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公开(公告)号：CN115002824B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210578580.7
申请日：2022-05-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于LSTM的水声网络数据实时故障检测及恢复方法，涉及水声网络。将LSTM应用于水声网络的每个节点处，基于LSTM对节点最初的感知数据进行训练得到优化的LSTM网络模型，将检测时刻前一定长度的数据输入模型并预测检测时刻的感知数据，进而计算真实感知数据与预测值的相对误差，最后通过相对误差的绝对值与阈值相比较而判断此刻感知数据是否存在故障，并且及时以预测值替换存在故障的感知数据而达到故障恢复的作用。避免簇头或基站搜集数据时数据传输耗时而导致故障检测的延时，实现对节点数据故障的实时检测；同时，也实现对水声网络节点感知数据故障的及时恢复机制，保证网络传输数据的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117765919A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311481830.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 厦门大学 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于温度动态调控的水下宽带声透镜。包括：多个不同掺杂比例的柔性体单元按预设序列排列，用于使水下宽带声透镜的温度场和声场相耦合；该柔性体单元由一掺杂比例可调的柔性体以及多个设置于柔性体各个面的可控电加热元件组成，该可控电加热元件用于调节柔性体单元温度。本发明旨在通过温度场的改变动态调控声波的传播。本发明将柔性体作为器件设计的基础材料，试验柔性体在声场与温度场耦合时所产生的声学效应，进一步地，基于此声学效应和透射波的广义斯涅耳定律，设计一种水下宽带声透镜。该声透镜具有宽带特性，且可以通过温度场的改变来调控器件的声折射率分布，进而实现声波波束的动态调控。
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公开(公告)号：CN116605394A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310728136.3
申请日：2023-06-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种无关节变刚度柔性机器鱼的设计方法及其仿生机器鱼。其中，所述方法包括：测量真鱼鱼体软组织物理参数和体形性状参数；根据测量的参数设计机器鱼鱼体组织以及鱼尾肌肉组织的水凝胶材料以及驱动模块；基于设计的水凝胶材料以及驱动模块制备机器鱼；对制备得到的机器鱼的隐身性能及游动性能进行测试。与现有仿生机器鱼设计方法相比，本发明充分考虑了鱼体软组织物理特性、鱼体形态结构参数与鱼体运动方式，为仿生机器鱼的设计提供一种范式，各部位柔软紧实，仿生特征明显进步。本发明结构简单，易于控制，构成仿生机器鱼的水凝胶可以由模具浇筑制备，可用于大规模标准化生产，模具的设计来源于仿生对象，因此本设计方法具有通用性。
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公开(公告)号：CN115002865B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210638987.4
申请日：2022-06-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于Q学习和数据分级的水声网络动态计算簇头路由方法，涉及水声通信网络。将水下节点分簇，设簇头CH节点为计算簇头，负责计算数据传输的最优路径以及Q值表的存储，非簇头节点负责数据信号传输。根据水声网络节点的初始位置，选择初始簇头CH节点，再根据非簇头节点的能量变化率选择备用簇头。根据数据优先级程度不同进行数据分级，选择不同的数据传输模式，以保证较高数据优先级的节点优先传输；当初始计算簇头CH节点的剩余能量接近于阈值时，其与备用簇头进行任务交接，优化簇内节点能量的均匀分布，对水声通信网络能量资源的分配进行更加合理的规划，实现水声通信网络基于Q学习和数据优先级的水声通信能耗和时延优化功能。
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公开(公告)号：CN115002824A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210578580.7
申请日：2022-05-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于LSTM的水声网络数据实时故障检测及恢复方法，涉及水声网络。将LSTM应用于水声网络的每个节点处，基于LSTM对节点最初的感知数据进行训练得到优化的LSTM网络模型，将检测时刻前一定长度的数据输入模型并预测检测时刻的感知数据，进而计算真实感知数据与预测值的相对误差，最后通过相对误差的绝对值与阈值相比较而判断此刻感知数据是否存在故障，并且及时以预测值替换存在故障的感知数据而达到故障恢复的作用。避免簇头或基站搜集数据时数据传输耗时而导致故障检测的延时，实现对节点数据故障的实时检测；同时，也实现对水声网络节点感知数据故障的及时恢复机制，保证网络传输数据的可靠性。
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公开(公告)号：CN115002865A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210638987.4
申请日：2022-06-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于Q学习和数据分级的水声网络动态计算簇头路由方法，涉及水声通信网络。将水下节点分簇，设簇头CH节点为计算簇头，负责计算数据传输的最优路径以及Q值表的存储，非簇头节点负责数据信号传输。根据水声网络节点的初始位置，选择初始簇头CH节点，再根据非簇头节点的能量变化率选择备用簇头。根据数据优先级程度不同进行数据分级，选择不同的数据传输模式，以保证较高数据优先级的节点优先传输；当初始计算簇头CH节点的剩余能量接近于阈值时，其与备用簇头进行任务交接，优化簇内节点能量的均匀分布，对水声通信网络能量资源的分配进行更加合理的规划，实现水声通信网络基于Q学习和数据优先级的水声通信能耗和时延优化功能。
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