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公开(公告)号：CN113076750A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110463683.4
申请日：2021-04-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于新词发现的跨领域中文分词系统及方法，该系统包括：新词发现模块，使用结合统计信息和语义信息的增强互信息来实现新词发现算法，用于从无标注的语料中挖掘新词词表；自动标注模块，使用新词词表结合逆向最大匹配算法实现对无标注语料的初始切分，得到切分不完全的语料，使用分词模型对切分不完全的语料进行完全切分，得到自动标注的语料；跨领域分词模块，使用对抗式方法实现跨领域中文分词算法，并使用有标注的源领域语料和自动标注的语料进行对抗式训练。本发明使用增强互信息优化了新词发现算法，提升了新词发现的准确率和词表的领域性；在跨领域分词算法中提升了对无标注语料的利用率，优化了分词的召回率和准确率。
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公开(公告)号：CN111478720A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010043963.5
申请日：2020-06-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉子带划分的多带双曲调频扩频通信方法。本方案提出将水声系统可用带宽按照当前扩频周期序号的奇偶性进行不同子带数量的多带划分，以达到交叉子带划分的目的。在此基础上，将划分的多个子带两两分组，每个分组采用子带选择激活的方式根据传输数据的不同进行子带的选择，实现多带并行传输。同时，每个扩频周期内，被激活子带分别采用升、降双曲调频信号对调制后的信号进行调频。相对于其他水声双曲扩频调频方案，本发明采用交叉子带划分的方案，提高了对信道最大时延的容忍度；利用升、降双曲调频信号的弱相关性，承载传输不同的信息；采取基于QPSK调制的多带并行传输方案，进一步提高了系统的频带利用率与传输速率。
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公开(公告)号：CN111416782A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010189893.4
申请日：2020-03-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于无线通信领域，涉及一种基于空载波的OFDM系统频偏估计分析方法，包括：将发送的序列经过OFDM方案得到调制符号后，将调制符号经过瑞利信道进行发送，在接收端将利用瑞利信道和噪声的统计特性进行频偏估计均方误差的计算。频偏估计均方误差的理论值用包括瑞利信道响应系数和信道噪声两个随机变量的统计特性，结合检测出的非激活子载波与加性复高斯白噪声的统计特性直接进行计算；在计算频偏估计均方误差的理论值时，利用泰勒级数展开，进而得到更精确的频偏估计均方误差表达式。本发明利用瑞利信道的统计特性能得到频偏估计均方误差的理论值，并取其高阶近似作为结果，有效地提高了估计分析方法的通用性与准确性。
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公开(公告)号：CN107919950B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201710934736.X
申请日：2017-10-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无冲突的竞争信道水声网络并行通信方法，用于全连通结构的基于竞争协议的水声通信网络、水声传感网等场合，在握手阶段RTS/CTS信令采用并发式的时分复用机制并行地传输，可以完全消除RTS/CTS信令的冲突，避免现有方法因节点无法准确掌握同一传输周期内所有握手成功的节点对而错误计算发送数据的时间带来的数据传输冲突，同时又能减少握手的时间，提高传输效率；上一数据传输状态中的ACK/NACK信令在下一握手状态的RTS或CTS时隙发送，无需单独安排时间进行传输，使信道的利用效率更高效。发明提供了两种休眠机制，能有效地减少节点的能耗，在水下节点能量受限，充能不易的情况下具有重要的作用。
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公开(公告)号：CN107124381B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710189632.0
申请日：2017-03-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种数字通信信号调制方式自动识别方法。该方法包括：S1、训练数字调制信号的预处理；S2、训练数字调制信号特征值的提取；S3、通过Bagging学习构建强分类器；S4、将待测的调制信号进行预处理并提取对应的特征参数，然后输入到S3的强分类器中，对调制信号进行分类识别。本方法通过并行处理所有的特征值，识别的成功率就与单个特征参数的识别性能关系不大，主要与整体性能有关，使得对调制方式的识别具有具有识别速度快，识别成功率高的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111083758A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911306221.0
