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公开(公告)号：CN110445737B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201910613902.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段索引调制的OFDM峰均功率比降低方法和系统。在第一阶段索引调制中，每个OFDM信号子帧根据索引比特信息将部分子载波激活用于传输数据，在第二阶段索引调制中，根据更多的索引比特信息从第一阶段未激活的子载波中再次选择部分子载波进行激活和传输数据，第二阶段索引调制的主要目的是降低两阶段索引调制OFDM系统的峰均功率比和改善频谱效率，同时一种简单的用于降低峰均功率比的搜索算法被采用。接收端采用最大似然检测，其将综合考虑索引样式和映射信号进行检测和比特信息的恢复。所提出的方法和系统能有效的降低两阶段索引调制OFDM的峰均功率比性能，且系统的频谱效率、功率效率和误比特率性能都有所改善。
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公开(公告)号：CN110445737A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910613902.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段索引调制的OFDM峰均功率比降低方法和系统。在第一阶段索引调制中，每个OFDM信号子帧根据索引比特信息将部分子载波激活用于传输数据，在第二阶段索引调制中，根据更多的索引比特信息从第一阶段未激活的子载波中再次选择部分子载波进行激活和传输数据，第二阶段索引调制的主要目的是降低两阶段索引调制OFDM系统的峰均功率比和改善频谱效率，同时一种简单的用于降低峰均功率比的搜索算法被采用。接收端采用最大似然检测，其将综合考虑索引样式和映射信号进行检测和比特信息的恢复。所提出的方法和系统能有效的降低两阶段索引调制OFDM的峰均功率比性能，且系统的频谱效率、功率效率和误比特率性能都有所改善。
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公开(公告)号：CN110398574A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910404038.8
申请日：2019-05-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N33/18 , G01N27/06 , G01D21/02 , B63B35/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种基于树莓派的水面可移动水质监测节点装置，包括：节点装置主体、中央控制模块、电源管理模块、移动管理模块、数据采集模块和局域网远程终端；装置主体由单体船壳模型构造；电源管理模块固定于装置主体的前部，为其它模块稳定供电；移动管理模块固定于装置主体的尾端，驱动装置主体向目标水质监测点灵活高速移动；数据采集模块固定于装置主体中部的外侧，用于对目标水质监测点的水质数据进行采集；中央控制模块固定于装置主体中部，用于对目标水质监测点的水质数据获取及处理分析，并与局域网远程终端进行通信。本发明的有益效果是：节点装置成本低，可灵活移动，能胜任高负荷的复杂运算，利于长时间大规模部署使用。
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公开(公告)号：CN109946432A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910094120.5
申请日：2019-01-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N33/18
Abstract: 本发明公开了一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，提供了移动传感器在未知环境中的运动方案，方案基于细菌趋化觅食算法，将单个传感器节点类比为大肠杆菌向着浓度更高更适宜的方向运动；同时本发明将节能和节点耗能的稳定性作为评价指标，使得节点在运动过程中耗能更低、节点电池寿命更长。方案中将传感器采集的污染物浓度、运动方向上的污染物浓度梯度、节点电池剩余能量作为对移动传感器的运动控制量，通过这些量来调节传感器运动时间、运动速度和转动角度，最终达到快速、节能的探索到污染源的目的。通过实验可知，本发明做到快速对污染源定位，且保证节点耗能稳定，提高节点电池寿命。
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公开(公告)号：CN105825233B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610148420.3
申请日：2016-03-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于在线学习随机蕨分类器的行人检测方法，选取在线学习的随机蕨分类器与之级联，通过在线学习的方法，在检测同时提高整体的分类性能，本发明提供了一种基于在线学习随机蕨分类器的行人检测方法，将初始分类器与在线学习的分类器进行级联，构成多种分类器融合的系统用于视频目标检测，其中初始分类器为HOG特征训练SVM分类器，在线学习的分类器为在线随机蕨分类器，通过在线自动选取正负样本训练随机蕨分类，最终形成在线学习的行人检测体系，通过实验可知，在初始分类器上级联在线学习的随机蕨分类器，通过在线学习算法可有效提高整体视频目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105451019B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510827165.0
