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公开(公告)号：CN103441918A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310385023.4
申请日：2013-08-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种自组织集群服务器系统及其自组织方法。本发明的自组织集群服务器系统主要由子集群服务器系统的组建方式、子集群内节点和子集群间的连接方式、子集群划分原则等方面。本发明的集群服务器系统的自组织方法包括节点的加入、节点的退出、子集群的划分和子集群的合并等流程。本发明的自组织集群服务器系统及其自组织方法，通过自组织方式将服务器组组建成为集群系统，并将其划分为若干有序的子集群，上级子集群相当于下级子集群的主服务器，下级子集群被定义为上级子集群中的服务器，这样不仅能够获得拥有强大计算能力的主服务器，还能够在逻辑上减少服务器的数量，将复杂的负载分配和管理工作分而治之。
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公开(公告)号：CN101464832B
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN200910071286.1
申请日：2009-01-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于PI演算和拟合度分析的自律软件可信性度量方法。步骤1)根据软件用途和用户需求构造软件可信行为路径图；步骤2)根据软件实际运行的过程和结果构造软件实际行为路径图；步骤3)使用Pi演算工具分别对行为路径上的动作进行描述；步骤4)将实际运行的软件行为与软件可信行为进行拟合度分析；步骤5)根据自律软件可信性度量算法对软件可信性进行度量。本发明的效果体现在：1、该方法适用于多种通用软件。2、该方法原理深刻实现简单。3、该方法采用Pi演算描述软件动作。4、该方法实现过程容易验证。
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公开(公告)号：CN110611902B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910884528.2
申请日：2019-09-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，属于无线通信技术领域。本发明首先对D2D信道分配变量和相关的约束条件进行建模；分别对复用模式下D2D用户和蜂窝用户的传输速率进行建模，以最大化D2D网络的吞吐量为目标，将D2D资源分配问题构建为混合整数非线性规划问题Φ；将问题Φ分解为功率分配问题Φ1和信道分配问题Φ2；利用拉格朗日对偶理论将问题Φ1转化为凸优化问题；将问题Φ1的解代入到Φ中，得到问题Φ2，将其转化为二分图最大权匹配问题，然后利用Hopcroft‑Karp算法进行求解，直到实现所有D2D用户的最佳信道资源分配，进而实现D2D网络吞吐量的最大化。
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公开(公告)号：CN111083637B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201911402611.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无线定位技术领域，特别是涉及一种联合MIMO基站与非MIMO基站的高精度定位方法。该方法包括以下步骤：获取MIMO通信基站的基站标识符以及天线数量；由MIMO通信基站发送PRS定位参考信号；获取非MIMO辅助定位基站的基站标识符；由非MIMO辅助定位基站发送PRS定位参考信号；移动用户设备接收来自MIMO通信基站和非MIMO辅助定位基站的定位参考信号波形，并选取MIMO通信基站作为基准基站，计算出信号到达时间差和信号到达角度；根据所获得的信号到达角度和信号到达时间差混合解算移动用户设备的位置。本发明减少了阵列天线的需求数量，降低了基站硬件要求，节约了成本。提升了信号质量和可用基站数量，提高了定位的稳定性。提高了移动用户设备的定位精度。
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公开(公告)号：CN112055306A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010955879.0
申请日：2020-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种用于减小TDOA定位误差的参考基站选择方法。本发明解决了LOS和NLOS混合的环境下如何选择参考基站的问题，避免参考基站NLOS误差导致所有TDOA值都含有NLOS误差的极端情况，从而保证参考基站测量精度，进而提升定位精度。本发明的一种用于减小TDOA定位误差的参考基站选择方法可以识别出测量误差较小的基站，以这个基站为参考基站可以减小TDOA定位误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109257693B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201810870148.9
申请日：2018-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间分析的室内协作定位方法，属于室内定位领域。包括：面向定位空间分析的改进射线跟踪算法；基于改进射线跟踪技术的室内空间区域判定算法；基于空间分析两阶段的协作定位算法。根据室内环境下空间构造较为稳定的特点，基于射线跟踪技术对空间进行环境分析，划分不同的定位区域并统计每个区域的视距环境下定位参考信号的数量，由此判断出直接定位区域和协作定位区域。根据空间分区判断出需要协作定位和无需协作定位的目标节点，提出一种基于空间分析的室内协作定位方法。这种室内协作定位的方法，有效避免了误差较大的移动参考节点造成的定位精度降低的问题，提高了整体的定位精度。
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公开(公告)号：CN108990148B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201811017199.3
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于室内定位方法领域，具体涉及一种面向室内协作定位的参考点选择方法。包括一种面向固定参考点不足的参考点选择算法和一种面向固定参考点冗余的参考点选择算法，本发明针对固定参考点不足的场景，采用近邻加权的参考点选择算法，通过对移动参考点的权值进行分配和择优选取，从而选择出满足权值较大部分的参考点，解决移动参考点位置误差带来的定位结果干扰问题；针对固定参考点冗余的场景，采用特征匹配的参考点选择算法，通过历史选择方案记录和修正后选择记录的信息，进行特征匹配而选择出最为相似的参考点组合方案。这两种算法结合使用，减小了定位误差，提高了定位精度，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN111432364A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010216383.1
申请日：2020-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于径向基函数神经网络的非视距误差抑制方法，包括：将原始多径TOA样本数据进行标准化分类预处理，得到标准化分类的多径TOA样本数据；建立径向基函数神经网络，并使用量子人工蜂群对径向基函数神经网络进行优化，该径向基函数神经网络由隐层和输出层组成；由标准化分类的多径TOA样本数据训练径向基函数神经网络；使用径向基函数神经网络识别并剔除未知多径TOA数据中的非视距误差。本发明提高移动用户设备的定位精度；不增加任何额外冗余基站，降低部署成本；不带来额外的解算复杂度，提升定位效率。
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公开(公告)号：CN110992126A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911066246.8
申请日：2019-11-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及基于流量分享的超额预售方法。本发明根据数据购买者不同的QoS偏好以超额预售方法提供不同的数据共享服务，允许数据购买者取消订单，提高数据共享服务的灵活性。本发明能够保证数据流量交易管理者获得经济收益，使数据购买者可以选择不同QoS的网络服务，并允许数据购买者取消预订和超额预售，提高数据流量交易过程中的灵活性的同时优化管理收益。本发明关注数据共享过程中的平台管理收益，以超额预售方法降低管理平台的数据流量虚耗，减少管理经济损失，优化平台管理收益，以提高数据共享过程中管理者参与积极性。本发明可用于管理数据流量交易，为用户提供网络服务。
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公开(公告)号：CN110535700A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910813878.X
申请日：2019-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种多用户多边缘服务器场景下的计算卸载方法，属于移动云计算领域。本发明包括以下具体步骤：1.控制器依据收集到的全体用户信息及系统的目标，利用多用户多边缘服务器场景下的计算卸载建模方法对多用户多边缘服务器计算卸载问题进行建模，得到双层优化模型。2.控制器根据上一步得到的初始问题模型的特点，将原始的双层优化问题转化为等价的单层优化问题。3.控制器利用分支限界法对上一步得到的单层优化问题模型进行求解。本发明本发明提出的方法同时考虑到用户的计算时延和计算能量问题，满足用户需求的多样性，极大的提高了经济效益；发明提出的方法同时考虑用户在本地和云端计算代价，有效减少了总体用户的计算代价。
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