申请日：2019-12-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于水声传感器网络和无线传感器网络领域，涉及一种高能效声电协同传输网络路由系统，包括：浮标节点和水下节点，依据所起作用，分为：发送源节点、中继节点和目的节点，具体地：发送源节点，用于在未检测到到达目的节点的路由信息时，泛洪式向周围节点广播路由请求RREQ报文；中继节点，用于接收并转发路由请求，判断本节点是否适合传输路由请求；若是，则根据中继节点类型，选择不同的路由转发机制；目的节点，用于接收路由报文或者数据，根据最优通信路径返回路由应答RREP报文至发送源节点。本发明通过水面浮标节点无线链路的协作，分担水声链路路由信令开销，提高了网络整体的带宽利用率。本发明还公开一种高能效声电协同传输网络路由方法。
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公开(公告)号：CN108418772B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201810143491.3
申请日：2018-02-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种OFDM‑IM的频偏估计方法。该方法包括：S1、对于受到非均匀频偏的接收信号，使用两步方法进行初步的频偏补偿：(1)重采样及下变频；(2)剩余频偏∈的统一补偿。第(2)步中使用空子载波的能量之和作为代价函数，通过一维搜索得到∈的初步估计值，并进行初步补偿；S2、利用初步补偿的信号估计OFDM‑IM系统中非激活子载波位置；S3、对估计的子载波赋予一定的权值，估计的子载波的能量按照不同的权重加入到代价函数中，通过对∈的一维搜索得到∈的最终估计值，并进行再次补偿。本发明采用OFDM‑IM的子载波是部分激活的。这意味着除了初始设置的空子载波外，还有非激活的子载波的能量可以加以利用。因此，本发明利用非激活的子载波来优化多普勒频移的估计。
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公开(公告)号：CN109350469A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811322680.3
申请日：2018-11-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61H3/06
CPC classification number: A61H3/061 , A61H2230/085
Abstract: 本发明公开了一种基于眼电控制的听觉输出导盲装置及听觉输出与环境音的协调方法，该装置包括环境感知模块、音频输出模块、音频采集模块、眼电传感模块和主机，使用眼电来控制听觉输出的开启和关闭，提供一种方便的手段给使用者控制导盲系统的工作状态，从而可以按照使用者的意愿来选择性地听取环境音或导盲音，能够有效地提高导盲系统使用的便捷性，减少疲劳感，并且更符合人类视觉的使用习惯。本发明根据环境音来控制导盲音的播放参数，可以使得关键导盲音不被环境音所淹没，保证使用者的安全。同时，该基于眼电控制的听觉输出导盲装置使用方便，成本低，容易实现。
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公开(公告)号：CN107919950A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201710934736.X
申请日：2017-10-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无冲突的竞争信道水声网络并行通信方法，用于全连通结构的基于竞争协议的水声通信网络、水声传感网等场合，在握手阶段RTS/CTS信令采用并发式的时分复用机制并行地传输，可以完全消除RTS/CTS信令的冲突，避免现有方法因节点无法准确掌握同一传输周期内所有握手成功的节点对而错误计算发送数据的时间带来的数据传输冲突，同时又能减少握手的时间，提高传输效率；上一数据传输状态中的ACK/NACK信令在下一握手状态的RTS或CTS时隙发送，无需单独安排时间进行传输，使信道的利用效率更高效。发明提供了两种休眠机制，能有效地减少节点的能耗，在水下节点能量受限，充能不易的情况下具有重要的作用。
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公开(公告)号：CN106934221A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710106308.8
申请日：2017-02-27
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06F2219/10 , G06N3/02 , G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的水质评价分类方法。该方法包括：步骤一：获取各个水域中各类水质参数，并进行参数归一化处理；步骤二：使用LDA线性判决分析算法将原始的水质特征数据降维；步骤三：构建5*6*6的神经网络结构，随机初始化网络权值，训练神经网络使得损失函数达到最小值；步骤四：依据AdaBoost算法更新每个样本的权重，重新执行步骤三。步骤五：重复执行步骤四直到训练所得神经网络分类准确率达到90%。步骤六：使用AdaBoost算法综合步骤三~五训练得到的各个神经网络的运算结果，对水质做出评价预测。本方法利用LDA线性判决分析算法降低水质特征数据的维数以减小分类器的分类难度，使用AdaBoost计算框架综合各神经网络的分类结果，可以保证较高的分类准确率。
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