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公开(公告)号：CN119334360B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411908457.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学海南研究院 , 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下目标定位方法和装置，包括：接收由布置在探测器上的多个传感器在多个快照时刻采集的测量数据，构建测量信号矩阵；利用多测量向量相关性的多目标电流信号提取算法，对接收到的所有目标在对应频率上的电流信号幅度矩阵进行迭代估计；将估计得到的多个目标的幅度矩阵依次输入到基于多尺寸一维卷积核的空间感知模型中进行非线性映射和特征表示，得到检测器的几何中心到各个目标物几何中心的距离值、两几何中心连线与探测器艏向的夹角值，实现水下目标物的定位。本发明通过优化的电极布置方案和先进的信号处理算法，能够在各种水质条件下有效工作，提高了水下探测的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN119334360A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411908457.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学海南研究院 , 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下目标定位方法和装置，包括：接收由布置在探测器上的多个传感器在多个快照时刻采集的测量数据，构建测量信号矩阵；利用多测量向量相关性的多目标电流信号提取算法，对接收到的所有目标在对应频率上的电流信号幅度矩阵进行迭代估计；将估计得到的多个目标的幅度矩阵依次输入到基于多尺寸一维卷积核的空间感知模型中进行非线性映射和特征表示，得到检测器的几何中心到各个目标物几何中心的距离值、两几何中心连线与探测器艏向的夹角值，实现水下目标物的定位。本发明通过优化的电极布置方案和先进的信号处理算法，能够在各种水质条件下有效工作，提高了水下探测的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN119865693A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510032869.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 浙江大学海南研究院
IPC: H04N23/661 , H04N23/60 , H04J3/06 , H04B11/00 , H04B13/02
Abstract: 本申请公开了一种基于水声通信的深海图像传输装置、方法、设备、介质及产品，涉及水声通信技术领域，该装置包括水面节点和水下节点，水面节点基于测距信号计算单程传播时延，根据传播时延确定发送压缩图像的时间间隔和中断信号发送时间，并和总工作时长作为时间参数信息和开始拍摄指令同时发送至水下节点；水下节点基于时间间隔进行深海图像拍摄、压缩并上传；水面节点将压缩图像解压并保存，并在水下节点满足中断条件时向水下节点发送中断信号；当接收到中断信号时，水下节点停止工作；当未接收到中断信号时，继续工作，直至工作时间达到总工作时长，停止工作，完成深海图像的传输。本申请舍弃了传统的握手机制，获得了更高的数据吞吐量。
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公开(公告)号：CN118193140B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410612413.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 浙江大学海南研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟内存的数据管理方法、设备和存储介质，包括：为主控芯片分配连续外部存储空间，将部分进程数据暂时存储在外部存储中，进程需要时再通过虚拟地址导入芯片；同时，通过包括合并页表、使用链表数组在内的虚拟地址管理技术实现内存的高效利用。本发明针对硬件资源有限、进程任务数量较少、没有长时间的复杂计算需求、对单个进程的时间要求较低或对存储空间的利用率要求较高的应用场景，有效提高数据的存储率的同时提升了数据的管理效率。
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公开(公告)号：CN116346555A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310241666.5
申请日：2023-03-07
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L27/00 , H04B13/02 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进残差网络的非合作水声通信信号调制识别方法，包括：对收集到的水声通信信号进行预处理，得到复基带信号；构建水声通信信号识别神经网络，利用特征提取公式和卷积神经网络对所述复基带信号进行表征特征提取，使用改进的残差模块对所述复基带信号进行隐含特征提取，将表征特征和隐含特征进行特征融合，再输入全连接层和分类层；训练所述水声通信信号识别神经网络；将预处理后的水声通信信号输入训练好的水声通信信号识别神经网络，最终输出分类结果。本发明采用改进的残差模块，在保证系统效率的同时提升了特征提取的效果；对表征特征和隐含特征进行了拼接融合，提升了水声通信信号特征的全面性以及后续分类网络的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115333713B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211256238.1
