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公开(公告)号：CN116108353A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310384534.8
申请日：2023-04-12
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种基于数据分组的小样本深度学习水声目标识别方法，涉及水声识别领域。在深度学习的水声识别方法中，水声样本训练集被交错划分为n组子训练集；水声样本训练集使用子训练集，以水声识别子模型的形式独立训练，以降低水声数据搜集周期长导致的小样本问题对训练效果的不良影响；在水声识别子模型的训练过程中，迭代输出损失值，加权计算出总模型的总损失值，采用总损失值梯度下降算法的子模型权重迭代计算，以达到减缓水声数据中的少量异常数据对模型训练的干扰效果的目的。
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公开(公告)号：CN115941061A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211297898.4
申请日：2022-10-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请的实施例提供了一种非相干FSK通信系统的功率分配方法、装置、介质及设备。该方法包括：根据初始频点功率分配策略，确定各频点对应的发射功率以向接收机发送数据；接收由所述接收机反馈的的信道状态信息；根据所述信道状态信息以及所述初始频点功率分配策略，确定所述初始频点功率分配策略对应的信道容量；基于所述信道状态信息、所述信道容量以及预先建立的强化学习模型，确定与各待选频点功率分配策略对应的动作价值函数，以从所述待选频点功率分配策略中选取目标频点功率分配策略以向接收机发送数据。本申请实施例的技术方案提高非相干FSK通信系统的功率分配的合理性并保证通信效果。
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公开(公告)号：CN115843110A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211186500.X
申请日：2022-09-27
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/40 , H04W84/18 , H04B13/02
Abstract: 一种基于Q学习的水声双跳网络介质访问控制方法，涉及水声网络。在直接通信节点中选择多个节点作为连接间接通信节点和信宿的中继为父节点，父节点协助的间接节点为该父节点的子节点。将信宿搜集水声传感器节点所感知数据的传输过程分为若干个时隙，直接通信节点运用Q学习算法，结合信宿反馈信号，通过合理设置奖励机制，选择合适的时隙发送数据，避免信宿数据搜集冲突。子节点利用Q学习算法在数据搜集过程中的空闲时间将数据传给父节点，不影响信宿的数据搜集，克服子节点‑父节点‑信宿的传输过程中信宿在子节点将数据传给父节点时进入等待时间而无法工作的缺点。网络范围大、吞吐量高、鲁棒性强，扩大水声网络的工作范围，提高网络性能。
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公开(公告)号：CN115658980A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211293810.1
申请日：2022-10-21
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/903 , G06N3/126 , G01H3/00
Abstract: 一种基于排队模型和遗传算法的水声数据搜集方法，涉及水声网络。针对水声网络中簇头容量有限的问题，通过将单服务台混合制排队理论模型，运用于利用AUV进行水下节点数据搜集场景中簇头和传感器节点之间的数据传输过程，可以得出不同簇头到达簇头容量上限的时间。将该时间参数和簇头间的距离作为遗传算法适应度函数设计的根据，考虑该时间参数和AUV到达簇头之间的时间差距造成的数据包丢失，以及AUV行驶过程中的能量损耗，按照需要调整二者之间的权重，再通过遗传算法对AUV行驶路径进行规划。目的在于考虑AUV能量损耗的前提下，减少节点容量有限导致数据搜集到达上限后的数据丢失。
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公开(公告)号：CN115640522A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211254808.3
申请日：2022-10-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F16/29 , G01C13/00
Abstract: 一种基于Q学习的分段式水下地形匹配方法，涉及水下地形匹配。在已知初始点和初始航行角度情况下，将自主式水下潜器航行的轨迹路线按采样长度L分段处理，每段终点为一个定位节点，考虑每个定位节点前一段和后一段路线的高程数据，以TERCOM算法中均方差为指标在每个定位节点按角度范围f匹配，以均方差最小路线为最合适路线，确定前一段和后一段路线的偏转角an，计算路线偏转角相差程度bn；结合Q学习给bn赋予不同奖励值R，根据R值与Q值的关系在每一个定位节点后更新Q值，由Q值的变化优化下一次匹配的角度范围f，实时调整匹配时的角度范围，确保在每个定位节点进行匹配时的角度范围合适，降低整个轨迹匹配过程中的匹配次数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115002865A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210638987.4
