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公开(公告)号：CN113064117B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110269610.1
申请日：2021-03-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S5/04 , G01S1/02 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 发明提供了一种基于深度学习的辐射源定位方法及装置，所述方法包括：获取样本区域的地图模型，其中，所述地图模型包括：建筑模型、道路模型、树木模型以及物体模型，且建筑模型包括：建筑的各个部分的电磁介质性质；基于辐射源发射的信号，利用射线追踪法获取地图模型中设定坐标的接收机的接收强度；根据辐射源坐标、发射功率，以及对应的接收机的接收强度、接收机的接收坐标构建样本集；利用所述样本集预先构建的神经网络模型，得到目标神经网络模型；获取待定位区域内设置的接收机的接收强度，以及待定位区域的地图模型，利用目标神经网络模型识别出辐射源的坐标。应用本发明方法，可以提高辐射源的定位精度。
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公开(公告)号：CN113066162B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110269641.7
申请日：2021-03-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种用于电磁计算的城市环境快速建模方法，包括：步骤A：利用激光雷达以及光学摄像机扫描建模区域，并根据扫描的激光点云图与光学图像建立建模区域的包含电磁材质信息的稠密点云图；步骤B：根据稠密点云中各点的电磁材质信息对应的类别，对稠密点云图中的点云进行分割，得到点云构成的实体；步骤C：针对每一个实体的几何结构，识别出各物体特征，利用各物体特征拟合出实体的重建模型，进而建立城市三维模型。应用本发明方法，能够建立可以适用于电磁计算的三维模型。
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公开(公告)号：CN113066161B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110269609.9
申请日：2021-03-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种城市电波传播模型的建模方法，包括：A：获取建模区域的激光点云图以及光学图像，根据激光雷达与光学图像建立包含电磁材质信息的稠密点云图；B：根据稠密点云中各点的电磁材质信息对应的类别，对稠密点云图中的点云进行分割，得到点云构成的实体；C：基于几何结构识别出对应的物体特征，并利用物体特征拟合出实体模型；D：在由实体模型构成的城市三维模型中设置若干个发射机以及接收机，利用射线追踪算法计算出各个发射机对应的不同位置的接收强度。应用本发明方法，可以得到非常精确的适于电磁通信仿真的城市电波传播模型。
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公开(公告)号：CN118921675A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410936428.0
申请日：2024-07-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 公开了一种基站选址方法、装置、设备及存储介质，属于通信技术领域，该方法包括：对目标区域进行建模，得到目标区域的三维模型，目标区域包括多个采样点以及用于放置基站的多个位置；采用遗传算法，确定k个基站的覆盖率为第一覆盖率的情况下，k个基站所放置的位置，遗传算法中的每条染色体用于指示k个基站分别放置在k个不同的位置，k个不同的位置为多个位置中的任意k个位置，覆盖率用于指示接收功率大于或者等于第一功率阈值的采样点在多个采样点中所占的比重，第一覆盖率为k个基站在目标区域的最大覆盖率，三维模型用于确定每个采样点的接收功率。该方法能够提高确定出的接收功率的准确程度，简化基站选址流程。
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公开(公告)号：CN112418394B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011218607.9
申请日：2020-11-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种电磁波频率预测方法及装置，所述方法包括：基于电离层经验模型获取电离层的f0F2数据；根据f0F2数据构建训练样本，并将所述训练样本分为训练集和测试集；利用编码器、LSTM网络以及解码器依次串联构建神经网络模型；利用训练集训练神经网络模型，直至收敛，得到目标网络模型，并使用目标网络模型进行电磁波频率预测。本发明实施例采用编码器、LSTM网络以及解码器级联的模型，能够更好的处理前面CNN提取的特征，最终得到精度更高的图片序列的时空特征，以实现更高精度的电磁波频率预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119625177A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411694386.0
