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公开(公告)号：CN115586488A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211226239.1
申请日：2022-10-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联神经网络的水下一维波达方向(DOA)估计方法，该方法所构建的级联神经网络包含声速分类器和声速回归器，声速分类器将输入特征分解到不同声速域中，然后控制声速回归器的运行，得到声速估计值。通过盲源分离将多信源信号进行分离，得到分离信号以及分离矩阵，对分离信号重构后进行特征提取，然后输入级联神经网络得到声速估计值。根据阵列流形矩阵与分离矩阵的关系得到阵列流形估计矩阵，然后根据其特点得到DOA估计表达式，并将估计得到的声速带入表达式中，得到确定声速下DOA估计值。本发明无需通过额外阵列得到声速预估值，所有的传感器都能用于DOA估计，提高了DOA估计精度，降低了硬件的成本。
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公开(公告)号：CN113746567B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110548453.8
申请日：2021-05-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种零值吸引PMSER‑DF均衡系统及其实现方法。所述系统包括均衡模块、误码指示器以及判决反馈单元；所述均衡模块包括滤波器、系数更新单元、步长更新单元、稀疏控制模块以及零值吸引模块。所述方法包括以下步骤：设置滤波器系数、稀疏对角矩阵及控制参数的初始值；计算滤波器输出信号；计算误码指示信号；计算滤波器稀疏度；计算零值吸引算子；更新稀疏对角矩阵；更新滤波器系数；重复上述步骤，直至均衡器收敛。本发明的特点是它充分利用信道稀疏性的先验信息，引入稀疏度控制的零值吸引算子，在稀疏信道下利用较少的训练序列便可达到优良的系统性能。
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公开(公告)号：CN114980143A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210478979.8
申请日：2022-05-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率成形与FTN传输技术的概率因子寻优方法，适用于超奈奎斯特传输系统，FTN传输技术打破了奈奎斯特极限，提升了通信系统的频率利用率，但违反了Nyquist准则，会带来额外的符号间干扰。在不影响FTN技术提升频谱利用率的情况下，在信号发送端进行概率成形调制，降低FTN额外带来的符号间干扰。星座图概率成形技术能够提升通信系统传输容量，并提高系统的抗噪声性能。在FTN传输系统的加速比取值不同时，能够获得最优误码率性能的概率因子也不同，故需要找出固定加速比下对应的最优概率因子。设计一种方法，在加速比恒定时，通过固定误码率，比较达到该误码率时的信噪比大小来确定最优的概率因子。
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公开(公告)号：CN114866159A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210355207.5
申请日：2022-04-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多分量线性调频信号时频分析方法，过程如下：首先对多分量线性调频信号进行短时傅里叶变换得到时频分布，然后用改进的时频脊线估计算法估计时频分布中具有最大能量的时频脊线，用该时频脊线作为ACMD算法的初始瞬时频率信息，通过ACMD算法分解非完全残差得到信号分量估计值以及对应的瞬时幅度和时频脊线估计值，然后更新非完全残差继续循环迭代估计下一个信号分量及对应的瞬时幅度和时频脊线，直到非完全残差达到设定的阈值，结束整个时频分析算法，根据每个分量信号的瞬时幅度和时频脊线估计值得到改进的自适应时频谱以及每个分量信号对应的调频斜率和起始频率估计值。
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公开(公告)号：CN114827930A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210300983.5
申请日：2022-03-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水声传感网中基于中继接入MAC协议的数据采集方法。在数据采集型的水声传感网中，水底层的传感节点需将数据经由水中层的中继节点转发至水面的浮标节点，当传感节点流量不同，中继节点承担了不同的流量负载，导致中继节点之间能耗不均衡，并且由于声波在水中的传播速度低，频繁的握手降低了数据传输效率。针对上述问题，本发明综合考虑了中继节点的位置信息和剩余能量信息，传感节点为其邻居中继节点计算转发优先级，将转发路径的确定过程与握手过程结合，降低了路由开销并缓解能耗不均衡问题，而中继节点和浮标节点在接收数据前为各个发送节点计算发送数据的时刻，并在握手过程加入了功率控制，提高了接收效率和能耗效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113098806B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110409148.0
