-
公开(公告)号：CN117130037A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311109312.1
申请日：2023-08-30
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01T1/167 , G06F30/20 , G01T1/20 , G06F111/10
Abstract: 本申请公开了一种放射性核素污染预测系统及方法，闪烁探测器和位置传感器分别感知波浪滑翔器和水下自主航行器所处海域的放射性核素信息数据与当前位置，风速传感器、洋流流速检测器分别检测波浪滑翔器当前的风速和洋流流速信息，主机通过信号传输电路接收信息，并进行数据处理得到监测区域的污染水平。不断调整波浪滑翔器和水下自主航行器检测不同海域的放射性核素信息数据，结合预测模型的预测结果，对比反馈差值并修改模型参数，将海洋多个目标区域的核污染扩散态势、核素迁移路径与预计污染扩散范围直观显示出来，将水动力数值模型输出结果可视化，进而解决放射性核素迁移扩散预测结果不够准确、难以得到实测数据验证的问题。
-
公开(公告)号：CN115856985B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310167084.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明提供一种大气放射性污染的无人机协同监测方法，属于环境监测技术领域，为取代传统的大气放射性污染监测过程提供了解决方法；包括如下步骤：S1、携带核辐射传感器的无人机编队在目标区域开始探测；S2、无人机编队进行多点随机探测，获取多个探测点处的辐射剂量率；S3、中心无人机通过搭载的数据处理单元，进行信息收集，绘制放射源的辐射剂量率分布等值面图并共享；S4、所有无人机沿着辐射剂量率强度上升最快的方向前进并进行探测；S5、重复上述步骤，直至完成整个目标空域的大气放射性污染监测工作，得到监测结果数据；本发明通过对编队采集信息进行融合决策，实时获取污染强度，能进行高效监测，具有监测及时和范围广的优点。
-
公开(公告)号：CN116088025A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310174316.1
申请日：2023-02-27
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种海洋放射性自适应探测系统与方法，包括多通道闪烁体探测器阵列、多通道SiPM阵列元件、多通道SiPM信号读出模块、电源控制模块、数字多通道信号处理系统和数据存储及传输模块。本发明解决了同时在放射性强度跨度范围极大的不同海洋及大流域辐射场景下探测的探测适应性问题，通过自适应调整探测动态范围，能够在本底环境与应急强辐射环境两种场景下同时保证可靠的探测效率和探测辐射活度的精度。
-
公开(公告)号：CN116056091A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310323096.4
申请日：2023-03-30
Applicant: 西南科技大学
IPC: H04W16/10 , H04W72/0446 , H04W72/53 , H04W84/18 , H04B13/02
Abstract: 本发明提供一种海上多移动平台通信组网方法，属于水域通信组网技术领域，解决了TDMA方式中固定时隙分配接入技术中传输延迟大的问题；包括：S1、节点完成初始化过程；S2、进行频谱感知过程，将宽带频谱划分为N个子信道，根据子信道之间的相关性，采用基于密度的聚类算法，对信道聚类并估计信道簇的占用状态，选择出空闲信道；S3、进行空闲信道排序，按照排序结果进行动态时隙分配或释放过程；S4、根据动态时隙分配结果，节点跳转至决策频段，完成通信组网过程，进行通信；本发明通过在频率范围内采集频谱数据，采用频谱感知方式选择空闲信道进行网络广播，确定决策频段，实现海上多移动平台的通信组网。
-
公开(公告)号：CN115856985A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310167084.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明提供一种大气放射性污染的无人机协同监测方法，属于环境监测技术领域，为取代传统的大气放射性污染监测过程提供了解决方法；包括如下步骤：S1、携带核辐射传感器的无人机编队在目标区域开始探测；S2、无人机编队进行多点随机探测，获取多个探测点处的辐射剂量率；S3、中心无人机通过搭载的数据处理单元，进行信息收集，绘制放射源的辐射剂量率分布等值面图并共享；S4、所有无人机沿着辐射剂量率强度上升最快的方向前进并进行探测；S5、重复上述步骤，直至完成整个目标空域的大气放射性污染监测工作，得到监测结果数据；本发明通过对编队采集信息进行融合决策，实时获取污染强度，能进行高效监测，具有监测及时和范围广的优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115535108A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211307778.8