申请日：2024-11-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种建筑自动化重建方法、装置及电子设备，其中，该建筑自动化重建方法包括：获取目标建筑的点云数据，并将所述点云数据投影至二维平面，提取所述目标建筑的立面点；对所述目标建筑的立面点进行格雷厄姆扫描，得到所述立面点的凸包，并基于所述立面点的凸包确定所述目标建筑的底面轮廓；基于所述目标建筑的屋顶点云拟合确定所述目标建筑的屋顶平面；根据所述目标建筑的底面轮廓和屋顶平面，构建建筑物三维模型，并为所述建筑物三维模型赋予电介质参数，得到所述目标建筑的目标模型。通过本发明，提高了对目标建筑的建筑物三维模型重建的集合准确性，解决了现有的相关技术中存在的建筑模型重建准确性不佳的问题。
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公开(公告)号：CN118921139A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410936439.9
申请日：2024-07-12
Applicant: 武汉大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/318
Abstract: 公开了一种信道建模方法、装置、设备及存储介质，属于通信技术领域。该方法包括：获取目标区域的点云数据；将点云数据划分为第一点云数据和第二点云数据，第二点云数据为目标区域中的植被的点云数据，第一点云数据为点云数据中除第二点云数据以外的点云数据；基于第一点云数据，确定发射点到接收点的直射的信号强度、绕射的信号强度和散射的信号强度；基于第二点云数据，分别确定直射的植被衰减、绕射的植被衰减和散射的植被衰减，以修正直射的信号强度、绕射的信号强度和散射的信号强度；基于修正后的直射的信号强度、修正后的绕射的信号强度和修正后的散射的信号强度，对发射点和接收点进行信道建模。该方法能够提高信道建模的精确程度。
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公开(公告)号：CN118917532A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410959914.4
申请日：2024-07-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/50 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的植被衰减预测方法、介质和电子设备，该方法包括：获取植被衰减数据，该植被衰减数据包括衰减模式参数值、辐射源坐标、接收机坐标和辐射源发射的电磁波频率；训练植被衰减预测模型，将植被衰减数据输入至植被衰减预测模型预测得到对应的电磁波功率损耗值，以实现植被衰减预测。本发明无需植被的电参数、三维形状以及空间分布情况等信息，即可实现植被衰减预测，并且该方法可获取海量的植被衰减数据，并通过海量的植被衰减数据通过射线追踪算法可实现植被衰减精准预测。
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公开(公告)号：CN112418245B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011217085.0
申请日：2020-11-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了基于城市环境物理模型的电磁发射点定位方法，所述方法包括：1)、建立城市的数字三维模型；2)、基于镜像法的原理并利用Matlab的工具箱中的射线追踪内核函数建立城市电磁环境的模型；3)、在建立的城市电磁环境模型中设置电磁发射点，并采集对应DC数据，利用所述DC数据作为样本训练预先构建的机器学习模型，得到训练后的模型；4)、在真实的城市环境中的设定位置测量真实DC数据，将真实DC数据输入到训练后的模型中识别出电磁发射点的位置。应用本发明实施例可以很好的满足城市电磁环境快速建模的需要。
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公开(公告)号：CN119107362A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411179832.4
申请日：2024-08-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 公开了一种基于虚拟指纹的辐射源定位方法、装置、设备及存储介质，属于数据处理技术领域，用于在室外场景进行辐射源定位，该方法包括：基于目标区域的三维点云数据，建立目标区域的三维模型；以N米为步进，将三维模型划分为多个网格点；基于多个网格点，确定第一点位集合，第一点位集合包括多个点位，每个点位位于不同的网格点上，且多个点位均位于建筑外部；将辐射源依次放置在第一点位集合的多个点位中，以构建虚拟指纹数据库，虚拟指纹数据库中包括了辐射源依次放置在第一点位集合的点位中的情况下M个接收点的虚拟指纹数据；基于虚拟指纹数据库，对辐射源进行定位。该方法能够将虚拟指纹定位技术应用至室外场景。
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