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公开(公告)号：CN115021829A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210661841.1
申请日：2022-06-13
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于海洋环境噪声的数字脉冲间隔调制水声通信方法，包括以下步骤：S1：在发射端对环境噪声进行采样获得环境噪声信号，对环境噪声信号进行参数估计得到特征指数α；S2：根据环境噪声信号的特征指数α，通过α稳定分布序列发生器获得SαS稳定分布序列，作为系统通信载体；S3：信源信息在发送端先进行信道编码，再进行串并转换，通过数字脉冲间隔调制(DPIM)信息调制器将分配到的数字信息调制到SαS稳定分布序列上；S4：在接收端，利用本地拷贝的同步信号确定信息信号开始的确切时间，然后通过接收到的同步信号进行信道估计与信道均衡；S5：在接收端通过估计相邻码元间的时延差(TDD)值，由译码器恢复出信号携带的数字信息，将解码信息进行并串转换与信道译码恢复出原始信息序列。本方法相比于传统DPIM系统，通信载体具有更好的隐蔽性，同时可实现可靠通信。
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公开(公告)号：CN114980178A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210630724.9
申请日：2022-06-06
Applicant: 厦门大学马来西亚分校
Abstract: 本发明提出了一种基于强化学习的分布式PD‑NOMA水声网络通信方法及系统，方法包括：构建节点决策框架，节点决策框架包括两个并联的DQN网络；将全体节点的当前状态分别输入到两个并联的DQN网络中，进行群体分组和功率控制的动作选择；将每个节点获得的群体分组和功率控制的结果发送至CH，CH根据预设的奖励机制回馈不同的奖励；将每个节点的“状态”、“动作”、“奖励”以及“下一状态”作为经验样本存储到经验池中；以及采用经验优选回放算法不断从经验池中抽取经验样本以训练DQN网络。节点可以自主进行分组选择、功率控制，适应水声网络动态变化，以分布式方式获得网络性能的次优解。可以提高网络通信效率，可达高吞吐量、低耗能、低时延。
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公开(公告)号：CN114859945A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210581854.8
申请日：2022-05-26
Applicant: 厦门大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本申请提出了一种基于人工势场法的水下编队控制方法，包括：S1、确定水下AUV编队的编队信息；S2、根据领航者AUV的自身位置和所述编队信息，计算所述编队队形对应的各个虚拟目标点，并向跟随者AUV发送运动状态信息，以使所述跟随者AUV跟随所述领航者AUV向对应的所述虚拟目标点移动；S3、所述水下AUV编队中的各个AUV判断是否遇到障碍物，若遇到障碍物且陷入局部极小值情况，则执行步骤S4；若遇到障碍物且陷入局部振荡情况，则执行步骤S5；S4、提供与当前AUV受到的合力方向相垂直的逃逸力；S5、在当前AUV受到来自于障碍物的斥力中引入旋转因子。本申请利用改进的人工势场法，使得AUV在遇到障碍物时可以摆脱局部极小值和局部振荡的情况，达到编队形成的任务。
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公开(公告)号：CN114740428A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210386097.9
申请日：2022-04-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明给出了一种基于改进三角形法的水下被动定位方法与系统，包括将阵列沿同一直线移动两次不同的距离，以此构成三个三角形，利用这三个三角形分别对水下目标进行定位；对定位结果进行异常值剔除后，再对定位结果利用二维搜索方法分别对其中的角度估计值和三组定位坐标进行优化，得到最终的定位结果。本方法基于传统的三角形法的定位原理进行改进，可以实现更精准的定位效果，相比较传统的三角形法，提高了水下低信噪比环境中的定位精度，增强了被动定位的鲁棒性，并且对传统三角形法的改进与推广具有一定程度上的参考价值。
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公开(公告)号：CN114201993A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111522758.8
申请日：2021-12-13
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明给出了一种检测超声缺陷的三分支注意力特征融合方法与系统，包括利用高斯滤波的方法对采集到的一维超声回波信号进行去噪，再进行时频转换，从而获得对应的时频图；分别对去噪后的一维超声回波信号和时频图使用多尺度特征提取算法提取特征，从而分别得到一维数据特征和时频图特征；利用深度多模特征融合算法将一维数据特征和时频图特征进行融合获得融合特征，再对融合特征提取出时间特征；对一维数据特征、时频图特征和时间特征进行融合得到最终的融合特征，利用最终的融合特征进行缺陷检测和分类。本发明有效降低了数据不均衡性、组内差异和不同组间相似性引起的误判，具有参数少、分类准确率高、训练计算量小的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114048773A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111327197.6
