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公开(公告)号：CN107219499A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710365987.0
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S5/02
CPC classification number: G01S5/0278
Abstract: 一种基于最小二乘定位的不确定性分析方法，涉及基于最小二乘定位计算过程中的不确定性分析。本发明是为了有效解决最小二乘定位计算过程中的不确定性敏感性分析和不确定性综合问题。本发明所述的一种基于最小二乘定位计算的不确定性敏感分析方法，首先测量最小二乘定位计算中各个不确定性因素的不确定性；然后采用偏微分的方法计算各个不确定性因素的敏感因子，评估不确定性因素对定位计算结果的影响程度，为改善最小二乘定位精度方法提供支持；最后对不确定性进行综合，获得最小二乘定位计算结果的不确定度，以此评估定位计算结果的质量，也为导航等后续处理方法提供参考和决策信息。
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公开(公告)号：CN107192978A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710365976.2
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S5/02
CPC classification number: G01S5/0278
Abstract: 一种基于加权质心定位的不确定性分析方法，涉及基于加权质心定位计算过程中的不确定性分析。本发明是为了有效解决加权质心定位计算过程中的不确定性敏感性分析和不确定性综合问题。本发明所述的一种基于加权质心定位计算的不确定性敏感分析方法，首先测量加权质心定位计算中各个不确定性因素的不确定性；然后采用偏微分的方法计算各个不确定性因素的敏感因子，评估不确定性因素对定位计算结果的影响程度，为改善加权质心定位精度方法提供支持；最后对不确定性进行综合，获得加权质心定位计算结果的不确定度，以此评估定位计算结果的质量，也为导航等后续处理方法提供参考和决策信息。
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公开(公告)号：CN106125070A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610436832.7
申请日：2016-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S11/00
CPC classification number: G01S11/00
Abstract: 一种nanoLOC距离测量异常值消除方法，涉及无线定位环境中的精确距离估计技术。本发明是为了解决实际无线定位中异常距离测量值对定位结果的负面影响问题。本发明所述的一种nanoLOC距离测量异常值消除方法，采用基于排序的迭代异常值去除策略，能够高效地实现异常值消除。首先未知节点在每个定位点重复测量其与锚节点间的距离值，然后对这些距离测量值序列进行自小到大排序，并计算这些距离测量值序列的统计均值和标准差；然后采用迭代判断消除的策略，逐一消除异常值，为实现高精度的距离估计和定位提供数据基础。本发明适用于无线环境和水下的高精度距离估计。
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公开(公告)号：CN103338141B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310236521.2
申请日：2013-06-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/40
Abstract: 基于网间连接器的通信网络系统，本发明涉及基于网间连接器的通信网络系统。它为了解决现有的通信网络系统为单主机网络架构无法实现多主机对于网络内部资源的访问，以及一旦主机出现故障，则整个网络陷于瘫痪，无法实现对从机的查询工作的问题。它包括共享网络系统和Modbus网络系统，所述的共享网络系统包括多个主机和网间连接器，Modbus网络系统包括网间连接器和多个从机，所述的网间连接器为共享网络系统和Modbus网络系统的公共连接器，每个主机的数据端口通过通信总线与网间连接器的数据端口连接，网间连接器通过无线网络与多个从机进行通信。本发明适用于通信领域。
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公开(公告)号：CN102857942B
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201210327181.X
申请日：2012-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于不确定性数据流聚类的动态通信距离估计方法，它涉及一种动态通信距离估计方法。该方法解决目前没有对节点移动情况下的通信距离估计进行研究的问题。所述方法包括以下步骤：步骤一、采样测量、统计计算和簇心表示；步骤二、速度估计，生成簇心集合；步骤三、生成聚类序列；步骤四、距离计算；步骤五、更新迭代。本发明用于无线传感器网络基于测距的定位方法中通信距离估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104181538A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410418626.4
