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公开(公告)号：CN110535700B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910813878.X
申请日：2019-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/044
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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公开(公告)号：CN112100621B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010951202.X
申请日：2020-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于移动端网络安全技术领域，具体涉及一种基于敏感权限和API的安卓恶意应用检测方法。本发明解决了现有的安卓恶意应用检测静态分析时只关注那些具有高风险的特征，而忽略了低风险的特征的情况的问题。本发明在获取权限和API特征之后，不仅考虑了高风险的敏感特征，而且还考虑了低风险的敏感特征，通过计算每个权限和API的敏感度，去除掉敏感度低的、冗余的权限和API特征，减少了权限和API的数量，提高了对恶意应用程序检测的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN112396102A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011282797.0
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于移动群智感知中用户聚类及任务分配技术领域，具体涉及一种基于时空移动特征分布的移动群智感知用户联盟聚类方法，包括以下步骤：1)描述用户移动行为特征与用户活跃度，确定初始联盟聚类中心；2)基于用户上传数据，计算用户数据与联盟相似度，设置每个联盟中的用户上限，保障聚类数据的平衡性；3)结合得到的用户联盟相似度与当前联盟中用户数量，基于用户联盟判定准则，实现用户联盟聚类。本发明在用户数据质量已知的条件下，可有效地挖掘出重要用户数据，算法稳定，聚类速率快，保证聚类结果的平衡性并提升聚类效果。本发明与现有技术中两种常见的聚类方法进行性能相比，具有分类准确率高、平衡性效果优和计算复杂度低的优点。
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公开(公告)号：CN112197783A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011059189.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明属于无人车路径规划技术领域，具体涉及一种考虑车头指向的两阶段多抽样的RRT路径规划方法。本发明以传统RRT路径规划方法作为主体流程，采用两阶段多抽样的随机采样点采集方法，并且考虑安全距离和路径平滑，尤其是考虑了车头的指向，使得本方法更加适合于无人车寻路。本发明用了两阶段多抽样的方法确定随机采样点，缩短了规划路径的总长度。本发明在路径规划过程中考虑了车头指向并对规划出的路径做了平滑处理，使输出的规划路径结果更加适合于无人车寻路并且可以缩短规划路径的总长度，得到更加接近实际的行驶路径。
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公开(公告)号：CN110662175B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910857377.1
申请日：2019-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于无线可充电传感器网络的移动车速度控制方法，属于无线可充电传感器网络领域。流程如下：1.无线传感器网络的分簇处理；2.规划移动车的路径。3.控制移动车的速度。移动车在规划好的固定轨迹下移动，并在移动过程中对周围的节点补充电量同时收集簇头节点数据。本发明的有益效果在于：移动车沿簇头节点组成的最短有向哈密顿路径移动，有效地降低了移动车行驶过程中的能量消耗；本发明解决了由于靠近接收器的传感器节点需要转发其他传感器节点的数据，导致无线可充电传感器网络中存在节点能量消耗不平衡的问题；还解决了采集的数据若不及时上传到基站易造成缓存溢出的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110705758A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910857368.2
申请日：2019-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络技术领域，具体涉及一种面向水下网络的网元优化布局方法，包括以下步骤：输入水下环境三维立体图、水下盐度Y；随机生成初始网元个数N，并对其进行二进制编码，设置迭代次数、温度阈值；调用量子遗传算法根据水下环境三维立体图计算N个网元的最佳布局方案及其覆盖率PC；以N个网元个数以及相应最佳布局方案的网元覆盖率PC为参数计算计算适应度函数f(N,PC,Y)；本方法将模拟退火算法和量子遗传算法相结合，在保证水下环境中网元覆盖率的同时优化所需网元个数。
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公开(公告)号：CN110488868A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910813883.0
申请日：2019-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种多无人机协助用户的移动卸载方法，属于移动云计算领域。本发明从无人机资源分配、航迹规划和任务分配三方面对多用户上传和下载需求的移动迁移进行建模；然后利用一个三阶段的迭代算法对模型进行转化、松弛并利用分支定界法进行迭代求解，得到最优的资源分配、任务分配以及航迹规划方案。本发明的有益效果在于：本发明提出的移动卸载方法同时考虑到用户的上传需求和下载需求，极大地提高了用户的计算速率；本发明提出的移动卸载方法通过最大化所有用户中最小的计算速率，实现用户的公平性。
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公开(公告)号：CN110401936A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910669482.2
申请日：2019-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于D2D通信的任务卸载与资源分配方法，属于无线通信技术领域。该方法假设所用的用户可以相互卸载，同时考虑信道干扰，以最小化系统总开销为目的来建模；然后将问题解耦为两个子问题，分别利用拟凸和凸优化技术求解，将两个子问题迭代求解，最终得到问题的最优解。本发明提出的方法考虑到用户设备之间的相互卸载，依据用户设备所拥有的资源(计算能力、剩余电量等)为其分配合理的计算任务，使得资受限的设备可以参与计算，使得资源得到合理利用，以此提高全体用户的计算性能。此外，通过进行干扰管理和功率控制，为用户合理的分配信道，可以保障D2D通信质量。
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公开(公告)号：CN105183563B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201510593978.8
申请日：2015-09-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明属于虚拟计算资源分配领域，具体涉及一种面向关键任务计算机的CPU资源动态自配置方法。本发明包括：重置轮转时间T，开始计时，进入步骤(2)；获取各个虚拟机CPU利用率，进入步骤(3)；判断虚拟机CPU利用率是否大于等于Ufu，若是，进入步骤(4)，否则进入步骤(7)；判断CPU利用率是否大于等于Usu，若是，进入步骤(5)，否则进入步骤(10)。本发明采用的CPU资源动态变速分配方法，能够根据虚拟机的负载变化情况，动态地为虚拟机分配CPU资源，解决了在CPU利用率波动较大时的动态分配不及时问题，更有效地提高系统性能。
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公开(公告)号：CN104092588B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201410352941.1
申请日：2014-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明涉及一种网络异常检测方法，特别是一种基于SNMP与NetFlow结合的网络异常流量检测方法。本发明包括：(1)NetFlow数据采集与处理：NetFlow监控程序实时扫描预处理数据库中的数据表，采用基于NetFlow的流量检测方法，检测预处理数据库中的信息是否异常，若有异常则向监控程序提交异常信息的IP地址和协议号；(2)SNMP管理程序分析异常。本发明降低了误报率；采用NetFlow预处理方法，将采集到的大量数据经过四种方法处理，最终分成多张具有统计意义的数据表，为之后的检测方法提高了扫描速度，降低了计算开销。
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