申请日：2022-10-25
Applicant: 西南科技大学
IPC: B62D57/024 , G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于曲面检测的磁吸附机器人及其控制方法，包括机器人机身、机器人运动控制器、机器人磁吸附控制器、电机驱动器、电机、磁吸附车轮以及至少一个信息采集传感器；机器人运动控制器设在机器人机身上，与电机驱动器连接，电机驱动器与电机连接，通过电机驱动磁吸附车轮，控制机器人运动；磁吸附车轮上设有磁吸附装置，机器人磁吸附控制器与磁吸附装置连接；还设有上位机和压力传感器，通过与机器人配合实现两种控制模式。本发明解决了在面对变曲面、过渡面等工作环境时，因为工作间隙增大、磁吸附力减小导致机器人掉落的问题。
-
公开(公告)号：CN109819496B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910220490.9
申请日：2019-03-22
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种海上多移动异构平台短距离组网方法，具体包括以下步骤：步骤1：建立节点拓扑网络；步骤2：通信节点发起路由请求，非目的节点收到请求后更新ID列表并转发路由请求，目的节点收到路由请求后，依据ID列表返回路由应答，确定最佳通信路线和备用路线；步骤3：源节点通过发送和接收验证帧，测试并估计当前频段和信道通信质量；步骤4：根据步骤3计算得到的通信质量结果，选择通信制式。通过基于最短距离的按需路由协议，在网络节点需要传输数据时确定通信路径，通过发送和接收验证帧的时间和误码率判断每个频段的通信质量，并选择通信制式，保证节点间能够进行稳定可靠的数据传输。
-
公开(公告)号：CN107257260B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201710253754.1
申请日：2017-04-18
Applicant: 西南科技大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/10
Abstract: 本发明公开了一种无线电通信参数自适应配置方法和发射机，其中自适应配置方法包括：通过感知获得预先设定区段的感知频段信号x(n)；通过系数抽取和多相分解所述x(n)，得到子带带宽相同的W个子带信号xi(n)；计算所述W个子带信号xi(n)对应的子带能量检测值和信噪比，生成子带信道参数和空闲子带数，根据空闲子带数与W的相对数值，或调整W取值、重新细分子带，或执行优化配置；选择子带信道参数中信道状态最优和信噪比最大的子带为预用信道，采用量子海豚群算法对预用信道的目标配置参数进行优化，输出优化后的目标配置参数。本发明基于认知的自适应，可实现分辨率可调的宽带频谱快速感知和无线电通信配置的优化配置。
-
公开(公告)号：CN106896395B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201710288376.0
申请日：2017-04-27
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01T1/202
Abstract: 本发明公开一种基于信号稀疏表示的微弱放射性信号的检测装置，涉及核辐射检测技术领域，本发明技术要点：包括射线探测器、数据采集卡、数据处理单元及高压电源；所述射线探测器用于采集环境中的射线并将其转换为核脉冲信号，其与数据采集卡具有信号连接；数据采集卡用于对所述核脉冲信号进行预处理，其与数据处理单元具有信号连接；数据处理单元用于对核脉冲信号进行稀疏表示；高压电源用于向射线探测器供电。
-
公开(公告)号：CN107272048A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710549519.9
申请日：2017-07-07
Applicant: 西南科技大学
CPC classification number: G01T1/38 , G06K9/00503 , G06K9/0053 , G06K9/00536 , G06K9/6223 , G06K9/6256 , G06K9/6261 , G06K9/6282
Abstract: 本发明涉及核辐射探测技术领域，公开了一种基于模糊决策树的复杂核素识别方法。包括以下过程：对放射性核素γ能谱采用时域最小二乘法进行平滑预处理；对处理后的γ能谱采用对称零面积变换法进行寻峰，提取特征峰位值；对处理后的γ能谱采用db5小波基对混合能谱进行5层一维小波变换，提取变换后最大的分波能量值；整合特征信息即特征峰位值和分波能量值形成样本库，基于模糊决策树方法，在建树过程中动态地对特征空间进行划分，构造核素识别分类器，实现核素的识别。本方案将小波变换后的分波能量与特征峰相结合作为核素识别依据，提高识别的可靠性和稳定性；其次，基于在建树过程中动态地对特征空间进行划分的模糊决策树方法，决策树的识别精度高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
71
records
(took 0.049 seconds)