申请日：2014-08-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S15/08
Abstract: 一种基于水下声呐信号传输的异步精密静态距离估计系统及方法，涉及高精度水下距离估计和定位技术。本发明是为了解决现有水下距离估计方法计时精度低、误差大的问题。本发明所述的一种基于水下声呐信号传输的异步精密静态距离估计系统及方法，采用基于时间戳的精密计时装置及方法，考虑并消除了节点处理数据包所用的时间产生的误差，达到了声呐信号传输时间精密计时的目的；同时，基于时间戳的精密计时装置及方法，采用介质访问层的时间戳技术，在高频率、高精度时钟信号的驱动下，捕捉测距时往返传输的声呐信号，获得准确度较高的传输计时，能够达到纳秒级的计时精度，为精密的距离估计奠定技术基础。本发明适用于水下的高精度测距和定位。
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公开(公告)号：CN103346970A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310329257.7
申请日：2013-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/761
Abstract: 一种SpaceWire动态路由实现方法，涉及一种spaceWire路由实现方法。它是为了解决现有的SpaceWire路由器均为静态路由器，导致应用灵活性差，以及spaceWire网络的扩展性也较差的问题。其方法：新加入的SpaceWire节点加入网络后，首先广播发出一个路由请求数据包，网络系统中的SpaceWire路由器接收到此数据包时，根据对应的物理端口更新路由请求数据包中的物理地址并广播转发，更新路由表。其它SpaceWire节点更新所存储的其它节点信息后，加入自己的相关信息后，形成路由请求回复数据包发送给新加入SpaceWire节点。路由请求回复数据包经过SpaceWire路由器时，SpaceWire路由器更新数据包中的物理地址后转发给新加入SpaceWire节点。新加入SpaceWire节点收到路由请求回复数据包后，更新所存储的其它节点的相关信息。本发明适用于通信过程中的动态路由建立。
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公开(公告)号：CN103246814A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310172334.2
申请日：2013-05-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于K-means建模的个人用电设备状态识别方法，涉及一种个人用电设备状态识别方法，解决现有功率识别方法需要对不同功耗设备分别进行前期测量和建模，致使产生巨大的人力和物力的浪费，并且不能够对大规模用电场所进行功耗识别的问题。通过与用电设备相连的电力计量装置获取待监测用电设备的功率信息；进行解析处理，并将所述处理后的功率信息保存；通过K-means算法进行聚类分析，建立对应的功耗模型；获取待监测用电设备的实时功率信息，进行功耗状态识别；根据获取的待监测用电设备的状态，对闲置状态的待监测用电设备进行处理。本发明可广泛应用于用电设备状态识别的领域。
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公开(公告)号：CN101527608A
公开(公告)日：2009-09-09
申请号：CN200910071860.3
申请日：2009-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于网络化测控LXI测控系统的IEEE1588同步精度测试装置，本发明涉及一种IEEE1588同步精度测试系统，它解决了现有同步系统中不能够测得系统在长时间内的统计特性，不能直观反映同步精度以及不能灵活配置同步系统的工作参数的问题。计算机中的CVI界面子系统根据用户需要将同步参数发送给各时钟节点，各时钟节点接收到配置命令后，终止正在运行的IEEE1588协议栈线程，根据配置的参数重新建立IEEE1588协议栈线程，从时钟节点将时钟偏移信息通过网络发送给CVI界面子系统，所述CVI界面子系统以曲线和数据的形式显示时钟偏移信息。本发明用于对LXI测试和控制系统中精密时间同步精度的测试。
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公开(公告)号：CN119886236A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411770348.9
申请日：2024-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种面向边缘计算场景的通用神经网络加速器优化方法及系统，解决了现有边缘场景下设备终端算力较低，导致延时的技术问题。其包括以下步骤：数据存取，读取边缘计算场景的输入特征图数据并进行卷积操作，按照卷积引擎对输入数据的要求进行排序，得到边缘计算场景的输入数据，随后进行缓存；卷积计算，加载边缘计算场景的输入数据，进行重排，得到重排后边缘计算场景卷积核的权重和图像数据，进行乘加操作得到边缘计算场景的乘加结果，进行累加计算输出边缘计算场景的卷积结果，利用激活函数计算得到激活后的卷积结果，最后通过目标识别得到目标识别结果。本申请可广泛应用于神经网络加速器的技术领域。
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