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公开(公告)号：CN105101358A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510381944.2
申请日：2015-07-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W48/18 , H04B17/382
CPC classification number: H04W48/18
Abstract: 本发明属于认知网络领域，具体涉及一种面向认知网络接入选择的自适应跨层感知装置。本发明包括接入网络选择器连接至自适应跨层方案管理器，选择出最优的接入网络，由ODA认知环组成；ODA认知环包括观察模块、决策模块和执行模块；自适应跨层方案管理器接收接入网络选择器的接入网络信息，完成跨层方案的选择和执行，根据当前网络的状态信息和用户状态信息，通过跨层感知的方法优化网络的整体性能，包括跨层方案选择器和动态跨层协议栈两个部分。本发明从多种跨层方案的兼容性和自适应选择问题出发，允许系统根据不同的网络及用户状态自适应决策、执行相应的跨层方案，在优化网络性能的同时，提高系统的全局效能。
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公开(公告)号：CN105024880A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510419779.5
申请日：2015-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向关键任务计算机集群的弹性监控方法。为集群中的主节点设置一个管理系统，为每个子节点分配一个监控代理，子节点的监控代理负责采集各自节点的监控数据，并发送给主节点的管理系统；在每个监控周期开始时，计算出集群每个节点的最大负载，如果子节点最大负载大于70％，则采取高负载监控方法对子节点进行监控；如果子节点最大负载小于等于70％且大于30％，则采取正常负载监控方法对子节点进行监控；如果子节点最负载小于等于30％采取低负载监控方法对子节点进行监控。本发明在集群节点高负载的情况下，减少不必要的资源占用，减少监控系统对集群性能的影响；在低负载的情况下，对节点采取更加细粒度的监控。
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公开(公告)号：CN104899762A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510166507.9
申请日：2015-04-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逆向推理的信任管理方法，包括信任评估模块和信任惩罚模块，对于信任评估模块，通过节点间交易产生节点间的满意度评价，采用多元评价机制计算被评估节点的直接信任值；利用余弦相似度公式求得相似节点集，计算被评估节点的间接信任值；结合直接信任值和间接信任值，计算被评估节点的综合信任值；比较综合信任值和信任阈值的大小，标记被评价节点；生成有标记的节点序列。对于信任惩罚模块，查询其他节点对标记节点的综合信任值；根据节点标记的不同，寻找并惩罚恶意节点；惩罚恶意节点，降低其信誉值；计算所有节点的最终信誉值；生成按信誉值降值排序的节点序列。本发明引入惩罚机制，使评估结果更准确。
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公开(公告)号：CN102781064B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210160270.X
申请日：2012-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种针对无线Ad hoc网络的AODV路由协议的改进方法，包括以下步骤：选取跨层路由判据参数，网络节点最近的分组重传率RTRA和RREQ分组在传输过程中经过的节点的MAC层分组重传率的平均值，在网络层获得入口指针后，添加入口指针mymac来获得MAC层接口对象，并通过调用该对象的函数实现跨层参数RTRA的传递，声明一个指针指向节点自己的路由代理对象，然后将该节点的MAC层接口对象挂在路由指针上，参数RTRA跨接口队列和逻辑链路层两层，从MAC层传递到网络层。本发明降低了用户的平均端到端的时延和平均路由开销。
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公开(公告)号：CN103457949A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310385025.3
申请日：2013-08-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于sFlow的大规模网络安全分析方法，该方法具体是：步骤1）接收网络中的sFlow数据；步骤2）sFlow数据解析；步骤3）判断数据类型，判断步骤2）中解析后数据类型是否属于流样本，如果是则执行步骤4），反之则执行步骤6）；步骤4）接收流样本数据；步骤5）性能数据分析，并生成性能安全事件；步骤6）接收计数器样本数据；步骤7）网络流数据分析，并生成网络流安全事件；步骤8）安全事件存储，将步骤5）中所生成的性能安全事件和步骤7）中网络流安全事件存储到数据库中，并继续执行步骤1）。本发明面向大规模网络，通过sFlow所含丰富的信息实现了对网络的自动化安全分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117763717A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311653000.7
