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公开(公告)号：CN111308422A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201911274186.9
申请日：2019-12-12
Applicant: 江苏科技大学 , 江苏科技大学海洋装备研究院
IPC: G01S5/20
Abstract: 本发明涉及一种浅海局部区域平面波声场激励方法，具体步骤如下：步骤1：在发射端布放M个发射换能器，目标测试区域放置N个水听器，N个水听器收到M×N个信号；步骤2：分析每个信号的幅度和相位，并用复数形式表示，得到一个M×N的矩阵，用A表示；步骤3：M个换能器在复加权因子q的作用下，能够使得测试区域为平面波场，则每个水听器接收到声波的幅度和相位均相等，设为由元素1构成的1×N矩阵B，并由公式q×A＝B解算得出M×1矩阵参数q；步骤4：以复加权因子q修正发射换能器的激励信号，在测试区域产生平面波声场。本发明的优点在于：本发明能够在浅海局部领域形成平面波声场，从而保证了目标回声测试中的平面波入射条件，可起到降低目标回声测试中计量误差作用。
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公开(公告)号：CN114384525A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210016770.X
申请日：2022-01-07
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G01S15/02
Abstract: 本发明公开了一种基于边界声反射的目标强度自测方法和自测系统，其中自测方法包括：1、待测目标携带的声呐收发设备向竖直边界发射声强为Is的声波A；2、声呐收发设备接收竖直边界对声波A的反射，对接收到的声波取时间反转，将反转后的声波B′向竖直边界发射；3、声呐收发设备接收竖直边界对声波B′的反射，计算接收声波C的声强Ii；4、声呐收发设备接收目标在声波C激励下并被竖直边界反射的散射声波，对接收的声波做时间反转，将反转后的声波D′向竖直边界发射；5、声呐收发设备接收竖直边界对声波D′的反射，计算接收声波E的声强Ir；6、计算待测目标的目标强度TS：该方法无需测试装备，仅利用待测目标自身携带的声呐收发设备来实现目标强度的自测。
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公开(公告)号：CN114384525B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210016770.X
申请日：2022-01-07
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G01S15/02
Abstract: 本发明公开了一种基于边界声反射的目标强度自测方法和自测系统，其中自测方法包括：1、待测目标携带的声呐收发设备向竖直边界发射声强为Is的声波A；2、声呐收发设备接收竖直边界对声波A的反射，对接收到的声波取时间反转，将反转后的声波B′向竖直边界发射；3、声呐收发设备接收竖直边界对声波B′的反射，计算接收声波C的声强Ii；4、声呐收发设备接收目标在声波C激励下并被竖直边界反射的散射声波，对接收的声波做时间反转，将反转后的声波D′向竖直边界发射；5、声呐收发设备接收竖直边界对声波D′的反射，计算接收声波E的声强Ir；6、计算待测目标的目标强度TS：#imgabs0#该方法无需测试装备，仅利用待测目标自身携带的声呐收发设备来实现目标强度的自测。
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公开(公告)号：CN114390399B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210029765.2
申请日：2022-01-12
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种空间低频声场重构方法和重构系统，其中重构方法包括：1、以高频声源的最高工作频率fH对待重构的低频声场SL进行采样，获取每个采样点的幅值Ai，i＝1,2,…,N；#imgabs0#T是低频信号SL的时间长度；2、从高频声源构成的声阵列中选取多个高频声源向目标区域发射高频脉冲，其中第j个高频声源发射的高频脉冲幅值为Aj，时延为#imgabs1#所述目标区域处于所述声阵列的远程区域内；3、选择的高频声源发射的高频脉冲在目标区域叠加后形成低频声场SL。该方法通过瞬态声学叠加的方法，在空间形成瞬态的低频声场，声能转换效率高。
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公开(公告)号：CN116156494A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310077318.9
申请日：2023-01-30
Applicant: 江苏科技大学
IPC: H04W12/041 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种联合聚类和小波变换的物理层密钥增强方案，属于无线信道物理层密钥生成技术领域；该物理层密钥增强方案包括以下步骤：步骤S1：发送方Alice和接收方Bob互相发送探测序列；步骤S2：在接收端提取接收序列中的幅度信息作为信道特征值，通过小波变换结合K均值聚类算法，对信道特征值进行预处理；步骤S3：对预处理后的信道特征值进行等概率量化生成密钥。本发明通过利用小波变换中噪声信息分布在高频小波系数的特点，联合K均值聚类方法有效的滤除特征值中的噪声信息，保留有效信息，从而实现降低密钥不一致率的目的，增强密钥的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112483330B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011275910.2