申请日：2022-10-14
Applicant: 海南浙江大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于互干扰避免的全双工水声通信媒介访问控制方法，优势在于可以避免全双工水声通信网络中远近效应问题导致的节点之间的互干扰以及长传播时延导致的空时不确定性问题。首先，通过互干扰模型计算节点之间的通信信干噪比(signal to reflected interference plus noise ratio,SINR)来确定能够进行全双工传输的节点；其次，通过两次握手来建立节点之间的全双工传输。在第一次握手中，节点之间通过握手包竞争预约信道。在第二次握手中，中心节点根据第一次握手的节点与其他节点之间的SINR来确定能够和第一次握手节点同时传输信息的节点。最后，如果节点之间的信干噪比无法满足要求，则利用节点之间的空时不确定性来建立两个节点之间的分时并发传输，从而实现数据传输。
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公开(公告)号：CN116346555B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202310241666.5
申请日：2023-03-07
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L27/00 , H04B13/02 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进残差网络的非合作水声通信信号调制识别方法，包括：对收集到的水声通信信号进行预处理，得到复基带信号；构建水声通信信号识别神经网络，利用特征提取公式和卷积神经网络对所述复基带信号进行表征特征提取，使用改进的残差模块对所述复基带信号进行隐含特征提取，将表征特征和隐含特征进行特征融合，再输入全连接层和分类层；训练所述水声通信信号识别神经网络；将预处理后的水声通信信号输入训练好的水声通信信号识别神经网络，最终输出分类结果。本发明采用改进的残差模块，在保证系统效率的同时提升了特征提取的效果；对表征特征和隐含特征进行了拼接融合，提升了水声通信信号特征的全面性以及后续分类网络的性能。
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公开(公告)号：CN117439672A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311365564.0
申请日：2023-10-20
Applicant: 浙江大学
IPC: H04B13/02 , H04B11/00 , H04L1/00 , H04B7/185 , H04L1/1867
Abstract: 本发明公开了一种基于协作分集的跨水气界面数据传输方法，自主式水下航行器AUV节点循环发射经调制并放大后的水声通信信号；各无人机UAV节点采集水声通信信号，对水声通信信号进行解调，并经过多次迭代后得到可靠度更高的解调结果，各节点将该解调结果传输至中心节点；中心节点对收到的信息进行联合判决，将校验正确的信息序列发送到基站，并将校验信息发送至AUV，AUV根据信息是否接收正确决定是否开始下一轮信息传输。本发明不依赖于中继的完全解码，提高了跨水气界面数据传输的稳定性、容错性与可靠度。
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公开(公告)号：CN115333713A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211256238.1
申请日：2022-10-14
Applicant: 海南浙江大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于互干扰避免的全双工水声通信媒介访问控制方法，优势在于可以避免全双工水声通信网络中远近效应问题导致的节点之间的互干扰以及长传播时延导致的空时不确定性问题。首先，通过互干扰模型计算节点之间的通信信干噪比(signal to reflected interference plus noise ratio,SINR)来确定能够进行全双工传输的节点；其次，通过两次握手来建立节点之间的全双工传输。在第一次握手中，节点之间通过握手包竞争预约信道。在第二次握手中，中心节点根据第一次握手的节点与其他节点之间的SINR来确定能够和第一次握手节点同时传输信息的节点。最后，如果节点之间的信干噪比无法满足要求，则利用节点之间的空时不确定性来建立两个节点之间的分时并发传输，从而实现数据传输。
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公开(公告)号：CN115086124B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210855764.3
申请日：2022-07-21
Applicant: 海南浙江大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于信道频率相关性的OFDM子载波调制识别方法。现有的方法一般复杂度较高，或者需要大量的OFDM符号并且还需要保证这些符号都经历了相同的信道才能够得到较好的识别率。本发明的方法通过相邻子载波上的信道频率响应的相关性对基带的OFDM符号进行处理得到一个新的序列，对新的序列进行星座图的匹配之后，识别出OFDM符号子载波的调制方式。同时本方法可用于SIMO系统，利用MRC可以增加识别正确概率。本方法适用于在未知信道信息情况下的OFDM子载波调制方式识别，尤其适用于非协作OFDM水声通信中，该方法运算量小，且只需要一个OFDM符号即可完成识别。
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