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公开(公告)号：CN114966524A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210501415.1
申请日：2022-05-10
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MIMO的双层混合模拟数字结构的DOA估计方法，具体为：将基于MIMO的混合模拟数字接收机结构，划分为混合模拟数字天线阵列结构、全数字天线阵列结构和组合器三个部分，初始化接收机结构的基本参数，接收远场的窄带信号；混合模拟数字天线阵列结构部分，通过使用测向算法生成一组候选解集合；全数字天线阵列结构部分，采用测向算法生成唯一真解；组合器部分，利用候选解到唯一真解的最小化欧式距离准则消除候选解集合中的伪解，获得混合模拟数字天线阵列结构部分的近似真解；运用最大比合并器，将唯一真解与近似真解合成。本发明在保证电路成本低、计算复杂度低的前提下，能够快速消除相位模糊，提高DOA估计精度。
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公开(公告)号：CN114966523A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210501397.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO测向中基于幂迭代算法的DOA估计方法，该方法如下：定义远场发射器发射信号模型，并求出相应的接收信号y(t)；初始化相关参数，计算接收信号的协方差矩阵Ry，利用幂迭代方法求出主特征值λ1及主特征值所对应的主特征向量v1；利用所求出来的主特征向量v1作为信号子空间，并相应地求出噪声子空间，用求根多信号分类Root‑MUSIC算法和基于旋转不变技术的信号参数估计ESPRIT算法进行DOA估计。本发明基于幂迭代算法的估计方法，以幂迭代代替矩阵的特征值分解，且进一步分析了不同初始向量及相对误差的选择可减少不必要的迭代次数，在有效降低复杂度的同时达到了较高的测向准确度。
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公开(公告)号：CN114445311A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210059319.6
申请日：2022-01-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于域变换保边滤波器的多源医学图像融合方法和系统，该方法包括如下步骤：将多源医学图像输入域变换保边滤波器进行滤波处理，获得多源医学图像的平滑分量和结构分量；融合相应的平滑分量和结构分量，获得融合后的平滑分量融合图像和融合后的结构分量融合图像；对融合后的平滑分量融合图像和结构分量融合图像进行逆变换，获得多源医学图像的融合图像。本发明可有效地对不同模态的图像之间的差异信息进行融合和集中显现，既可以辅助医生能够更好的了解病人的身体状况，精准判断身体的患病区域，还利于医学图像的后续处理。
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公开(公告)号：CN111625722B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010463319.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06F11/34 , G06K9/62 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人才推荐方法、系统及存储介质。该方法包括步骤：读取训练集中的用户日志样本并进行解析，获得多组关联数据样本和人才查看数据样本，关联数据为预先定义的对人才查看行为具有影响的数据；将关联数据样本封装成对象样本，获得对象样本序列；从人才查看数据样本中提取特征序列样本，特征序列为预先定义的区别不同人才的属性序列；将多组特征序列样本作为标签对对象样本序列进行标注，获得标注样本序列；将对象样本序列和标注样本序列输入到人才推荐模型进行训练。本发明能够基于用户的操作习惯、位置信息等对用户查看行为具有影响的关联数据，实现个性化推荐。
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公开(公告)号：CN114241377A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111543482.1
申请日：2021-12-16
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/40 , G06K9/62 , G06V20/52 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开基于改进YOLOX的船舶目标检测方法、装置、设备及介质，该方法获取样本数据集，所述样本数据集中包含船舶标注图像和未标注图像，所述样本数据集分为训练集和测试集；构建YOLOX网络，对所述YOLOX网络的主干网络进行优化，将主干网络替换为ResNet50，以用于提取图片小目标特征；将样本数据集输入所述YOLOX网络中进行训练和测试，得到船舶检测模型；将待检测的图像输入到训练好的船舶检测模型中进行检测，用以输出船舶检测结果。本发明通过网络结构改进、模型简化等方法对传统YOLO算法进行改进，使改进算法更好地适应船舶目标检测任务，协助船检人员及早发现潜在的危险并做出正确判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114240808A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111097327.1
申请日：2021-09-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法，能够对来自不同传感器的遥感图像数据进行信息处理、分析，从而获得兼具不同来源的遥感图像的特征信息。处理过后的图像通常情况下比起源遥感图像的信息更丰富、更全面、更加符合人眼的视觉特性或机器的信息处理方式，以便于后续处理和更好地满足应用要求。
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公开(公告)号：CN112039855B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010815552.3
申请日：2020-08-14
Applicant: 海南大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L9/32 , H04L9/06 , G06N3/00
Abstract: 本发明提供一种基于联盟链的科技资源数据安全存储与共享方法，该方法包括：IPFS服务器获取科技服务提供商上传的共享数据，为共享数据生成关键字索引；IPFS服务器生成共享数据的哈希信息发送给科技服务提供商，通过智能合约将哈希信息以交易形式存储在区块链上，获取相应的区块ID，所述哈希信息包括共享数据的哈希值和哈希地址；数据请求方节点发送目标数据访问请求到目标数据拥有者节点，通过智能合约对数据请求方进行验证，验证通过后向数据请求方节点发送搜索令牌，数据请求方节点根据搜索令牌从IPFS服务器获取相应共享数据。所述方法通过区块链技术和智能合约保证科技服务资源数据存储与共享的安全性、高效性与可追溯性。
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公开(公告)号：CN113920021A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111138929.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供基于两步式残差网络的水下图像增强方法，本方法根据水下图像成像模型获得仅存在色偏的数据集并与雾天数据集结合，并且采用残差网络分别训练两类数据集，使其分别拥有去除色偏、提高对比度的能力，最终达到增强水下图像的效果。使用两步式网络可以使每个网络更具专一性，更好的提取单一特征，同时减少了训练样本的数量，提高了网络的效率，更高效的增强水下图像。
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公开(公告)号：CN113890806A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111165326.6
申请日：2021-09-30
Applicant: 海南大学
IPC: H04L27/12 , H04L27/36 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供一种智能可重构表面辅助的安全空间调制发射功率设计方法，为了进一步提高空间调制系统的安全性能，基于新的近似安全速率(NASR)表达式和传统近似安全速率(TASR)表达式分别提出了两种发射功率设计方法，本发明首先使用二次变换方法将目标函数从分式转换为积分。然后，通过使用Lagrangian函数方法和Karush‑Kuhn‑Tucker(KKT)条件，得到具有低复杂度的优化问题的一个闭形式的解。为方便比较，本发明同时提出了基于TASR表达式的Max‑TASR‑TPD方法。由于表达式比较复杂，考虑采用梯度上升法进行求解。本发明所提出的方法获得了更显著的安全速率(SR)性能提升。
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公开(公告)号：CN111694664B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010497910.0
申请日：2020-06-04
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘服务器的计算卸载分配方法，该方法包括如下步骤：依据每个用户终端在边缘服务器上执行的任务在每个用户终端任务的占比构建待优化向量利用第一目标子函数、第二目标子函数和第三目标子函数，以构造目标优化函数，第一目标子函数为所有用户终端上本地执行任务的计算时间和边缘服务器上执行任务的计算时间的总和，第二目标子函数为所有用户终端上本地执行任务的能量消耗和边缘服务器上执行任务的能量消耗的总和，第三目标子函数为边缘服务器上执行任务所产生的资费的总和，利用目标优化函数求解待优化向量的优化值，依据待优化向量的优化值对每个用户终端在边缘服务器上执行的任务在每个用户终端任务的占比进行相应的配置。
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