申请日：2015-11-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04N19/167 , H04N19/63 , H04N19/42
Abstract: 本发明提供一种面向无线视频传感器网络的图像压缩传输方法，从视频传感器节点采集图像，对每帧图像采用基于分块压缩感知的运动检测算法将其获取的图像分成感兴趣区域与背景区域；感兴趣区域被分成16×16的子块，通过Haar小波分解得到每个子块的稀疏矩阵，进一步将其转化为256×1的列向量；背景区域做相同操作，被处理的频率远低于感兴趣区域；压缩采样被用于每个稀疏块所对应的列向量，根据节点剩余能量自适应调整压缩采样率；每个稀疏块的测量值按特定的数据包格式打包，无线发送至接收端。本方法能根据节点剩余能量自适应地调整图像质量，平衡节点能量消耗，对无线传输过程中的数据包丢失具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107942006A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711395692.4
申请日：2017-12-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: G01N33/0075 , G01D21/02 , G08C17/02
Abstract: 本发明提供一种基于NB-IOT的大气环境监测系统，包括：为所述系统供电的电源、监测模块、单片机、NB-IOT无线通讯模块、显示模块和数据处理和存储模块，单片机比对监测模块监测的有害气体浓度与有害气体预设阈值，同时比对监测模块监测的颗粒物浓度和颗粒物浓度预设阈值，评估出空气质量等级，显示模块显示有害气体浓度和颗粒物浓度并根据空气质量等级显示预设颜色的灯光，以及有害气体浓度数据和颗粒物浓度数据通过NB-IOT无线通讯模块远程传输至数据处理和存储模块分类整理为图表数据后存储。本发明的有益效果：选择NB-IOT无线通讯模块远程传输数据，具有成本低、功耗低、架构优、覆盖广和连接性能好的优点，便于组网和使用寿命长。
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公开(公告)号：CN107621287A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201711059140.6
申请日：2017-11-01
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于传感器网络的农作物生长环境监测系统及方法，对农作物生长环境进行远程监测，系统中采用了一个可移动的节点汇聚装置，在远程处理装置中，根据各数据采集装置采集的数据进行分析，发现农作物生长环境异常时，可以针对环境异常的位置，控制节点汇聚装置移动到相应区域，利用节点汇聚装置上的摄像头以及传感器采集当前区域的图像信息以及农作物的其他生长环境数据，获取更准确、全面的数据，便于对农作物生长环境进行更全面、详细的数据分析。
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公开(公告)号：CN107219341A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710433191.4
申请日：2017-06-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N33/18
CPC classification number: G01N33/18
Abstract: 一种基于智能手机的水环境监测装置，包括智能手机、核心控制模块以及至少一组水环境数据获取单元，每组水环境数据获取单元具有一水质监测传感器以及与一与该水质监测传感器连接并相匹配的信号调理电路，核心控制模块通过数据线通信连接至智能手机，并分别与各信号调理电路连接。本发明通过智能手机实现其功能，充分体现了电路的高集成和功能的多样化，且整体硬件电路简单、成本低廉、便于制造实施，特别是在监测区域需要大规模地部署无线传感器网络节点的场合。
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公开(公告)号：CN104156734B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201410407669.2
申请日：2014-08-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于随机蕨分类器的全自主在线学习方法，该方法只需在视频帧中框选一次目标即可进行针对该目标类的分类器在线学习。步骤为：首先对框选的目标采用仿射变换得到初始的正样本集，在视频的非目标区域提取少量的负样本集训练初始随机蕨分类器；其次，使用该分类器在视频帧中进行目标检测。检测的过程中，采用最近邻分类器收集在线学习新样本，并自动判断样本类别；最后，将新样本用于随机蕨分类器的在线训练，更新随机蕨后验概率，逐渐提高分类器目标检测的精度，实现目标检测系统全自主在线学习。
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