，运动目标感知是自上而下的提供运动目标可能性信息，能够解决传统背景相减法中动态背景造成的干扰，利用运动感知结果能够有目的的在背景相减法中进行背景更新，提升背景数据集的准确性，从而提高运动目标检测的准确定和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115841414A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211655421.9
申请日：2022-12-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种基于Residual‑DenseNet的医学图像鲁棒零水印方法，包括：利用残差结构和DenseNet‑121网络构建Residual‑DenseNet网络模型；在医学图片数据样本集上训练Residual‑DenseNet网络模型；利用训练好的Residual‑DenseNet网络模型提取医学图像的初步特征向量；对医学图像的初步特征向量进行均值二值化，生成医学图像的特征向量矩阵；将医学图像的特征向量矩阵和混沌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。该方法具有较强的抗几何攻击和常规攻击的能力，可以保护医学图像数据和病人的隐私信息。
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公开(公告)号：CN115348193A
公开(公告)日：2022-11-15
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：CN115333594A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210670879.5
申请日：2022-06-15
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种IRS辅助方向调制的NSP低复杂度接收波束成型方法，假设发射机配备NA根发射天线，IRS配备M个无源发射元件，合法用户和窃听者分别配备NB和NE根接收天线；构建存在合法用户和窃听者的安全接收信号模型；建立最大化接收功率和优化问题，并对其进行简化；基于最大化接收功率和准则，采用NSP法交替优化IRS相移矩阵和接收波束成型；计算采用NSP法的计算复杂度；将IRS引入到方向调制系统中，通过动态调整IRS的相移来增强合法用户的接收功率，并防止窃听者窃听，可以提高方向调制系统的传输安全性及降低接收机的计算复杂度，与无IRS辅助方向调制和无相移矩阵优化的方向调制方案相比，本发明所提出的NSP方法可显著高方向调制系统的安全性能。
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公开(公告)号：CN115276732A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210756193.8
申请日：2022-06-30
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于和速率最大化的双向中继网络功率分配方法及装置，该方法为：构造智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统模型；构造用户1、2和双向中继的功率分配因子和和速率的优化问题；利用一阶泰勒近似，将非凸优化转化为凸优化问题；通过CVX求解出最优的用户1、2和双向解码转发中继的功率分配因子，此时系统的和速率即为最大和速率。该装置包括模型构建、优化问题建立、优化问题求解、功率分配结果四个模块，优化问题建立模块构造用户1、2和双向中继的功率分配因子和和速率的优化问题；优化问题求解模块利用一阶泰勒近似，将非凸优化转化为凸优化问题。本发明提高了智能反射镜辅助双向解码中继网络的速率性能和覆盖范围。
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公开(公告)号：CN115225381A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210850337.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 海南大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/14
Abstract: 本方案涉及一种异步故障检测滤波器设计方法。所述方法包括：采集通信网络系统的输入输出数据，并建立系统的状态空间模型；建立混杂自适应事件触发条件；根据状态空间模型、混杂自适应事件触发条件建立异步滤波器状态空间模型；根据状态空间模型、异步滤波器状态空间模型建立故障检测系统模型；引入阈值报警故障检测机制；设计混杂自适应事件触发异步故障检测滤波器。该方法可以有效的对执行器进行故障检测，从而有效处理通信网络数据隐私安全管理系统中由于设备故障等系统因素以及黑客入侵等人为因素导致的数据隐私泄露等问题；通过建立状态空间模型，设计自适应事件触发滤波器，可以保证故障检测系统具有双灵敏度。
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