申请日：2021-04-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习下边端协同的信道适应性梯度压缩方法，包括以下步骤：S1、每个终端利用上行信道向边缘服务器发送已知的训练序列；S2、边缘服务器根据每个终端发送的训练序列通过信道后受到的劣化程度估计各个终端的上行信道状况，存储各个上行信道的信道增益参数；S3、边缘服务器利用终端的信道状况和设定的总量化比特数，求解优化问题，进行量化比特数分配；S4、边缘服务器向参与联邦学习的终端广播各自可以使用的量化比特数信息；S5、终端在广播的信息中找到自己可以使用的量化比特数，对本地更新梯度进行量化。本发明具有有效缓解无线通信信道劣化对联邦学习训练效果的影响，缓解通信瓶颈，提高系统抗噪性能等优点。
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公开(公告)号：CN111669798B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202010465622.7
申请日：2020-05-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种OLSR路由协议控制信息动态生成方法，OLSR路由协议使用固定的控制消息间隔发送控制消息，获取周围节点的链路状态，从而建立从源节点到目的节点的路由表。固定周期的控制消息不能适应网络拓扑的动态变化，在网络拓扑动态变化的环境中，节点不能感知节点移动和网络拓扑变化，导致拓扑信息过期；在网络拓扑缓慢变化的环境中，OLSR周期的广播控制消息，又增大了路由开销。基于标准OLSR协议上述缺陷，本发明通过节点邻居表的变化情况，动态调整HELLO消息的发送频率，通过MPR节点的MPR Selector集的变化情况，动态调整TC消息的发送频率。通过上述方法，大幅降低OLSR协议的路由开销。
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公开(公告)号：CN109981503B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910254781.X
申请日：2019-03-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种分层k‑best球形译码方法及装置。所述方法包括下列步骤：S0、输入原始数据；S1、消除块间干扰；S2、对块间干扰消除后信号应用匹配滤波和噪声白化；S3.1、估算当前搜索路径的先验条件概率；S3.2、更新路径的映射值；S4、更新合法路径的度量值；S5、替换存储单元中的数据；S6、检测；S7、检测；S8、修正路径的度量值；S9、输出结果。所述装置包括干扰消除模块、在线合法性检验模块、度量值更新模块、循环检测模块、度量值修正模块和软解调输出模块等。本发明基于球形译码中宽度优先策略，大大降低搜索空间，极大减少计算的复杂度，有效排除非法节点，从而减低误码率、抑制误码扩散。
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公开(公告)号：CN113341954A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110547020.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于蚁群算法的无人船节能路径规划方法。所述方法包括以下步骤：通过栅格法对环境进行建模，在建模后的地图上设立n个任务点，选取两个任务点i,j，通过Lazy theta*算法计算两个任务点的中间路径点，将中间路径点连成线得到最短路径；根据中间路径点，全局风浪流干扰方向和干扰大小，计算任务点i到任务点j的最短距离dij和能量消耗eij；计算n个任务点两两之间的最短距离和能量消耗，构建距离矩阵D和能量消耗矩阵E；将距离矩阵D和能量消耗矩阵E作为启发式信息进行蚁群算法计算，获取全局最优节能路径规划。本发明提出的将距离和能量消耗用作蚁群算法的启发式信息是一种可以得到全局最优节能路径规划的方法，有效节约无人船的能量消耗。
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公开(公告)号：CN111800200B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010540228.5
申请日：2020-06-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水声网络并行通信的发送时间规划方法，该方法首先将其他源节点已发送的包到达各自目的节点和当前目的节点的时刻映射到当前源节点的时间轴上，然后再对当前源节点发送包的时刻进行优化，可以消除现有方法对包到达顺序的约束，对节点的发送顺序进行自动调整，令发送时间规划的结果更合理，节点的发送时间表更紧凑，在更短时间内完成多个节点的传输，提高了并行通信的效率。本发明可以在优化过程中自动调整节点的发送顺序，无需大量搜索，减少了运算的复杂度。本发明可以广泛用于TDMA和基于握手的竞争式水声网络中。
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