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公开(公告)号：CN115035906B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210560542.9
申请日：2022-05-23
Applicant: 大连大学
IPC: G10L21/0272 , G10L25/27
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蝴蝶优化算法的语音信号盲分离方法，具体包括：从语音信号中获取源信号，经过非奇异混合矩阵处理得到观测信号；对步所述观测信号进行中心化和白化处理；设定最大迭代次数T，维度空间D，[0,1]之间的随机数r，得到初始种群x，其中每个个体xi的位置对应着一个信号分离矩阵，每个个体xi的适应度值对应其峭度值；根据语音信号盲分离问题的适应度函数获取种群个体对应的信号峭度；更新当前群体最高峭度值和个体最高峭度值；更新种群个体对应的峭度值；在迭代后期，执行种群重启策略；根据Y(t)＝WX(t)输出语音分离信号，实现对混合信号的盲分离；本发明得到的分离信号与源信号相似性较高，提升了接收端的语音信号质量。
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公开(公告)号：CN118838397A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410858177.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 大连大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于动态窗口算法的无人机局部避障方法及系统，涉及无人机路径规划技术领域；包括：获取地形模型，设置静态威胁区域，初始化无人机参数；在地形模型中提取已知的全局静态最优路径；无人机飞行过程中，当检测到前方有动态障碍物时，进入局部动态避障，改进动态窗口算法根据动态障碍物和自身的信息选择参考轨迹完成动态避障；躲避成功后，无人机以较优的角度，机身姿态靠近全局静态最优路径继续飞行。相较于传统方案，在避障效率、飞行稳定性、能耗、全局路径优化、鲁棒性和实时性等方面均实现了显著提升，为无人机在复杂环境中的安全飞行提供了强有力的保障。
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公开(公告)号：CN114465733A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210242049.2
申请日：2022-03-11
Applicant: 大连大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RSA的安全网络编码方法，涉及网络安全技术领域；该方法基于Yeung和Cai提出的窃听网络模型，建立本发明使用的网络拓扑结构；并改进置换步骤，提高搜索复杂度，以保证数据的安全传输；针对KDC易受攻击的问题，建立基于改进RSA的安全网络编码方案，该方案应用于信源节点和KDC之间。与其他方案相比，本方法提高了数据安全性，具有较强的加密性能，能有效抵抗窃听攻击。
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公开(公告)号：CN112859924A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110110603.7
申请日：2021-01-27
Applicant: 大连大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种人工干扰与ESN‑PSO结合的无人机轨迹规划方法，包括：针对地面存在一个窃听者的情况下，建立无人机对地通信系统模型，定义系统的被窃听率，以此作为优化目标；构建回声状态网络，利用所述回声状态网络预测无人机轨迹；利用粒子群算法优化所述回声状态网络的参数，建立ESO‑PSO无人机轨迹预测模型；使距离窃听者最近的地面节点发送人工噪声以干扰窃听者，重新建立无人机对地通信系统模型；通过所述人工噪声结合所述ESO‑PSO无人机轨迹预测模型预测无人机轨迹，降低被窃听率，提高系统的安全。
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公开(公告)号：CN110098882A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910397962.8
申请日：2019-05-14
Applicant: 大连大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知与熵的多天线宽带频谱检测方法，具体步骤包括首先，利用离散分数阶傅里叶变换(DFRFT)算法对信号进行稀疏表示；然后，通过共享各阵元接收信号之间稀疏系数的先验信息，基于层次贝叶斯概率模型的多任务压缩感知技术，对稀疏系数进行重构，以得到原信号；最后，对其频域统计量，基于信息熵进行频谱判决。该方法一方面可以提高单节点检测能力，解决测量不确定性，提高信号重构精度，另一方面解决了噪声不确定的问题，增强了系统的噪声鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102404041B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201010281772.9
申请日：2010-09-15
