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公开(公告)号：CN115022925B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210629335.4
申请日：2022-06-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W28/06 , H04W52/02 , H04W28/086
Abstract: 本发明公开了一种基于SCMA的无线供电通信网络能效优化方法，该方法通过SCMA多址接入技术和WPCN无线供能技术，可同时实现无线终端的免调度过载接入和无线能量补充(充电)。本发明以最大化系统能效为目标，将优化问题拆分为两个子优化问题，即对子载波分配方案和能量收集时间分配系数进行联合优化，可显著提升系统能效；首先，固定能量收集时间系数，设计一个基于能效增益的子载波分配方案；其次，利用得到的最优子载波分配方案，将能量收集时间系数由非凸优化转化为凸优化问题求解；最后得到最优子载波分配方案和最优能量收集时间系数，实现系统能效最大化。
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公开(公告)号：CN113504505B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110614512.7
申请日：2021-06-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01S3/86
Abstract: 本发明公开了一种适用于低信噪比环境下的一维DOA估计方法，该方法通过对均匀线阵的接收信号进行处理，在对接收信号的协方差矩阵做降维处理的同时减去噪声信号的特征值达到降噪的效果，并在稀疏向量解的凸优化过程中迭代地更新加权矩阵的系数来逐步修正角度位置的偏差，减小了角度的估计误差，提高压缩感知类算法在低信噪比环境下的DOA估计精度。本发明基于压缩感知估计理论对接收信号进行采样，使得采样频率不受奈奎斯特定理的限制，通过对接收数据进行降噪预处理和迭代更新权重系数，提高了水下DOA的估计精度，在低信噪比环境下具有较好的降噪效果。
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公开(公告)号：CN107144506B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201710474523.3
申请日：2017-06-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于环状交织阵列的悬浮物动态监测方法与装置，本发明采用的环状多频段交织阵列可结合多普勒效应在线测量悬浮物的浓度和线度分布、悬浮水体的三维流速，实现水质的实时监测。通过将所需测量的频率范围分成不同的频段，利用不同的收发换能器阵列对测量信号进行发送和接收，能通过一次测量得出线度范围相当大的各种悬浮物的浓度和线度分布。
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公开(公告)号：CN107229053B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201710474693.1
申请日：2017-06-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01S15/58
Abstract: 本发明公开了一种定位系统辅助的河海水体三维速度检测方法及装置，能够精确地测量出某一小范围内的水流速度，并不受水下水流速度不均匀和环境的影响；然后结合定位系统获得的地理信息，以及所测量出的三维流速信息，利用信息融合和三维显示等技术来建立一个基于具体地理位置信息的水体三维速度可视化系统，它不仅可以呈现出河海各处的经度，纬度，海拔高度等地理位置信息，还能呈现出河海水域中的三维水流速度信息，从而更加高效、准确地获取河海三维水体流速的基础水文数据，实现了对水体三维速度的精确测量以及可视化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115186697A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210615595.6
申请日：2022-06-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水下波达方向估计预处理方法，该方法通过改变BERT深度学习模型的训练目标及其结构，基于四个训练目标有监督地训练该模型，得到改进BERT模型，并将一维均匀线阵的阵列信号接收数据输入到改进BERT模型，得到阵列信号去噪接收数据以及声速的估计值。本发明通过改进BERT深度学习模型，以改进BERT作为去噪自编码器对阵列信号接收数据进行预处理，提高输出信号的信噪比，同时估计出声速，将预处理后得到的去噪接收数据以及估计声速作为现有DOA估计方法的输入，可降低噪声与声速对DOA估计的影响，提高现有DOA估计方法在水下声速不确定以及低信噪比环境下的估计性能。
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公开(公告)号：CN113241083B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110463638.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L21/02 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标异质网络的集成语音增强系统，该系统包括特征提取模块、特征降维模块、m个异质网络、n个门控单元，使用m个异质网络作为集成语音增强系统的子模型，每个异质网络从第个个网络层开始引出多目标分支，并以对称的方式连接异质网络的首尾层，可以有效缓解多目标学习的参数优化冲突问题，可以避免原始输入在深层的网络传播中丢失信息，可以提高集成语音增强系统的基模型多样性，进而提高增强语音的质量和可懂度。特征降维模块通过计算原始输入语音帧之间的关联信息，并将其和当前输入帧拼接，作为n个门控单元的输入，大大降低了n个门控单元的输入维度，而且不丢失原始输入中的帧之间的关联信息。
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公开(公告)号：CN110517701B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910677433.3
申请日：2019-07-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L21/02 , G10L21/0216 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种麦克风阵列语音增强方法及实现装置，通过支路三来抑制说话人和干扰源方向的信号，得到空间非相干噪声频谱矢量；使用深度神经网络来完成从带噪语音和噪声到干净语音的映射，可以有效地利用语音信号的非线性特性和时间相关性，使估计结果更精确和接近人类听觉特性；该深度神经网络采用带噪语音和噪声作为输入，与传统仅采用带噪语音作为输入的深度神经网络语音增强技术相比具有更好的增强效果。本发明将基于麦克风阵列和深度神经网络的语音增强技术相结合，性能优于传统的麦克风阵列语音增强方法和单麦克风深度神经网络语音增强方法；可以广泛用于视频会议、车载通信、会场、多媒体教室等各种具有嘈杂背景的语音通信应用中。
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公开(公告)号：CN113241083A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110463638.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L21/02 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标异质网络的集成语音增强系统，该系统包括特征提取模块、特征降维模块、m个异质网络、n个门控单元，使用m个异质网络作为集成语音增强系统的子模型，每个异质网络从第个个网络层开始引出多目标分支，并以对称的方式连接异质网络的首尾层，可以有效缓解多目标学习的参数优化冲突问题，可以避免原始输入在深层的网络传播中丢失信息，可以提高集成语音增强系统的基模型多样性，进而提高增强语音的质量和可懂度。特征降维模块通过计算原始输入语音帧之间的关联信息，并将其和当前输入帧拼接，作为n个门控单元的输入，大大降低了n个门控单元的输入维度，而且不丢失原始输入中的帧之间的关联信息。
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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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