-
公开(公告)号：CN117579168A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311408916.6
申请日：2023-10-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04B10/516 , H04B10/50 , H04B10/80 , H04B11/00 , H04B13/02
Abstract: 本申请涉及跨介质通信技术领域，尤其涉及一种基于PWM‑FSK调制的高可靠性空气到水激光致声跨介质通信方法，对待发送信息进行PWM调制和FSK调制以获得PWM‑FSK调制序列；将PWM‑FSK调制序列中的编码信号传入控制模块，控制模块控制激光器和能量监测器运行。本申请还提供一种基于PWM‑FSK调制的高可靠性空气到水激光致声跨介质通信装置。本申请通过改变脉冲宽度和频率的组合来表示不同的数字信号，在PWM‑FSK调制中，通过将PWM调制引入FSK调制，提高了跨介质通信系统通信速率，可有效地应对信道噪声和干扰，提高了稳定性；抗干扰性强，使空中平台与水下目标之间的激光通信更加可靠和高效。
-
公开(公告)号：CN116698066A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310660557.7
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 基于邻域扩展和边界点改进A‑star算法的机器人路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域，为了解决传统A‑star算法路径规划时存在搜索时间长、自由度不高、搜索的路径具有很多转折点等一些问题，可能会导致规划得到的最短路径不是实际机器人的最优移动路径，以及为了兼顾移动机器人在各方面的优良性而提出的。首先，将A‑star算法扩展搜索邻域；其次，针对局部无障碍环境下，传统算法搜索效率低，且规划时间长等问题，利用局部障碍环境分块规划的思想，基于两点线段最短原理，对环境信息进行分析。在路径连接过程中，若路径中不存在障碍物，则直接直线连接起点与终点；否则，通过求取相交障碍物的边界点，将路径分为多个局部路径进行规划，最后合并得到整体路径。具体实现为在起点与最后一个边界点之间使用改进A‑star算法求解最短路径，在边界点与终点之间直接直线连接。
-
公开(公告)号：CN115342901A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276210.4
申请日：2022-10-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请属于水声测量及半导体器件技术领域，提供一种压电器件及其制备方法，所述压电器件包括第一压电模块、第二压电模块及导电平板；所述第一压电模块包括带有第一基底的第一阵列，所述第一阵列包括多个具有第一高度的第一压电柱；所述第二压电模块包括带有第二基底的第二阵列，所述第二阵列包括多个具有第二高度的第二压电柱；所述第一基底与所述第二基底的电极性相同，所述第一阵列的端面与所述第二阵列的端面对向地固定连接至导电平板的两侧。本申请提供的压电器件，采用对向堆叠的压电柱阵列，能够在保持压电器件截面尺寸不变的情况下全面地提升压电器件的灵敏度，有利于对极微弱的水声信号的识别。
-
公开(公告)号：CN119197551A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411261199.3
申请日：2024-09-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/26 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的地磁道路定位方法及系统，属于地磁道路定位领域。为解决传统地磁定位精度在处理大规模数据和复杂环境时，定位精确度和鲁棒性不足问题。本发明通过增加输入维度，涵盖三轴磁场强度、磁场总量、磁场总梯度、航向信息和三轴地磁旋转矢量的9维数据，以全面捕捉地磁环境特征；引入小波变换技术对数据进行预处理，有效滤除地磁波形中的噪声与毛刺，提升数据质量；利用CNN提取地磁数据中的深层次特征，并通过Bi‑LSTM‑LSTM框架捕捉时序信息，实现高精度的经度与纬度定位。充分发挥了深度学习模型的学习优势，还通过大规模地磁数据的训练，显著增强了系统的鲁棒性和精确性。
-
公开(公告)号：CN118310526A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410419204.2
申请日：2024-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/20 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/2433 , H03H17/02
Abstract: 本发明提供了一种动态拓扑下基于因子图的多AUV量测滤波方法及系统，属于多AUV协同定位领域。为了解决现有的多AUV协同定位系统量测信息中会产生野值，降低系统的定位性能的问题。本发明在水下多AUV协同定位量测信息中存在野值的情况下，通过对动态拓扑下基于因子图的多AUV协同定位算法引入k‑means算法进行量测野值滤波，保障了水下协同定位在少量提高运行时间的情况下，大幅提升定位精度和鲁棒性，保障了水下作业时对于定位以及导航精度的需求；且通过仿真实验可知，本发明提升了64.54％的定位精度，面对量测野值也更加稳定。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116798786A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311070212.2
