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公开(公告)号：CN118882853A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410974023.6
申请日：2024-07-19
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01K11/32
Abstract: 一种基于片上光学微腔模式移动机制的便携式传感测量装置，包括DFB驱动板模块、片上光学微腔传感模块、控制板模块以及上位机软件模块，片上光学微腔传感模块作为传感器；DFB驱动板模块用于驱动DFB激光器并控制其温度，以及控制片上光学微腔的温度；控制板模块实现传感数据采集与处理以及系统整体控制；上位机软件模块是基于QT开发的一款跨平台上位机软件，负责对下位机的数据进行监测与存储。该装置可应用于任何基于片上光学微腔模式移动传感机制的传感参量测量场合，利用此便携式设备采集片上光学微腔传感器的谐振模式波形，可以实现对传感参量的精准、快速测量，对片上微腔传感便携化应用具有示范意义。
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公开(公告)号：CN117197608A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311076370.9
申请日：2023-08-23
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06N20/00 , G06N3/048 , G06V10/74
Abstract: 一种面向连续型变量回归预测的生成对抗网络光谱数据增强方法，进行光谱数据采集并预处理；构建连续条件生成对抗网络的预训练网络T1和T2，以及连续条件生成对抗网络；利用生成光谱和实验真实光谱构建判别网络模型D；共享D网络的训练参数，对生成网络模型G进行训练；根据训练得到的新生成网络G，生成新的合成光谱；使合成光谱数据逐渐趋近于真实实验光谱数据；对合成光谱和真实实验光谱进行相似度判断；相似度满足要求后，将预设标签值输入标签输入网络，生成相应合成光谱；将合成光谱数据和相应预设标签与真实实验光谱数据构成机器学习预测模型的训练集，对该机器学习预测模型进行训练和测试。本发明提高机器学习预测模型的精度。
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公开(公告)号：CN113916807A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110994666.3
申请日：2021-08-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种微腔光频梳气体浓度传感测量方法；包括步骤(一)：训练数据采集；步骤(二)：DNN神经网络传感数据检测模型训练；步骤(三)：测试数据采集；步骤(四)：DNN神经网络传感数据检测模型测试；本发明结合了微腔传感具有超高灵敏度的特点，又兼具光频梳谱宽带高频率分辨率的优点，提出研究微腔增强的光频梳传感方法；同时借助机器学习智能算法将多模传感信息进行有效融合，实现传感测量；该方法通过将气体采样通入微腔光频梳中增强光与物质相互作用，提高了传感灵敏度，针对其传感的复杂非线性机理，采用机器学习等方法进行传感测量，综合了多个频梳梳齿的传感信息，提高了传感灵敏度和容噪能力。
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公开(公告)号：CN109347562B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201811167870.2
申请日：2018-10-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04B10/2525 , H04L25/02 , H04L25/03
Abstract: 一种CO‑OFDM系统相位噪声优化补偿方法，通过减少相位噪声谱结构的约束条件，不管其信道估计精确与否，其优化算法均可有效补偿信道均衡后的残余幅度噪声，因此最终的相位噪声估计精度明显优于其他相位噪声估计算法，并取得了突破性的相位噪声补偿效果。本发明中运用了相位噪声降维模型，对于CO‑OFDM系统来说该相位噪声优化方法计算复杂度完全可以容忍。本发明该发明能极大促进CO‑OFDM系统在长距离接入网和城域网中的应用。
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公开(公告)号：CN106453183B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610576238.8
申请日：2016-07-20
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 一种适用于大线宽CO‑OFDM系统的盲ICI相位噪声补偿方法，该方法先将接收端数据进行CPE相位噪声补偿；然后，将CPE相位噪声补偿之后的时域数据进行粗略盲ICI相位噪声补偿；接下来，对粗略盲ICI相位噪声补偿之后的频域数据进行判决，对判决之后的频域数据经快速傅立叶变换到时域数据，将该时域数据与CPE相位噪声补偿前的时域数据中每一个OFDM数据符号分割为若干个亚符号，求出该亚符号的相位噪声近似值；最后，进行精细ICI相位噪声补偿。本发明提供一种具有良好补偿效果的同时计算复杂度较低的适用于大线宽高速CO‑OFDM系统的盲ICI相位噪声补偿方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103823187B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410029470.0
