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公开(公告)号：CN118226379B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410659191.6
申请日：2024-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S5/26
Abstract: 本发明提供了一种复杂海域环境高精度实时定位与动态跟踪算法及系统，涉及水下目标定位技术领域。本发明提供的算法包括以下步骤：S1：依据浮标划分定位区域；S2：确定用以定位目标的粒子数目及浮标组合；S3：初始化粒子；S4：建立粒子状态模型，计算粒子状态及粒子权重以估计目标状态；S5：判断目标位置所在分区决定初始化粒子或继续演算目标定位。本发明提出的复杂海域环境高精度实时定位与动态跟踪算法中，根据能接收到信标信号的浮标数的不同划分定位区域，降低粒子数目减小了算法的复杂度。防止初始化位置与目标真实位置相差过大从而导致算法收敛所需时间过长，在目标所在分区进行初始化，缩小粒子的动态范围提高了定位的精度和性能。
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公开(公告)号：CN118211494A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410626835.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N20/20 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供了一种基于相关矩阵的风速预测混合模型构建方法及系统，涉及气象预测技术领域。包括以下步骤：S1：将时序风速数据通过滑动时间窗口采样得到子数据组，以子数据组构建风速相关矩阵；S2：通过多尺度特征增强卷积网络提取风速特征，生成包含风速信息的下采样特征图；S3：通过随机森林的特征选择方法筛选最优特征子集；S4：通过双向长短期记忆网络进行序列分析，输出风速预测结果。本发明所提供的基于相关矩阵的风速预测混合模型通过多尺度特征增强卷积网络识别风速数据的长期依赖关系和周期性模式，将传统卷积网络中的一个卷积层替换为选择性卷积核网络，通过其特有的可选择性内核网络结构，能够更好地适应风速数据的动态特性与复杂性。
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公开(公告)号：CN117237781A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311522863.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于注意力机制的双元素融合时空预测方法，其解决了现有的时空预测方法的预测精度不够的技术问题；包括使用双元素输入模块，对双元素数据进行标准化处理，消除数据各维度之间的数量级差异，使数据能够被缩放到标准区间范围；使用3D卷积模块，提取元素隐藏的时间和空间信息；使用注意力融合模块，融合双元素之间的时间和空间特征，并为预测的海洋要素重新分配特征权重；使用卷积长短期记忆模块，捕获时间序列依赖关系，转换生成目标长度的预测特征矩阵；使用单元素预测输出模块，将预测特征矩阵映射到输出空间，再通过反标准化，将预测结果可视化。本申请广泛应用于海洋要素时空预测技术领域。
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公开(公告)号：CN116898172A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310874394.2
申请日：2023-07-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种复杂作业场景探测头盔装置及应用方法，属于复杂场景环境探测技术领域。为解决现有头盔在复杂作业场景下难以进行全天时、全天候和全场景的立体观测，且难以进行立体感知、传输、分析和预警的问题。头盔主体上设有左右对称的毫米波雷达、红外成像传感器、光学摄像头、光源、可折叠显示屏、定位模块、语音通话模块和控制处理器，手持终端外置组件包括物联网模块、手持控制板和电源模块，通过光学摄像头、红外成像传感器或毫米波雷达获取信息。可应对井下作业、救援等场景中粉尘弥漫、泥浆飞溅、烟雾遮挡或落石塌方，使得作业或救援人员有效感知前视区域风险、躲避顶部物体塌落，实现全场景的对复杂作业场景进行立体观测、传输和分析。
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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。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN113556178B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202011435996.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04B10/50 , H04B10/524 , H04B11/00 , H04B13/02
Abstract: 本发明涉及声光通信技术领域，具体的说是一种提高光声转换效率的空中与水下激光致声通信装置及其应用，包括发射机构和接收机构，其特征在于，所述发射机构中设有依次相连的DHPIM双头脉冲间隔调制模块、激光激发及扫描控制模块、脉冲CO2激光器，其中脉冲CO2激光器输出的光信号经光束整形机构处理后，经过空气传输使得激光信号在到达水面后，以光击穿的方式与水介质相互作用，进而把激光脉冲转化成为声波信号在水下向各个方向进行传播；所述接受机构中设有位于水下的光纤水听器，光纤水听器进行声波信号的接收；本发明与现有技术相比，能够有效降低数据丢失或被破译的概率；提高了传输容量和带宽效率，简化系统实现复杂度。
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公开(公告)号：CN111812171B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010679696.0
申请日：2020-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G01N27/30
Abstract: 本发明是一种集成式光电化学传感电极，基底为导电玻璃，自下而上依次为工作电极、第一绝缘层、对电极、参比电极、第二绝缘层。本发明通过多步、多层印刷操作，将对电极及参比电极直接制备与工作电极同在一块导电玻璃的表面，实现了三电极体系的集成，构建了一种新型的光电化学传感器平台，可实现标准化，大规模生产，应用于医学辅助诊断，环境监控，食品安全等检测领域，比如检测尿酸，葡萄糖，C反应蛋白，病毒核酸等，应用范围广，检测精度高。
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公开(公告)号：CN111812167A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010680249.7
申请日：2020-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明是一种化学品间接毒性检测平台，包括通过微管依次连接的微流控系统、生物反应器、细胞代谢检测芯片和废液收集器，所述生物反应器包括细胞培养腔和细胞阻抗检测单元，所述细胞阻抗检测单元一端与细胞培养腔的液体电接触，另一端与电化学阻抗检测仪电连接，所述细胞代谢检测芯片包括葡萄糖检测单元和乳酸检测单元。本发明将电化学生物传感器分析技术和微流控芯片结合，以微流控技术为基础将多个微阵列分析技术融合，通过微米级尺寸的通道结构，以及高生物相容性材料的细胞培养腔，实现高度集成化、自动化、成熟的化学品间接毒性检测平台。
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公开(公告)号：CN110826630A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911090196.7
申请日：2019-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的雷达干扰信号特征级融合识别方法，属于雷达干扰信号识别领域。本发明针对目前雷达干扰信号的特征参数依赖人工方式提取，易受噪声影响并出现特征冗余的问题。包括建立雷达干扰时域数据集，对雷达干扰时域数据集中的雷达干扰时域数据以两种不同形式提取特征向量，再将提取的两种特征向量进行串联融合；采用融合后的特征向量训练支持向量机，获得训练好的雷达干扰信号特征级融合识别模型；将采集的测试样本输入到识别模型，获得雷达干扰信号识别结果。本发明利用CNN提取雷达干扰信号的深层特征，在特征级层面设计不同的雷达干扰信号数据融合模型，从而使信号识别免受噪声影响，并同时消除特征冗余现象。
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