申请日：2023-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及电力故障报警器技术领域，尤其涉及一种服务器电力故障报警器。包括有壳体，所述壳体内固接有支撑架，所述支撑架固接有铁芯线圈，所述壳体的顶部固接有第一螺纹套，所述第一螺纹套螺纹连接有连接杆，所述连接杆的上端穿过所述第一螺纹套并固接有固定轮，所述连接杆的下端滑动连接有衔铁，所述连接杆固接有与所述铁芯线圈接触的限位板，所述衔铁固接有对称的第一连接板，所述支撑架固接有静触点，其中一侧所述第一连接板通过安装板固接有挡块和位于所述静触点正上方的动触点。本发明通过转动固定轮，从而施加外力使静触点和动触点分离，无需拆开本报警器进行维修复位，而且非专业工作人员也能对本报警器进行复位。
-
公开(公告)号：CN116737336A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310660638.7
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F18/23213 , G06N3/126
Abstract: 一种基于聚类遗传算法的多无人船任务分配方法及系统，属于无人船任务分配领域。本发明为了兼顾任务分配方案求解时的效率、所求解的优良性和稳定性，最终实现无人船系统以最少的资源消耗完成最多的任务。首先利用K‑means算法进行数据处理，编写了改进的遗传算法，以此来确定中等规模无人船集群静态任务分配的最佳或次佳分配方案。为了兼顾任务分配方案求解时的效率和所求解的优良性，本发明在传统遗传算法的基础上，参考自适应算法的理念，首先利用K‑means算法进行数据处理，编写了改进的遗传算法，以此来确定中等规模无人船集群静态任务分配的最佳或次佳分配方案。本发明方法兼顾了任务分配方案求解时的效率、所求解的优良性和稳定性，实现无人船系统以最少的资源消耗完成最多的任务。
-
公开(公告)号：CN116318436A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310241827.0
申请日：2023-03-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04B13/02 , H04B11/00 , H04B10/516 , H04B10/50 , H04L25/49
Abstract: 本申请属于跨介质通信技术领域，具体为一种基于Manchester码的空气到水跨介质激光致声通信方法，信号发送端获取数据信息，对获取的数据信息进行二进制转换，再进行Manchester编码，再进行OOK调制并以方波形式传入激光器，激光器产生激光脉冲信号，激光器输出的激光脉冲信号通过导光臂控制出光方向垂直入射到水气交界面，激光能量聚焦产生热膨胀效应，进而把激光脉冲信号转换为声信号在水下向各个方向传播；声信号由信号接收端的水听器接收并将声信号转换为电信号，传输至采集系统；采集系统获取到原信号信息，完成从空气到水的跨介质通信。本申请能够适应空中平台与水下目标之间通信需求，并显著提高通信系统性能。
-
公开(公告)号：CN119759062A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411942344.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请提供一种分布式野生动物监测系统，包括若干个无人机及设置于每个无人机上的监测调度装置，所述监测调度装置包括：数据采集单元，用于获取无人机的状态以及监测数据；识别单元，用于识别环境状态、目标野生动物的实际状态及行为模式；追踪控制单元，包括目标追踪模块与运动预测模块，其中，运动预测模块在目标野生动物的行为模式为高速运动模式时输出其预测状态；目标追踪模块基于无人机的状态、监测环境数据、目标野生动物的实际状态或预测状态确定对目标野生动物进行监测的追踪动作，数据同步单元，用于与其他无人机上安装的监测调度装置进行数据同步。本申请提供的监测系统，能够持续地对目标野生动物进行有效监测。
-
公开(公告)号：CN118785198A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410701909.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及卫星及无人机海洋网络数据处理技术领域，具体的说是一种基于最大熵深度强化学习的NOMA海事网络系统功率分配方法，包括以下步骤：步骤1：建立基于NOMA的海洋卫星无人机海面混合网络，并设计通信网络资源优化问题；步骤2：利用深度强化学习算法来解决步骤1中资源优化问题；步骤3：建立基于最大熵思想的软代理关键海洋卫星通信功率分配方法SAC‑OSCPA，以解决深度Q网络算法高估Q值和局部最优收敛的风险。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.032 seconds)
