专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种用于水地声信号接收的坐底式矢量传感器-CN202210716631.8在审
  • 李智;杨士莪 - 哈尔滨工程大学
  • 2022-06-23 - 2022-09-30 - G01H3/00
  • 本发明提出了一种用于水地声信号接收的坐底式矢量传感器,属于水声工程技术领域。它主要用于同时接收水声和地声信号,解决了现有技术系统复杂程度高、水中和海底通道信号频率范围跨度大难以同时接收,且水地声信号相互影响大的技术问题。它包括地声矢量接收单元、水声矢量接收单元和水声标量接收单元,所述地声矢量接收单元安装在底板上且位于声去耦腔内,所述水声矢量接收单元位于水声标量接收单元下方且位于声去耦腔外侧,所述底板上安装有框架,所述地声矢量接收单元、水声矢量接收单元和水声标量接收单元皆位于框架内,所述框架与地声矢量接收单元、水声矢量接收单元和水声标量接收单元设有透声层。
  • 一种用于水地信号接收坐底式矢量传感器
  • [发明专利]水声通信前导信号检测模型的压缩方法和装置-CN202310681294.8有效
  • 徐立军 - 北京理工大学
  • 2023-06-09 - 2023-09-12 - H04B13/02
  • 本申请提出了一种水声通信前导信号检测模型的压缩方法和装置,涉及水声通信前导信号检测技术领域,其中,该方法包括:利用深度可分离卷积和全局平均池化技术构建水声通信前导信号检测模型;采用基于通道间独立性的特征导向滤波器剪枝方法对水声通信前导信号检测模型进行剪枝,得到剪枝后的水声通信前导信号检测模型;采用训练后量化技术对剪枝后的水声通信前导信号检测模型进行量化,以压缩水声通信前导信号检测模型的参数,得到压缩后的水声通信前导信号检测模型。本申请利用轻量化卷积神经网络识别接收信号时频图以实现前导检测,以实现一种高性能、低运算量、低参数量的水声通信前导信号检测方法。
  • 通信前导信号检测模型压缩方法装置
  • [发明专利]一种水声信号的解码方法、发送方法及其装置-CN201710340099.3有效
  • 范世杰 - 深圳市朗信浩通科技有限公司
  • 2017-05-15 - 2020-04-21 - H04B13/02
  • 本发明适用于水声通信技术领域,提供了一种水声信号的解码方法、发送方法及其装置,方法包括:接收第一水声信号以及第二水声信号;通过预设的第一解码规则分别对第一水声信号以及第二水声信号进行解码,得到第一解码结果;若第一解码结果为第一水声信号以及第二水声信号均解码失败,则通过预设的第二解码规则对第一水声信号以及第二水声信号进行交叉解码,得到第二解码结果。本发明通过同时获取两路内容完全相同的水声信号,分别对两路水声信号进行独立解码以及交叉解码,以尝试得到正确的水声信号进行解码,解决了现有的水声通信技术,主要通过大量的校验位以及利用复杂的校验算法,来提高通信的可靠性
  • 一种信号解码方法发送及其装置
  • [发明专利]一种环境自适应水声通信机及通信方法-CN202111422809.X在审
  • 张兰;冯玮;朱辉杰;周青 - 中国电子科技集团公司第三十六研究所
  • 2021-11-26 - 2023-05-30 - H04B13/02
  • 本发明涉及一种环境自适应水声通信机及通信方法,属于水声通信技术领域,解决了现有水声通信机未能充分利用海洋环境参数,无法与复杂多变的海洋环境相匹配的问题。该方法包括:获取海洋环境参数和发射端水声通信机发射参数,以及所述水声通信机的水平通信距离和垂直通信距离;根据所述海洋环境参数和发射端水声通信机发射参数进行水声通信机水平通信距离和垂直通信距离范围内的水声通信信道模拟,根据所述模拟的水声通信信道进行水声通信性能模拟;根据所述水声通信性能计算水声通信质量,根据所述水声通信质量调整所述发射端水声通信机的发射参数。
  • 一种环境自适应通信方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的稀疏水声信道估计方法-CN202011361757.5有效
  • 刘思聪;高龙杰 - 厦门大学
  • 2020-11-27 - 2022-02-08 - H04L25/02
  • 一种基于深度学习的稀疏水声信道估计方法,涉及水声通信技术领域。构建水声信道估计模型,搭建一个稀疏感知的深度神经网络,利用水声信道训练数据集对稀疏感知的深度神经网络的权重进行训练,使其能够准确学习所述水声信道稀疏特征;利用已训练的稀疏感知的深度神经网络,对待估计水声信道脉冲响应进行估计,得到水声信道脉冲响应估计值;选取水声信道脉冲响应估计值中具有最大幅值的K个元素对应的索引,得到水声信道稀疏支撑集;利用水声信道稀疏支撑集,得到水声信道脉冲响应精细化估计值。通过深度学习水声信道的稀疏特征,能够在通信条件恶劣的水声信道中,有效提高水声信道估计的精度和频谱效率,满足未来不断增长的水声通信需求。
  • 一种基于深度学习稀疏信道估计方法

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