申请日：2022-06-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于Q学习和数据分级的水声网络动态计算簇头路由方法，涉及水声通信网络。将水下节点分簇，设簇头CH节点为计算簇头，负责计算数据传输的最优路径以及Q值表的存储，非簇头节点负责数据信号传输。根据水声网络节点的初始位置，选择初始簇头CH节点，再根据非簇头节点的能量变化率选择备用簇头。根据数据优先级程度不同进行数据分级，选择不同的数据传输模式，以保证较高数据优先级的节点优先传输；当初始计算簇头CH节点的剩余能量接近于阈值时，其与备用簇头进行任务交接，优化簇内节点能量的均匀分布，对水声通信网络能量资源的分配进行更加合理的规划，实现水声通信网络基于Q学习和数据优先级的水声通信能耗和时延优化功能。
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公开(公告)号：CN113438192A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110539599.6
申请日：2021-05-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种水声通信系统的信号传输方法、介质及设备，其中方法包括：将数据调制为载波信号，并为载波信号添加随机相位，以及对添加随机相位后的多个载波信号进行叠加，以得到发送信号；获取多个发送信号，并计算每个发送信号的峰均比，以便根据计算结果选择峰均比最小的发送信号进行信号的传输；能够对水声通信系统信号传输过程中信号的峰均比进行优化，降低信号的峰均比，保障功率放大器的稳定运行，防止信号失真。
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公开(公告)号：CN112787920A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110236065.6
申请日：2021-03-03
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L12/715 , H04L29/08 , H04B13/02 , H04B11/00
Abstract: 面向海洋物联网的水声通信边缘计算时延和能耗优化方法，涉及海洋物联网、边缘计算及水声通信。通过引入边缘计算概念，设计海洋物联网边缘层构架，将水下节点分簇，设簇头CH节点为雾计算节点、自主水下航行器为移动边缘计算节点、水面浮标Sink节点为微云计算节点，共同构成边缘层；根据任务复杂度和计算任务时延敏感性情况，对计算任务进行分级；以计算任务分级情况和节点计算资源为约束条件，以最小化决策时延和系统能耗为目标函数进行优化，将计算任务分别卸载至CH节点、AUV和Sink节点，优化计算任务卸载方案，对水声通信网络计算资源的分配进行更加合理的规划，实现海洋物联网中基于边缘计算的水声通信时延和能耗优化。
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公开(公告)号：CN109769173B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201811635908.4
申请日：2018-12-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种大黄鱼声诱集的水声信号设计和反馈调节方法，涉及大黄鱼声诱集的水声信号设计和参数的反馈调节。信号设计根据大黄鱼的听阈曲线采用线性调频信号并通过设计的反向滤波器处理，使得发射声信号覆盖大黄鱼的听阈范围并在大黄鱼的听觉灵敏度最高的频段处声功率达到最大，能够增强大黄鱼声诱集的效果；实施中发射换能器采用柱形换能器，有利于在水平全方向进行声波辐射，构建均匀声场。在声波发射过程中加入反馈调节机制，根据球形水听器接收的大黄鱼摄食声来计算幅度调节系数和滤波器的通带比例调节系数，通过反馈调节能够让诱集声波的波形根据海域背景噪声场灵活变化，以防止大黄鱼对声波的感应度下降，同时能够节省发射功耗。
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公开(公告)号：CN109769173A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811635908.4
申请日：2018-12-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种大黄鱼声诱集的水声信号设计和反馈调节方法，涉及大黄鱼声诱集的水声信号设计和参数的反馈调节。信号设计根据大黄鱼的听阈曲线采用线性调频信号并通过设计的反向滤波器处理，使得发射声信号覆盖大黄鱼的听阈范围并在大黄鱼的听觉灵敏度最高的频段处声功率达到最大，能够增强大黄鱼声诱集的效果；实施中发射换能器采用柱形换能器，有利于在水平全方向进行声波辐射，构建均匀声场。在声波发射过程中加入反馈调节机制，根据球形水听器接收的大黄鱼摄食声来计算幅度调节系数和滤波器的通带比例调节系数，通过反馈调节能够让诱集声波的波形根据海域背景噪声场灵活变化，以防止大黄鱼对声波的感应度下降，同时能够节省发射功耗。
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