公开(公告)号：CN119449539A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411560041.6

申请日：2024-11-04

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 孙岩 ,  罗一航 ,  周佳加 ,  付江志 ,  胡烨炫 ,  李龙飞

IPC: H04L25/02

Abstract: 本发明公开了一种基于AUV无线通信系统的多维度特征聚合网络信道估计方法，包括以下步骤：采集AUV在水面工作时所处电磁环境中的信道频率响应和接收信号数据，制作数据集；构建基于自注意力机制的多维特征聚合网络模型；使用数据集对多维度特征聚合网络进行离线训练；对AUV的接收信号进行数据预处理，得到输入数据；加载离线训练完成的网络模型，将输入数据输入网络进行信道估计。本发明采用上述的一种基于AUV无线通信系统的多维度特征聚合网络信道估计方法，使用了深度学习中的自注意力机制来搭建多维特征聚合网络模型，估计性能远高于传统的信道估计方法，并且该网络的时空复杂度很低，可通过离线训练的方式应用于AUV无线通信系统。

公开(公告)号：CN115909038A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211128070.6

申请日：2022-09-16

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 孙岩 ,  郑文曦 ,  付江志

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOX的水下光学图像目标检测方法，使用水下航行器拍摄水下目标图像，得到水下光学检测数据集。对基于YOLOX的目标检测模型进行改进，读取水下光学检测数据集，对改进后的模型进行训练，得到该进后模型权重，在水下机器人平台上输入检测模型及改进后的模型权重，对水下图像进行实时检测，识别水下目标，本发明增大了对浅层信息的提取，提高了检测小目标的清晰度，通过添加坐标注意力机制，提升了浅层信息的准确度，因此提升了小目标检测的准确性。通过修改损失函数，提高了模型的平均精度，使损失函数的收敛更快，使网络能更有效的检测出水下目标，具有广阔的应用前景。