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公开(公告)号：CN105277917B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510728625.4
申请日：2015-10-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈机制的动态指纹库室内定位方法，该方法对传统的指纹库定位方法采用指纹库动态更新机制，通过在离线阶段加入网格之间的距离矩阵，在线阶段定义“更新点”和“非更新点”以及截至区域，通过空间相关性，利用线性插值法计算“非更新点”的RSS值，从而使得该位置的RSS值也得以更新，实现了“更新点”到“非更新点”RSS值的反馈，然后进行定位，把定位效果最好的RSS值保存至离线数据库，在有效调整指纹库的同时也减少了更新的代价和复杂度；不仅保持了指纹库的实时性，也为下一次定位打下了良好的基础。
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公开(公告)号：CN103428850B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310337028.X
申请日：2013-08-05
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的分布式多区域定位方法，包括离线阶段和在线阶段：1)离线阶段：对采样样本进行加权，并建立离线指纹库；2)在线阶段：待定位节点实时接收感知到的锚节点信息，锚节点为位置已知的节点，先进行网格选择，再选择可感知到的锚节点，最后通过信号恢复算法完成定位。该基于压缩感知的分布式多区域定位方法通过在线阶段的多区域加权叠加机制，降低了聚类复杂度，减少了定位能耗，且定位精度高。
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公开(公告)号：CN103428805B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310342029.3
申请日：2013-08-07
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于链路抗干扰性的无线网络虚拟化映射方法，包括如下步骤1）依据虚拟请求筛选获得物理网络资源；2）根据无线物理链路构建干扰模型；3）生成虚拟节点列表、空的虚拟节点到物理节点的映射关系列表、空的已分配的虚拟节点列表和空的已使用过的信道列表；4）生成物理节点列表和物理节点的邻居节点列表；5）节点映射；6）筛选链路；7）链路选择与映射；综合链路的可靠性以及链路的干扰性会反作用于无线链路的通信的因素，采用迪杰斯特拉第K-最短路径方法找到最短路径，在链路映射后选择的路径中每条物理链路都是在使用过的信道列表中不同的信道，采取了“协分步”资源分配方法，有效地协调了节点和链路之间的分配。
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公开(公告)号：CN103428805A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310342029.3
申请日：2013-08-07
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于链路抗干扰性的无线网络虚拟化映射方法，包括如下步骤1）依据虚拟请求筛选获得物理网络资源；2）根据无线物理链路构建干扰模型；3）生成虚拟节点列表、空的虚拟节点到物理节点的映射关系列表、空的已分配的虚拟节点列表和空的已使用过的信道列表；4）生成物理节点列表和物理节点的邻居节点列表；5）节点映射；6）筛选链路；7）链路选择与映射；综合链路的可靠性以及链路的干扰性会反作用于无线链路的通信的因素，采用迪杰斯特拉第K-最短路径方法找到最短路径，在链路映射后选择的路径中每条物理链路都是在使用过的信道列表中不同的信道，采取了“协分步”资源分配方法，有效地协调了节点和链路之间的分配。
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公开(公告)号：CN101557629A
公开(公告)日：2009-10-14
申请号：CN200910042887.X
申请日：2009-03-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明结合矿井巷道的地形特点，提出一种应用于井下无线网络中的高效路由方法。首先确定井下巷道环境功率估计和路由切换的临界角度和临界距离；发送节点根据邻居节点的位置信息，选择最优的下一跳节点，并根据是近壁传播还是洞中传播，动态调整发送功率；接收节点根据发送节点的方位确定发送节点选择的传播方式并做出相应的接收功率估计；一旦接收节点确定自己为最优转发节点，便压制冗余的RREQ，优先进行RREQ转发处理。同时如果建立的路径中由于某个节点失效导致路径中断，依靠记录的RREQ消息还能找到互补的路径恢复路由。本路由方法充分考虑了井下巷道通信环境的特点，是一种鲁棒性高的自适应地理路由方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119471753B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510051748.2
申请日：2025-01-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OTFS调制增强低轨卫星机会信号的地面接收端定位方法，包括：获取E颗卫星的实时位置和速度信息，得到第一数据；基于OTFS调制技术调制E组随机低轨卫星机会信号，得到第一信号集；根据第一信号集结合信号传输模型进行星地通信链路级仿真，得到第二信号集；根据第二信号集对E颗卫星进行跟踪采样并分别获取采样信号，得到采样信号集；根据采样信号集结合信号处理算法得到E颗卫星的多普勒频移测量值；根据第一数据和E颗卫星的多普勒频移测量值结合多普勒定位原理构建定位方程组；求解定位方程组，得到地面接收端的位置信息。本发明还公开了一种基于OTFS调制增强低轨卫星机会信号的地面接收端定位系统。
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公开(公告)号：CN117851936A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410026085.4
申请日：2024-01-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/2431 , G10L25/30 , G10L25/48 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种基于多维加权融合的声学场景分类网络模型，声学场景特征提取模块逐层提取音频中的特征并输出至多维特征加权融合模块；多维特征加权融合模块中设置有一个可学习权重参数，对输入的特征进行逐元素线性插值运算，将不同维度的特征相互融合并输出至分类模块；分类模块将输出网络模型的预测结果。本发明声学场景分类网络模型中通过使用反向可分离卷积层代替传统标准卷积层，大幅度减少网络模型的参数量和运算次数，并通过在逐元素相加特征融合中引入一个可学习参数，以此使网络模型能在训练过程中自动调节不同维度特征所占的比重，最终目的是使网络模型能满足实际应用的需要和提升网络模型的分类准确率。
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公开(公告)号：CN117218837A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311177749.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/065 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动态时空图卷积神经网络的交通预测方法、系统、设备及介质，其中方法包括：通过小波变换将道路路网中节点的历史交通流数据分解为不同频率的近似分量和多个细节分量；利用基于深度可分离卷积神经网络的特征融合方法分别对各节点的多个细节分量进行特征融合；对不同频率的交通流量分别建模，结合静态邻接矩阵和自适应邻接矩阵构建动态图，通过动态图卷积神经网络细粒度地挖掘交通流量的动态时空相关性；利用多层扩张因果卷积神经网络来实现对长期时间特征的捕获，输出各节点的交通流量预测结果。本发明更加细致地挖掘交通流量的动态时空变化，提高了交通流量预测精度。
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公开(公告)号：CN116842377A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310655117.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 湖南建工集团有限公司 , 湖南大学 , 湖南百舸水利建设股份有限公司
IPC: G06F18/214 , F16K37/00 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种阀体连接异常检测方法，包括以下步骤：步骤S1.智能阀门运行数据的收集与处理；步骤S2.建立阀体异常检测网络模型；步骤S3.训练阀体异常检测网络模型；步骤S4.评估阀体异常检测网络模型；步骤S5.阀体连接异常检测。本发明方法能够对阀体连接异常进行及时全面的检测，提高阀门运行效率，适用范围广，不受限于阀门的形状和类型，对异常的类型检测全面。
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公开(公告)号：CN116230014A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310235167.5
申请日：2023-03-13
Applicant: 中建五局安装工程有限公司 , 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的管道场景识别方法，包括以下步骤：采集不同场景的多处管道的音频数据，形成场景类别的标签集；选取不同标签下的多处管道录制音频数据，形成原始音频文件集D；构建识别模型；训练并评估识别模型；采集未识别的管道的音频数据并进行特征提取，利用模型对未识别的管道进行识别。通过本申请提供的管道场景识别方法，仅需要通过音频设备采集管道音频数据，即可对管道所处环境进行识别，无需人工进一步测量。
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