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公开(公告)号：CN113630830B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110892284.X
申请日：2021-08-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 一种基于多属性模糊神经网络的网络切换方法、装置及设备，通过获取终端设备的候选切换接入点集合；若候选切换接入点集合中包括多个候选切换接入点，则将终端设备的运动属性信息和各候选切换接入点的网络属性信息输入至第一目标模糊神经网络，得到各候选切换接入点的切换概率，将切换概率最大的候选切换接入点确定为目标切换接入点；若候选切换接入点集合中包括一个候选切换接入点，则将该候选切换接入点确定为目标切换接入点；当目标切换接入点满足网络切换条件时，将终端设备由当前接入点切换至目标切换接入点。通过同时考虑网络属性和运动属性，提高了切换决策的准确性；利用模糊神经网络自适应调整切换控制参数，提升了网络切换的整体性能。
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公开(公告)号：CN113596102A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110756500.8
申请日：2021-07-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 车路协同式交通系统、路侧系统和数据处理方法。其中，路侧系统包括路侧信息采集模块、目标关联匹配模块、路侧信息价值计算模块、局部信息计算模块、全局决策信息处理模块和路侧通信模块。路侧系统根据这些模块搭建了一个特殊的数据处理流程，并利用网联车辆提供的感知信息扩充路侧系统的感知信息。路侧系统在与网联车辆和云平台系统信息交互时对传输的信息进行价值评估，最终可以实现在智能网联车数量多或者少，交通参与者数量多或少，通信状态良好或较差等交通环境下，将目标感知信息、预警类信息和服务类信息可靠、实时地传输给网联车辆和云平台系统，进而增强道路交通安全性，提高通行效率。
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公开(公告)号：CN112308110A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202010994901.2
申请日：2020-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及一种能够实现人机交互的手部运动识别方法及系统。该方法包括：建立轨迹几何模型，利用光学传感器和惯性运动传感器采集手部运动数据；根据手部运动数据建立轨迹识别数据集；根据惯性运动传感器采集的手部运动数据对手部运动轨迹进行初步轨迹还原，得到初步还原轨迹，初步还原轨迹为轨迹几何模型中的任一种轨迹几何模型；根据轨迹识别数据集和对应的初步还原轨迹结果，对深度学习模型进行训练，得到训练后的深度学习模型；获取待预测的惯性运动传感器采集的手部运动数据；将待预测的惯性运动传感器采集的手部运动数据输入至训练后的深度学习模型，得到手部运动轨迹。本发明能够降低轨迹还原难度。
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公开(公告)号：CN110263697A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910521467.3
申请日：2019-06-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 一种基于无监督学习的行人重识别方法、装置及介质，获取目标图像和对比图像，通过一基于无监督学习的行人重识别模型，识别对比图像中是否存在目标图像中的行人；输出识别结果；行人重识别模型建立步骤：根据有标签的源数据集对视觉分类器进行初始训练，得到视觉分类器；利用初始训练后的视觉分类器对无标签的目标数据集进行学习，获取匹配概率和时空信息；根据匹配概率和时空信息得到贝叶斯融合模型；贝叶斯融合模型根据对比目标行人图像对无标签的目标数据集中的行人图像进行相似度匹配，获取相似度评分；根据预设阈值对相似度评分进行排序，获取排序结果；检测到当前模型训练优化次数小于或等于预设优化阈值，对视觉分类器进行参数更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105162739A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510466619.6
申请日：2015-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明提供了一种复数域HKZ规约方法及系统。本发明的有益效果是：本发明应用到MIMO无线通信系统中时，将不需要把复数的基带系统模型转化成等效的实数系统模型。相比现有的实数域HKZ规约算法，本发明给出的方法能够节省一半的迭代，从而节省大量的计算量。而相比当前仅有的一个复数域HKZ规约算法，本发明的方法中通过构造复数域单模矩阵将格向量扩展成新基的方法复杂度更低、鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN105071900A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510439710.9
申请日：2015-07-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H04L1/0047 , H04L1/0054
Abstract: 本发明提供了一种精确求解复数格逐次最小量问题的方法及系统。本发明的有益效果是：本发明精确求解复数格逐次最小量问题的方法当应用到MIMO无线通信系统的迫整线性接收机中时，这个方法能够找到最优的系数矩阵，从而确保迫整线性接收机能够获得最好的接收性能。与现有的精确求解方法相比，本发明的方法避免了穷举，因此能够极大地降低计算复杂度和对存储的要求。此外，当本发明的方法应用于迫整线性接收机时，将不需要把复数的基带系统转变成等效实数系统，本发明的方法能够使得所需使用的改进球解码算法的次数减少一半，从而进一步提高了计算效率，因此是一种更加实际可行的算法。
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公开(公告)号：CN103697417B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201410015761.4
申请日：2014-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: F21V17/00 , F21V23/00 , F21V29/50 , H05B37/02 , F21Y101/02
Abstract: 本发明涉及一种大功率高显色性可调光LED灯，其由上端盖、出光窗口、主壳体、安装在主壳体内的若干侧壁LED模组、镀有半透半反光学薄膜并固定在主壳体中央腔体内的上棱镜台和下棱镜台、下端LED模组和下壳体组成。每一侧壁LED模组包括上、下两个LED，分别为红、绿、蓝三种单色LED中的两种。另一种单色LED安装在下端LED模组的相应位置上。红、绿、蓝三种单色LED发出的光经过上棱镜台和下棱镜台混光。各LED模组均与设有散热片的主壳体或下壳体直接固定连接，散热良好。三组独立的驱动和控制电路分别驱动和调节三种单色LED的发光强度，能根据环境灵活调节出射光中三基色的比例，适应不同场合高显色性要求。
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公开(公告)号：CN101394233B
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN200710077225.7
申请日：2007-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及对室内视距环境下I-UWB信号多径传播特性进行建模的方法和系统。该方法包括：将I-UWB多径信号分为确定的两簇，每个簇内具有随机到达的多径射线；输入确定参数，包括第一簇的首射线的多径增益α0，0，第二簇的首射线的多径增益α0，1以及第一簇和第二簇的相对时延Tm；输入统计参数，包括每个簇内所有后续到达多径射线的多径到达率λ，多径平均功率的衰减指数γ以及多径增益的对数正态分布标准差σ；对数正态分布和指数分布函数进行初始化；生成第一簇以及第二簇；将到达的多径射线按照时间排序；输出信道冲激响应。本发明无需大量环境拓扑数据就能实现适用于室内视距环境并具有较高预测准确性、简化的I-UWB信号多径传播模型。
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公开(公告)号：CN101711032A
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200910073247.5
申请日：2009-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 对未知环境模型特性的认知无线电动态智能频谱接入方法，它涉及用于分布式无中心认知无线网络通信领域，解决了现有的分布式非合作方式的认知无线电动态频谱接入方法不能对于环境模型未知的情况进行处理的问题，具体步骤如下：A、建立授权用户占用信道的环境模型：假定信道彼此独立，且授权用户占用信道的情况服从马尔科夫转移过程；B、二级用户通过统计学习的方法，建立完整的信道转移模型：通过中心极限定理求解出采样个数，通过信道的采样状态建立最大似然函数，对最大似然函数进行求解，解出马尔科夫转换过程的转换概率；C、二级用户利用部分观测马尔科夫决策过程做出最优策略。适用于环境模型特性未知的认知无线电动态智能频谱接入。
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