申请日：2020-11-13
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明涉及一种匹配在役风力机状态的无人巡检轨迹程控方法，所述轨迹程控方法包括：风力机叶片及立柱表面轮廓数据特征点集、风力机静止时无人机圆柱螺旋线轨迹程控、风力机叶片转动时无人机平面螺线轨迹程控、以及风力机表面疑似缺陷无人机偏移轨迹程控。通过把风力机叶片和立柱表面确定为若干个特征点，对无人机的飞行轨迹采用不同形式的曲线，尤其是在无人巡检到风力机表面有疑似缺陷时，对无人机进行直线移动确保无人机获得足够的数据进行判断。本发明基于风力机叶片静止和转动不同状态，对无人机飞行轨迹进行控制，使得在役风力机无需停机就可以对叶片进行日常巡检，利用无人机在提升巡检效率的同时缩短了停机时间，降低风力发电损失。
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公开(公告)号：CN112483330A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011275910.2
申请日：2020-11-13
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明涉及一种匹配在役风力机状态的无人巡检轨迹程控方法，所述轨迹程控方法包括：风力机叶片及立柱表面轮廓数据特征点集、风力机静止时无人机圆柱螺旋线轨迹程控、风力机叶片转动时无人机平面螺线轨迹程控、以及风力机表面疑似缺陷无人机偏移轨迹程控。通过把风力机叶片和立柱表面确定为若干个特征点，对无人机的飞行轨迹采用不同形式的曲线，尤其是在无人巡检到风力机表面有疑似缺陷时，对无人机进行直线移动确保无人机获得足够的数据进行判断。本发明基于风力机叶片静止和转动不同状态，对无人机飞行轨迹进行控制，使得在役风力机无需停机就可以对叶片进行日常巡检，利用无人机在提升巡检效率的同时缩短了停机时间，降低风力发电损失。
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公开(公告)号：CN110739984A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911086802.8
申请日：2019-11-08
Applicant: 江苏科技大学
IPC: H04B1/7176 , H04B1/719
Abstract: 一种基于小波分析的伪装通信方法，包括如下步骤：步骤1，对无线通信环境特性进行定义，对其进行定性、定量的描述表征，并建立描述无线通信环境的数学模型；步骤2，根据所提取的信号特征参数，通过变换域分析、统计学理论定量的分析伪装信号这个局部和无线通信环境整体之间的相似性关系，利用信息的冗余将伪装信号淹没在电磁环境中隐藏，达到接收端被合法吸收方有效接受；步骤3，设定相似度边界，制定信号相似度度量标准；步骤4，根据无线通信环境中的背景信号，调制伪装信号。
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公开(公告)号：CN114325673B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210005335.7
申请日：2022-01-04
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G01S11/14
Abstract: 本发明是一种未知海洋环境基于双水听器的宽带脉冲声源被动测距方法，包括宽带脉冲声源的接收信号由两个水平放置的水听器接收；分别对两个水听器接收声压信号中包含的简正波信号进行分离和提取；对相邻两阶简正波进行互相关处理，通过对声压信号的简正波信号进行联合处理，同样获得频域相位差；对不同组的相位差进行线性拟合，将得到的斜率值作为声源距离的估计值，多组同时计算后的平均值为最终的测距结果，实现对水下声源的准确被动测距。本发明所采用的被动测距方法适用于大部分浅海环境，不需要任何海洋环境的先验条件，在未知海洋环境信息的情况下可实现对声源的被动估计，准确度高、误差低，且成本低、可操作性强。
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公开(公告)号：CN119945847A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510062669.1
申请日：2025-01-15
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ResUNet网络的OTFS系统信道估计方法，包括：将待传输信息经16‑QAM调制；向待发送的数据符号中插入导频符号，得到DD域信号；进行OTFS调制得到OTFS信号；OTFS信号经过无线信道到达接收端；将接收到的信号变换回DD域的接收信号；对接收端接收的DD域信号，利用其中的导频信息进行初步估计，得到导频处的信道矩阵；分别提取导频处的信道矩阵的实部和虚部；将小尺寸信道矩阵放大至目标矩阵，作为改进后ResUNet网络的输入，得到最终的信道矩阵；对接收端接收到的原始数据和噪声数据进行信号检测；将检测得到的目标信号进行16‑QAM解调。本发明设计了导频将其插入通信信号，在接收端利用导频，基于改进的ResUNet网络进行深度学习，实现高精度的信道估计。
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