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公开(公告)号：CN109981503B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910254781.X
申请日：2019-03-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种分层k‑best球形译码方法及装置。所述方法包括下列步骤：S0、输入原始数据；S1、消除块间干扰；S2、对块间干扰消除后信号应用匹配滤波和噪声白化；S3.1、估算当前搜索路径的先验条件概率；S3.2、更新路径的映射值；S4、更新合法路径的度量值；S5、替换存储单元中的数据；S6、检测；S7、检测；S8、修正路径的度量值；S9、输出结果。所述装置包括干扰消除模块、在线合法性检验模块、度量值更新模块、循环检测模块、度量值修正模块和软解调输出模块等。本发明基于球形译码中宽度优先策略，大大降低搜索空间，极大减少计算的复杂度，有效排除非法节点，从而减低误码率、抑制误码扩散。
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公开(公告)号：CN113341954A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110547020.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于蚁群算法的无人船节能路径规划方法。所述方法包括以下步骤：通过栅格法对环境进行建模，在建模后的地图上设立n个任务点，选取两个任务点i,j，通过Lazy theta*算法计算两个任务点的中间路径点，将中间路径点连成线得到最短路径；根据中间路径点，全局风浪流干扰方向和干扰大小，计算任务点i到任务点j的最短距离dij和能量消耗eij；计算n个任务点两两之间的最短距离和能量消耗，构建距离矩阵D和能量消耗矩阵E；将距离矩阵D和能量消耗矩阵E作为启发式信息进行蚁群算法计算，获取全局最优节能路径规划。本发明提出的将距离和能量消耗用作蚁群算法的启发式信息是一种可以得到全局最优节能路径规划的方法，有效节约无人船的能量消耗。
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公开(公告)号：CN112799008A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110022718.0
申请日：2021-01-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明公开了一种声速无关的快速二维波达方向估计方法，步骤如下：基于三平行线阵得到三个等阵元间距的子阵列接收数据模型；对子阵列接收数据模型处理得自协方差矩阵和互协方差矩阵，联立得协方差扩展矩阵；对扩展矩阵处理得传播算子矩阵，并基于传播算子矩阵与扩展矩阵间的线性关系得三平行线阵对应含声速信息的特征值参数；利用特征值参数间的角度关系消去声速变量，并求出目标源信号的二维波达方向估计值。本方法基于阵列接收数据的协方差信息实现矩阵扩展，同时以线性变换代替特征分解的方式对扩展矩阵处理，大大降低计算量。此外在计算过程中消除信号在介质中的传播速度，使波达方向估计值与速度无关，排除了速度对算法结果的影响。
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公开(公告)号：CN111800200B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010540228.5
申请日：2020-06-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水声网络并行通信的发送时间规划方法，该方法首先将其他源节点已发送的包到达各自目的节点和当前目的节点的时刻映射到当前源节点的时间轴上，然后再对当前源节点发送包的时刻进行优化，可以消除现有方法对包到达顺序的约束，对节点的发送顺序进行自动调整，令发送时间规划的结果更合理，节点的发送时间表更紧凑，在更短时间内完成多个节点的传输，提高了并行通信的效率。本发明可以在优化过程中自动调整节点的发送顺序，无需大量搜索，减少了运算的复杂度。本发明可以广泛用于TDMA和基于握手的竞争式水声网络中。
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公开(公告)号：CN112769719A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011387959.7
申请日：2020-12-01
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，步骤如下：S1、用户顺序发送OFDM训练符号，同时智能反射表面调整初始反射状态；S2、基站从接收到的训练符号中提取出用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应；S3、基站运用三角内插点法得到用户到基站等价合并信道在所有子载波上的频率响应；S4、基站提取用户到基站直达链路的信道频率响应和用户‑智能反射表面‑基站级联链路的汇总信道频率响应；S5、存储信道频率响应；S6、基站利用信道频率响应优化智能反射表面的无源波束赋形向量，并将优化结果反馈给控制器；S7、重复步骤S2‑S6，直至获得所有与子表面相关联的信道频率响应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112260701A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010754889.8