申请日：2021-11-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种基于迁移学习和WiFi的行为识别方法，包括：S1、采集移动目标所处环境在连续时刻下的CSI信号并组成CSI信号序列，并对所述CSI信号序列去噪；S2、基于行为提取算法对去噪后的所述CSI信号序列进行行为分割，并提取不同的行为信号；S3、通过短时傅里叶变换将所述行为信号转换成时频图；S4、将所述时频图输入到预训练好的神经网络中，从而识别并分类出不同的行为。通过对采集的CSI信号序列进行去噪，然后利用行为提取算法检测不同行为的起始点和结束点，将对应的有效行为信号提取出来，再将行为信号转化成时频图并导入神经网络中进行训练，这种基于小样本学习的方式识别准确率大大提高，能够有效的克服面对跨领域场景的问题。
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公开(公告)号：CN111542116B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010420590.9
申请日：2020-05-18
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W64/00 , H04B17/318 , G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种移动目标定位方法及系统，包括基于当前的跟踪范围和多个WiFi节点的位置信息，预先构建WiFi信号强度衰减分布图；在跟踪范围内预设若干固定采样点，基于目标设备在采样点处获取的多个WiFi节点的信息，更新WiFi信号强度衰减分布图，以获得针对目标设备的WiFi信号强度衰减分布图；基于目标设备在跟踪范围内接收到的多个WiFi节点的信息，在针对目标设备的WiFi信号强度衰减分布图中进行定位搜索，实时获取目标设备的位置，并实时更新针对目标设备的WiFi信号强度衰减分布图。不同于现有的基于WiFi信息融合的指纹定位系统，初始的信息图无需指纹采集，当室内环境发生变化时，可快速重建出信号强度的分布图，鲁棒性优于当期较多的室内定位系统方案。
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公开(公告)号：CN112187375B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202011012684.9
申请日：2020-09-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明给出了一种基于MPPAM调制的三维空间信号调制解调方法及系统，包括将原始信号进行模/数、串并变换，根据得到的信号进行分析和训练，选取出最佳的三维星座点图，将不同脉冲位置和脉冲幅度的脉冲信号构成训练集，用不同的MPPAM调制信号对训练集中的脉冲信号进行调制后，进行信道传输的模拟，基于模拟得到的接收信噪比与信号功率和噪声功率的函数关系，确定最佳MPPAM调制信号，利用三维星座点图对模拟得到的接收信号进行相关解调，构造目标函数基于机器学习算法进行训练，确定最佳的三维星座点图，用于实际接收信号的解调。解决了在复杂环境信道下发送接收MPPAM信号时，对信号传输速率慢，误码率高，带宽利用率低的问题，并且有较低的调制复杂度。
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公开(公告)号：CN113364531A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110800802.0
申请日：2017-08-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种基于椭球波函数的仿生通信探测方法，属于椭球波函数领域。仿生通信探测方法包括：1)利用椭球波函数(PSWF)及各阶函数作为基函数拟合海豚通信信号；2)提取海豚通信信号的波形包络并计算所述波形包络的极值点；3)提取极值点之间的波形；4)构造多个椭球波函数并进行加权拟合；5)求出椭球波函数组合函数与极值点波形的相关函数并求出最值；6)给定一个迭代值，对步骤4)和5)进行重复计算，直到求出脉冲函数组的合适加权值。并应用到通信探测一体化系统中。利用PSWF来拟合海豚通信信号，设计出可靠的基于PSWF的仿生通信序列波形，达到隐蔽信息的目的，由此搭建一体化的仿生通信和探测系统，提高水声通信的隐蔽性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111431831B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202010200532.5
申请日：2020-03-20
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明给出了一种基于多维OFDM环境自适应调制方法，包括采集不同场景下的噪声环境，形成不同场景下的噪声环境模型；将接收端接收的信号进行提取伪噪声序列同时经过下采集、傅里叶变换和数据分割处理后重建信号信道传输函数；将伪噪声序列分别进行多维OFDM调制，并将调制后的伪噪声序列映射到各子载波上在噪声环境模型中进行发射，获得一定数量的环境信道传递函数样本，通过提取环境信道传递函数样本的特征，建立环境混合样本数据库；最后利用神经网络对信号信道传输函数进行信道估计网络训练，获得不同类型的最优信道估计网络传输函数。本发明有效解决了现有技术中信道估计精度差、导频资源占用多和星座点选取不佳的等问题。
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