申请日：2023-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mworks的船舶路径跟踪控制仿真系统及方法，属于船舶路径跟踪控制仿真技术领域。基于Mworks的船舶路径跟踪控制仿真系统包括路径跟踪控制模块、航向控制模块、速度控制模块和动力控制模块，路径跟踪控制模块与航向控制模块和速度控制模块连接，航向控制模块和速度控制模块与动力控制模块连接。本发明旨在基于Mworks平台搭建船舶路径跟踪控制仿真系统，采用LOS/ILOS控制器智能切换导引算法计算输出控制指令，经过仿真模块执行，可以准确地完成船舶路径跟踪控制任务，具有显著的有益效果：1)能够实现船舶在给定路径上的精确跟踪和稳定航行；2)能够适应不同的航行场景和操作要求。
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公开(公告)号：CN117062219A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311099198.9
申请日：2023-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mworks的5G高精度定位系统及方法，属于高精度定位模拟领域。基站模块、环境模拟模块和终端模块依次双向连接。进一步的，基站模块，用于生成、调制和模拟定位信号的发射，信号的发射采用现有的射线传播方法进行模拟；环境模拟模块，用于构造三维虚拟空间，模拟环境和5G信号的交互，并绘制射线路径，计算5G信号的传播损耗；终端模块，用于进行信号的解调、首径信息的提取、定位算法的计算以及定位结果的可视化，从而实现对定位过程的模拟和高精度位置定位的计算。本发明无需搭建物理环境，成本低廉，且能显著降低多径信号和噪声干扰对5G PRS相关峰值检测的影响，提高5G PRS定位精度。
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公开(公告)号：CN110232517B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201910493082.0
申请日：2019-06-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/0226 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种移动群智感知用户收益选取方法，先将双方收益的选择建模为发布者—用户演化博弈模型；根据用户上传数据的有关属性计算数据质量偏离度，去除低质量的用户数据；对通过筛选的用户进行演化策略解的求解并进行稳定性分析，得到不同条件下的用户最优收益策略。与现有技术相比，本发明在用户数据评估阶段筛选出所有的合理用户，与两种常见的异常检测方法进行性能相比(即BP方法和SVM方法)，具有高异常数据识别准确率和数据分类正确率的优点，同时，在用户数据质量确认的条件下，尽可能的选取高质量的用户数据，从而确保中标用户的最大收益并保证感知平台的整体效用。
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公开(公告)号：CN109376374B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811017232.2
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/16 , H04L41/0246
Abstract: 本发明属于移动云计算领域，具体涉及一种基于多射频通信的多用户计算迁移方法，包括以下步骤：控制器依据收集到的全体用户信息及系统的目标，利用基于参数分析的多射频多用户计算迁移建模方法对多射频多用户计算迁移问题进行建模，得到初始问题模型Θ；控制器根据上一步得到的初始问题模型Θ的特点，利用基于McCormick envelope的松弛与线性化方法对模型进行松弛与转化，得到松弛后的问题模型Θ*；控制器利用分支限界法对上一步得到的松弛后的问题模型Θ*进行求解，使得总体受益用户最多，并且使得用户迁移代价减少。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，可以满足用户需求的多样性，高了用户传输数据的速率，极大提高了多射频的利用效率。
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公开(公告)号：CN110458033B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910644318.6
申请日：2019-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于可穿戴位置传感器的人体行为序列识别方法，具体步骤包括：数据采集、数据分割、识别。解决了使用可穿戴传感器进行人体行为识别中，对运动序列进行划分时步骤繁琐、模型复杂度较高的问题，通过结合参考传感器标签的高程和水平信息的变化，在识别前，对数据预先进行0级、1级、2级三个参考级别的分割，而不依赖于复杂的模型，实现了高效的对运动序列的划分以及识别，降低分割过程模型复杂度。
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