申请日：2020-07-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种双通道水声通信发射机。所述水声通信发射机包括数模转换电路、单端转差分电路、功率放大电路、阻抗匹配电路及电源供电电路。本发明采用24V锂电池供电，经过电源供电电路，转化为+15V、+12V、+5V、+3.3V、+2.5V和‑5V，为数模转换电路、单端转差分电路和功率放大电路进行供电。采用数模转换电路把两路调制和编码后的数字信号转化为模拟信号，两路模拟信号再经过单端转差分电路转化为两路差分信号，两路差分信号再经过功率放大电路，进行功率放大，提供足够发送功率。采用阻抗匹配电路对水下换能器进行匹配，使输出功率高效率的传送到水里。本发明的每个通道的发射功率可达到65W，提高了水声通信距离，可以在水下传输10km的功能，同时体积也比较小。
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公开(公告)号：CN110445713B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910687580.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L12/711 , H04L12/721
Abstract: 本发明公开了一种基于备用路径的泛洪路由方法，包括步骤：源节点每次发送数据包之前，发送一个Go包；中继节点和目的节点均存储一个到达该节点Go包的优先队列；目的节点把最快到达的Go包的上一跳节点标记为最快到达节点，返回一个Back包回应源节点；根据Go包估计waitingTime；目的节点经过waitingTime后，如果没有收到真实数据包，目的节点判断优先队列内是否有备用的次快到达节点，并将已被使用的最快到达节点弹出优先队列；源节点如果收到Back包，就根据最短路径发送真实数据包。本发明能有效的降低网络的能量消耗，提高整个网络的生存时间，并且能够有效地避免路由空洞问题，提高数据包投递率，避免传统泛洪路由算法导致的消息“内爆”和“重叠”现象。
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公开(公告)号：CN111800200A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010540228.5
申请日：2020-06-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水声网络并行通信的发送时间规划方法，该方法首先将其他源节点已发送的包到达各自目的节点和当前目的节点的时刻映射到当前源节点的时间轴上，然后再对当前源节点发送包的时刻进行优化，可以消除现有方法对包到达顺序的约束，对节点的发送顺序进行自动调整，令发送时间规划的结果更合理，节点的发送时间表更紧凑，在更短时间内完成多个节点的传输，提高了并行通信的效率。本发明可以在优化过程中自动调整节点的发送顺序，无需大量搜索，减少了运算的复杂度。本发明可以广泛用于TDMA和基于握手的竞争式水声网络中。
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公开(公告)号：CN111796259A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010512303.7
申请日：2020-06-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LFM互相关模特性逼近的子样本时延估计方法，包括下列步骤：发射端发射宽频LFM信号；接收端对接收到的回波信号进行匹配滤波，得到回波信号和发射信号的实际互相关函数；根据实际互相关函数，计算粗时延估计值；根据粗时延估计值，建立理论互相关函数；根据得到的实际互相关函数与建立的理论互相关函数，构建代价函数，求解最优化问题，得到残留时延；计算子样本时延估计值。本发明提出的基于LFM互相关模特性逼近的子样本时延估计方法，可以改善探测或测量系统的采样率对时延估计精度的限制，有效地提高时延估计精度，并且该方法步骤简单，易于实现，不会引入过于复杂的计算，提出过高的计算能力要求。
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公开(公告)号：CN108398659B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810141691.5
申请日：2018-02-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01S3/46
Abstract: 本发明公开了一种矩阵束与求根MUSIC结合的波达方向估计方法，具体步骤包括：S1、构造分块Hankel矩阵，并进一步得到自相关数据矩阵，通过奇异值分解获取噪声子空间与信号子空间，构造矩阵束方程；S2、通过矩阵束方程求解第一维方向余弦，并通过实值映射判断重复特征值；S3、实值特征值映射回复值空间，对重复特征值参数取算术平均值，构造一维导向矢量；S4、通过正交方程构造多项式，通过多项式解出第二维方向余弦参数。本发明能够较好地解决重复特征值带来的多角度模糊问题，完成空间方位角与仰角的自动匹配，避免了重复的矩阵束特征值求解及额外的配对方法，一定程度上降低了方法的复杂度，同时可根据实际需求进行方法调整，改变空间参数的估计顺序。
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