-
公开(公告)号：CN117516605B
公开(公告)日：2024-05-31
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。
-
公开(公告)号：CN116980936A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310951674.9
申请日：2023-07-31
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种有源IRS辅助单发射单接收天线的反射信噪比优化方法，该方法步骤如下：构建有源IRS辅助单发射天线单用户的系统模型，确定用户可达速率公式；根据系统模型建立最大化反射信噪比的优化问题，推导出关于有源IRS向量的闭式解；通过推导有源IRS向量对应的二范数和归一化向量，构建满足有源IRS的功率约束条件；将闭式解进行归一化，通过迭代得到有源IRS的最优幅度和相位。本发明方法实现了低计算复杂度，并且获得了更高的可达速率性能。
-
-
公开(公告)号：CN111814096B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010596844.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 基于子空间拟合的加权块稀疏恢复的MIMO雷达定位算法，包括十一个步骤。本发明摈弃现有技术中利用选择矩阵消除互耦影响的做法，通过参数化导向矢量构建块MIMO雷达信号接收模型，避免阵列孔径损失，在消除互耦的同时避免了接收信息的丢失，并推导了含有未知互耦系数的块结构接收数据模型的降维矩阵，由于降低了信号模型的维度，因此降低了算法的计算量，提高了计算效率，且摒弃了现有技术子空间拟合不是最优的情况，利用最优子空间拟合原理来构建稀疏恢复模型，相比于现存的算法，使得估算子空间与真实子空间之间误差更小，提高了采样数据信息的利用率，从而使得估算性能得到了提高，为MIMO雷达的有效应用提供了有利技术支撑。本发明具有好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN116679280A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310595553.5
申请日：2023-05-25
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/48 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S7/4913 , G01S7/493 , G01S17/50 , G01S17/88
Abstract: 本发明提供一种基于FMCW雷达的人体姿态识别方法，所述方法通过FMCW雷达分别采集人体姿态数据和环境的原始数据，经过数据预处理算法分别对人体姿态数据和环境数据进行处理，初步消除部分干扰，再将经过数据预处理之后的人体姿态数据与均衡后的环境数据进行对消处理，进一步消除由环境带来的干扰，以适应不同环境下的人体姿态识别任务，然后将对消处理之后的数据及其对应标签送入神经网络进行训练学习，最终完成对无标签人体姿态的识别，具有识别准确率高、适用多种应用场景的优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112782663B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110146314.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种幅相误差条件下FDA‑MIMO雷达的目标参数估计方法，包括下列步骤：构建包含匹配滤波器的MIMO雷达接收阵元，通过所述MIMO雷达接收阵元对所接收到的信号进行匹配滤波，获取接收到的多维数据；对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵；根据辅助阵元的导向矢量以及第一估计算子，计算出目标的角度估计；根据所述角度估计以及发射阵元的导向矢量估计出目标的距离；根据不同目标之间的导向矢量，计算幅度误差估计；通过第二估计算子以及导向矢量获得相位误差估计。
-
公开(公告)号：CN116202567A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310054566.1
申请日：2023-02-03
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱重建的超高频响光纤光谱仪及实施方法，包括自发辐射光源、光环形器、待测光纤传感器接口、无热多通道阵列波导光栅、高速光电探测器阵列、驱动电路模组、数据处理模块和数据显示模块，所述光纤光谱仪的每次光谱扫描过程包括第一次扫描过程和第二次扫描过程，第一次扫描过程待测光纤传感器的反射光在无热多通道阵列波导光栅各通道中的透射强度，第二次扫描过程利用神经网络模型获得指定在特定波长范围内待测光纤传感器的各个采样点强度，以实现其反射光谱高速重建。本发明提供的基于光谱重建的超高频率响应的光纤光谱仪不依赖微机电系统且无调谐结构，具有频率响应高、体积小、集成度高、成本低和稳定性强的优势。
-
公开(公告)号：CN116147674A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310054574.6
申请日：2023-02-03
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了基于智能算法的光纤光栅传感器解调系统及方法，其中系统包括自发辐射光源、光环形器、光纤光栅传感器、2*2耦合器、光谱分析仪、阵列波导光栅、驱动电路、光开关模组、光功率计、数据处理模块，通过自发辐射光源输出宽谱激光，通过光环形器将宽谱激光输入至光纤光栅传感器并形成反射光，通过2*2耦合器将反射光分为两束，通过光谱分析仪进行检测和分析，获取中心波长参考值；通过数据处理模块调解，输出光纤光栅传感器的中心波长。本发明降低了系统复杂程度，提高了系统的稳定性；可实现同时对多个光纤光栅传感器解调，在无光谱分析仪的情况下完成光纤光栅传感器中心波长的解调，缩短了数据处理时间，节约成本。
-
公开(公告)号：CN111814096A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010596844.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 基于子空间拟合的加权块稀疏恢复的MIMO雷达定位算法，包括十一个步骤。本发明摈弃现有技术中利用选择矩阵消除互耦影响的做法，通过参数化导向矢量构建块MIMO雷达信号接收模型，避免阵列孔径损失，在消除互耦的同时避免了接收信息的丢失，并推导了含有未知互耦系数的块结构接收数据模型的降维矩阵，由于降低了信号模型的维度，因此降低了算法的计算量，提高了计算效率，且摒弃了现有技术子空间拟合不是最优的情况，利用最优子空间拟合原理来构建稀疏恢复模型，相比于现存的算法，使得估算子空间与真实子空间之间误差更小，提高了采样数据信息的利用率，从而使得估算性能得到了提高，为MIMO雷达的有效应用提供了有利技术支撑。本发明具有好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN110873866A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911216822.2
申请日：2019-12-03
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种基于加权块稀疏恢复的单基地多输入多输出（Multiple-input Multiple-output,MIMO）雷达目标角度估计方法，包括:建立互耦条件下MIMO雷达接收阵列的数据输出模型；构造块结构表示的接收数据模型；降维处理所述块结构表示的接收数据模型；构建过完备字典，将所述降维的接收数据模型在所述过完备字典中进行稀疏化表示；构建加权矩阵；根据所述稀疏化表示的接收数据模型和所述加权矩阵，确定所述目标角度。通过上述方法能够实现高分辨率，高精度的目标方向估计，进行目标侦察测向和定位。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
52
records
(took 0.021 seconds)
