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[发明专利]基于深度学习的水声OFDM通信信道反馈方法及系统-CN202210746806.X有效
发明人：王超峰;刘征海;闫仕宇;万亚平;聂明星;毛宇;蒋盼盼;曾铁军 -专利权人：南华大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的水声OFDM通信信道反馈方法及系统，具体涉及通信技术领域。所述方法包括：接收端根据水声信道信息、导频子载波信号和导频子载波接收的信号确定估计水声信道信息；将估计水声信道信息输入训练好的autoencoder网络中的encoder网络得到压缩水声信道信息；训练好的autoencoder网络为以含噪水声信道信息为输入，以训练水声信道信息为输出对基于autoencoder的深度神经网络进行训练得到的；发送端将接收到的压缩水声信道信息输入训练好的autoencoder网络中的decoder网络得到近似水声信道信息。本发明使得恢复的近似水声信道信息更接近水声信道信息。
基于深度学习 ofdm 通信信道反馈方法系统

[发明专利]基于准干扰对齐的水声网络传输数据的方法、装置及介质-CN202210383469.2有效
发明人：王超峰;万亚平;毕智程;刘征海;聂明星;毛宇;曾铁军;蒋盼盼 -专利权人：南华大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于准干扰对齐的水声网络传输数据的方法、装置及介质，涉及水声网络通信的准干扰对齐技术领域。方法包括：确定冲突参数，以控制干扰信号与有用信号在水声网络的水下传输链路中的冲突程度，其中，有用信号为含有传输数据的声信号；根据冲突参数确定传输开始时间；将有用信号从作为传输链路起始点的传送机传输至作为传输链路终止点的接收机。通过冲突参数确定干扰信号与有用信号能够互相进行冲突的程度，并根据冲突参数确定传输开始时间。此时，将干扰信号与有用信号进行部分冲突，减小了干扰信号占用网络传输的整体时间。同时能够实现在单位时间内，传输较多的有用信号，进而提高传输数据的吞吐量。
基于干扰对齐网络传输数据方法装置介质

[发明专利]一种非法接近的目标处理方法、装置、设备及介质-CN202210545146.9在审
发明人：聂明星;万亚平;阳小华;曾铁军;刘征海;毛宇;蒋盼盼;王超峰;周爱君;刘振宇 -专利权人：南华大学
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种非法接近的目标处理方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取不同区域中潜在目标的目标数据，基于目标数据识别危险目标；不同区域对应的危险目标的等级不同；不同区域为基于与保护物品的距离划分的区域；基于目标数据生成危险目标对应的数据帧；基于数据帧中不同等级的危险目标生成并显示包括目标数据的目标记录，基于危险目标对应的目标记录中目标数据中的位置坐标生成并显示目标运动轨迹；获取客户端基于目标记录和目标运动轨迹对不同等级的危险目标进行的不同操作并做出不同响应。本申请能够实现对不同区域危险目标的不同处理以提高对保护物品的保护效果。
一种非法接近目标处理方法装置设备介质

[发明专利]一种基于活性群体集体运动中因果推断方法-CN202111238820.0有效
发明人：万亚平;阳小华;曾铁军;刘征海;毛宇;蒋盼盼;聂明星;王超峰;周立方;刘志明 -专利权人：南华大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于活性群体集体运动中因果推断方法，包括获取活性群体集体运动的领导者时间序列及跟随者时间序列；获取固定时滞，基于固定时滞，获取最佳固定时滞，基于领导者时间序列及跟随者时间序列，获取对齐时滞序列；对固定时滞进行放宽处理，基于放宽处理结果，对最佳固定时滞进行更新；基于对齐时滞序列及更新后的最佳固定时滞，获取最佳对齐时滞序列；基于最佳对齐时滞序列对领导者时间序列及跟随者时间序列进行扭曲，对扭曲结果进行格兰杰因果推断，得到活性群体集体运动格兰杰因果推断结果。本发明能够有效地推断出活性群体集体运动中领导者，进而在海域捕捞作业中释放机器鱼，以合适的步伐诱导鱼群进入陷阱，从而提高捕捞效率。
一种基于活性群体集体运动因果推断方法

[发明专利]一种心电图标注装置及工控机-CN202210240172.0在审
发明人：王超峰;肖俏;万亚平;刘征海;毛宇 -专利权人：南华大学
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： A61B5/353 文献下载
摘要：本发明公开了一种心电图标注装置及工控机，首先通过处理器获取待测心电图的时频谱，之后将待测心电图的时频谱输入预先训练好的深度学习网络模型，以得到待测心电图的时频谱的标注信息，通过深度学习网络模型实现对于待测心电图的自动化标注，相比于人工标注，提高了效率，提高了自动化程度，节约人力资源，同时减少了人工标注时标注错误的情况发生。
一种心电图标注装置工控机

[发明专利]一种云存储相似数据检测方法和系统-CN202210070755.3在审
发明人：田纹龙;何婷婷;叶旭明;薛晓晔;李瑞轩;万亚平;欧阳纯萍;刘永彬;刘征海;刘洋 -专利权人：南华大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种云存储相似数据检测方法和系统，方法包括：模型训练阶段，预处理训练数据，得到训练数据块；采用MinHash算法提取全部训练数据块的特征向量，得到未嵌入语义的第一向量并训练机器学习模型，训练后得到第一向量与嵌入上下文语义后的向量间的权重矩阵和训练后的模型；利用训练后的模型，以预处理训练数据相同的处理方法处理预测数据，得到预测数据块；并采用MinHash算法提取全部预测数据块的特征向量，得到预测数据的未嵌入语义的向量；将预测数据的未嵌入语义的向量与权重矩阵做矩阵乘法，得到训练数据的嵌入语义后的向量；通过Annoy算法找到最相似的数据块。本方法能够减少计算开销，解决特征值提取不稳定的问题，并提高检测精准度。
一种存储相似数据检测方法系统