Applicant: 大连大学
IPC: H04L12/801 , H04B7/185 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星网络的虚拟信道复用的调度算法，属于卫星网络技术领域。采用紧急/同步/异步混合的三级复用方式，将虚拟信道调度的一个周期分为Nt个时隙，其中：一部分用于紧急虚拟信道，设紧急虚拟信道的时隙数为Nu；一部分用于同步虚拟信道，同步虚拟信道的时隙数为Ns；一部分用于异步虚拟信道，异步虚拟信道的时隙数为Na。本发明与现有技术相比：既可以在第一时间处理紧急数据，兼顾音频、视频数据的等时性，同时又灵活高效地处理突发性强的异步数据，提高信道利用率。
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公开(公告)号：CN102638308A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210041509.1
申请日：2012-02-22
Applicant: 大连大学
Abstract: 本发明公开了一种水下光传输特性的分析方法，其特征在于包括：1：对水体沿深度方向进行分层，获取不同层相应的吸收系数值和散射系数值，根据每一层的吸收系数值和散射系数值计算得到相应层的漫射衰减系数；2：根据每一层的漫射衰减系数，计算每一层的透过率，将每一层的透过率相乘，得到水体通信信道的整体透过率，之后采用截断误差对该整体透过率进行修正，得到修正后的整体透过率；3：根据水体的光衰减情况，输出水体通信信道传输特性。本发明的水下光传输特性的分析方法利用了绿叶素浓度的垂直分布模型实现对光在水中通信信道的传输特性的分析，相对于现有的衰减系数模型，由于无需通过实验测出不同深度下的衰减系数，方法简便，易于应用。
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公开(公告)号：CN112859924B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110110603.7
申请日：2021-01-27
Applicant: 大连大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种人工干扰与ESN‑PSO结合的无人机轨迹规划方法，包括：针对地面存在一个窃听者的情况下，建立无人机对地通信系统模型，定义系统的被窃听率，以此作为优化目标；构建回声状态网络，利用所述回声状态网络预测无人机轨迹；利用粒子群算法优化所述回声状态网络的参数，建立ESO‑PSO无人机轨迹预测模型；使距离窃听者最近的地面节点发送人工噪声以干扰窃听者，重新建立无人机对地通信系统模型；通过所述人工噪声结合所述ESO‑PSO无人机轨迹预测模型预测无人机轨迹，降低被窃听率，提高系统的安全。(56)对比文件Moorthy等.LeTera: Stochastic BeamControl Through ESN Learning inTerahertz-B and Wireless UAVNetworks.IEEE Conference on ComputerCommunications Workshops.2020,1039-1044.
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公开(公告)号：CN113342047B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110698686.6
申请日：2021-06-23
Applicant: 大连大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种未知环境中基于障碍物位置预测改进人工势场法的无人机路径规划方法，该方法为了将障碍物位置信息离散化，使用障碍物在栅格中坐标表示障碍物的位置信息。无人机通过检测并记录障碍物移动信息，根据障碍物向其周围各个方向移动的概率可使用马尔可夫预测得到其下一时刻位置。在此基础之上，无人机采用人工势场避障时提前行动以提升无人机路径规划的安全性，并且针对传统人工势场的局部极小值，无人机可在预测到障碍物位置的情况下预测自身是否会陷入局部极小值，从而采取将极小值点作为虚拟障碍物的方法进行躲避。此外，无人机在陷入局部振荡后，采用梯度增加引力系数以抑制引力与斥力的突变，引导自身逃离局部振荡。
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公开(公告)号：CN115097428A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210723150.X
申请日：2022-06-24
Applicant: 大连大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示的NMF主动声纳抗混响方法，包括如下步骤：步骤1.1：建立目标亮点模型；步骤1.2：建立混响模型，对海底混响信号进行仿真；步骤2：对主动声纳接收的回波信号波束形成预处理；步骤3：利用稀疏表示方法处理主动声纳回波信号；步骤4：利用NMF，即非负矩阵分解对稀疏表示信号进行处理；步骤5：利用NMF对协方差进行估计。本发明根据主动声纳回波信号的形成机理，获得主动声纳回波信号的表达式，对主动声纳回波信号进行稀疏表示，利用非负矩阵分解对信号的稀疏表示形式进行处理，利用梯度下降法给出迭代规则，估计目标信号矩阵的协方差，提高了主动声纳抗混响性能。
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