申请日：2014-01-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 无线传感器网络节点的剩余电量的监测方法，包括：建立锂电池RC等效模型，得到离散化后的状态方程；估算当前的状态变量值；更新估计方差，根据方差计算卡尔曼增益；更新状态变量电池剩余电量SOC和电池开路电压；将寄存器中的电压与步骤五中得到的电池开路电压进行对比。使用该方法的装置，包括：用于采样电池的电压、电流和温度的数据收集模块、用于存储数据的Flash存储模块、用于为装置及传感器供电的电压转换模块、电池充电模块、用于接收并处理数据收集模块的电池相关数据的嵌入式微处理器；所述的数据收集模块通过I2C总线与嵌入式微处理器相连接。
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公开(公告)号：CN102169347A
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201110056133.7
申请日：2011-03-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于协作协进化和多种群遗传算法的多机器人路径规划系统，机器人的一条路径采用一个染色体表示，染色体就表示成节点的链表形式，即[(x，y)，time]，(x，y，time∈R)，(x，y)表示机器人的位置坐标，time部分表示从前一个结点移动本结点需要的时间消耗，开始节点的time部分等于0，每个机器人个体的染色体除了初始节点的初始位置，结束节点的目标位置固定以外，中间节点和节点个数都是可变的；将最短路径、平滑度和安全距离作为设计路径适应度函数的三个目标每个机器人采用所述适应度函数，通过Messy遗传算法优化得到最优路径。本发明采用分布式结构，通用性强、灵敏度高、稳定性好、可实现多机器人动态避障。
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公开(公告)号：CN111523376B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010156313.1
申请日：2020-03-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/2413 , G06F18/243 , G06N3/088
Abstract: 一种基于无监督学习的自干涉型微环谐振腔传感分类识别方法，包括以下步骤：(1)初始测试数据采集；(2)对测试数据用主成分分析法PCA降维；(3)聚类算法分类，利用机器学习中的聚类算法，即对PCA降维后的归一化测试数据进行识别分类。本发明提供一种分类精度较高的基于无监督学习的自干涉型微环谐振腔传感分类识别方法。
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公开(公告)号：CN113916807B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110994666.3
申请日：2021-08-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种微腔光频梳气体浓度传感测量方法；包括步骤(一)：训练数据采集；步骤(二)：DNN神经网络传感数据检测模型训练；步骤(三)：测试数据采集；步骤(四)：DNN神经网络传感数据检测模型测试；本发明结合了微腔传感具有超高灵敏度的特点，又兼具光频梳谱宽带高频率分辨率的优点，提出研究微腔增强的光频梳传感方法；同时借助机器学习智能算法将多模传感信息进行有效融合，实现传感测量；该方法通过将气体采样通入微腔光频梳中增强光与物质相互作用，提高了传感灵敏度，针对其传感的复杂非线性机理，采用机器学习等方法进行传感测量，综合了多个频梳梳齿的传感信息，提高了传感灵敏度和容噪能力。
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公开(公告)号：CN113300779A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110454303.0
申请日：2021-04-26
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种CO‑FBMC/OQAM系统中导频辅助的相位噪声补偿方法，在接收端先基于导频数据先采用扩展卡尔曼滤波EKF算法对数据进行CPE噪声的补偿，补偿完之后进行预判决；随后挑选CPE补偿完后合适范围内的数据，记录所在位置，把其预判决后的数据作为发射端数据估计值符号留作后面步骤使用；随后，构造DCT基函数，对相位噪声进行近似估计，建立了相位噪声的DCT时域模型，利用LS估计求得DCT系数，在时域对相位噪声进行更为精确的补偿。本发明使系统对激光器产生的相位噪声有更高的容忍度，算法计算复杂度较低。
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