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公开(公告)号：CN114025405B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202111176454.0
申请日：2021-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于强化学习的水下无人航行器安全机会路由方法及装置，属于传感器技术领域。目前水下探索针对的对象是水下不可自主移动的传感器节点；不能在移动中对相遇节点进行选择；容易造成空洞节点。本发明提供一种基于强化学习的水下无人航行器安全机会路由方法，包括：水下无人航行器向通信范围内初次筛选节点，并建立信任评估模型；根据初步筛选的节点建立信任评估模型进行评估；评估元素输入模糊逻辑系统，获取评估节点综合信任值，评估节点综合信任值更新到相遇节点信任值动态表中；根据模糊逻辑系统输出的评估节点综合信任值，使用强化学习进行路由选择、设置状态‑动作值更新函数和设置奖励函数。本发明应用于水下无人航行器安全机会路由领域。
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公开(公告)号：CN116167946A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310259345.8
申请日：2023-03-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于暗通道先验理论的高温图像去雾增强方法及装置，涉及涡轮发动机叶片应变测量图像去雾增强技术领域，解决的技术问题为“如何在高温环境下对涡轮发动机叶片应变测量图像进行去雾增强”，方法包括：获取待观测对象的图像；基于所述图像得到暗通道图；在所述暗通道图中搜索背景光强所在区域，得到对应的背景光强值和透射率图；将所述背景光强值和透射率图输入有雾图像模型进行反推，得到初步去雾图像；对所述初步去雾图像进行HSI空间变换处理，得到去雾增强图像；该方法对高温图像采用暗通道先验理论进行去雾，并通过HSI空间变换对图像进行增强，能够有效解决图像雾化和失真的问题，从而提高采用图像进行应变检测的精确度。
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公开(公告)号：CN115659495A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211267073.8
申请日：2022-10-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法及装置、多无人船快速任务构型方法,涉及多无人船任务规划技术领域。本发明采用所述构型运动模型获得多无人船完成任务的执行序列，使得多无人船在能量消耗最低的同时，最快完成任务。本发明所述的构型方法为：根据每艘无人船的最大额定运动速度，得到每艘无人船从初始位置到完成任务所需的时隙数，根据所述时隙数，获得每艘无人船的最大运动速度再根据每艘无人船的运动方向，获得所有无人船的聚集运动模型然后根据每艘无人船的初始位置到必过点的距离大小、每艘无人船完成聚集运动后到必过点的距离和每艘无人船聚集运动的步长，获得所有无人船的构型运动模型。本发明适用于多无人船快速完成任务。
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公开(公告)号：CN113726664B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110886162.X
申请日：2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨聚车科技有限公司
Abstract: 本发明是一种基于双更新策略的车联网节点转发效用学习方法。本发明涉及移动机会网络通信技术领域，基于车辆节点间信息交互过程中的信息更新，确定学习过程中基本要素；确定节点接触新鲜度系数，确定节点接触概率，建立车载机会网络中节点转发先用学习模型；根据车载机会网络的路由需求和节点机会接触特性，确定转发效用学习更新模型，建立转发效用值数据包转发更新策略，获取发送节点从上一节点中接收该数据包的时刻，建立转发效用值节点接触更新策略，在更新过程中采用与转发更新过程不同的学习系数。本发明提高车载机会网络的传输性能，包括提高数据包投递成功率和降低数据包传输时延。
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公开(公告)号：CN109640369B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201811446460.1
申请日：2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应功率的车载网可靠通信方法，属于数字通信领域。传统的路由协议中车辆采用固定的传输范围，但是由于车辆的高速移动导致车载自组织网络中的车辆密度快速变化，为了配合不同时当车辆选择不同的传输范围和传输功率，本发明提出基于自适应功率的车载网可靠通信方法。本发明提供的方法在道路段和道路交叉口根据车辆的速度的方向计算车辆间通信链路的通信时间，综合节点的链路的可靠性，地理前进距离及竞争窗口的大小等设置邻居节点的定时器，做出路由决策，更高优先级的节点具有更小的等待时间，在所有邻居节点中的拥有最高优先级的节点将最先发送数据包，保证车辆之间通信时的数据包投递的成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112927505B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110119357.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/081 , G08G1/095 , G06K9/62 , G06N3/08 , G16Y10/40 , G16Y40/35 , H04W4/029 , H04W4/40
Abstract: 本发明为了解决现有强化学习算法受限于维度爆炸问题无法直接拓展到大规模真实城市路网场景、以及协作式多智能体强化学习模型的训练效率低下问题，结合车联网通信背景，提出了一种车联网环境下基于多智能体深度强化学习的信号灯自适应控制方法。本发明具体包括4个步骤：基于车联网通信架构—设计CGB‑MATSC模型—在模型上结合DQN算法得到CGB‑MAQL算法—为了加速算法收敛提出了基于多线程的启发式学习机制；本发明用于优化路网范围内所有路口的信号灯控制策略，该模型为智能体规模扩展导致的空间维度爆炸提供了一个高效的解决方案，支持其他强化学习算法的拓展，且在大规模异构路网环境中具有较好的有效性和可拓展性。
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公开(公告)号：CN110414750B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910802091.3
申请日：2019-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于深度增强学习的电动汽车实时充电站选择方法，所述方法包括：步骤一：全局充电控制器收集消息；步骤二：车辆发送请求；步骤三：MEC对请求做出决策；步骤四：电动汽车执行动作并上传信息；步骤五：Q‑table更新。本发明提出的实时充电站选择方法接近真实场景，给车辆提供实时选择方案，且能支持无人驾驶的行进模式。此方法为解决电动汽车的里程焦虑并提高现有充电站的利用率不仅可以最小化汽车行驶时间，提高车辆工作效率，还可以减少充电站平均等待队长以均衡各充电站负载，避免出现“部分拥挤，部分闲置”的现象。
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公开(公告)号：CN114024891A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111159351.3
申请日：2021-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨聚车科技有限公司
Abstract: 本发明涉及空间通信技术领域，尤其涉及一种基于朴素贝叶斯辅助的接触图路由方法及存储介质。本发明技术方案包括：1.根据节点扩展CGR提出的接触数据库，将本地节点状态记录为快照；2.运用朴素贝叶斯法计算本地节点与相邻节点构成的任意节点对间的潜在不可靠性概率；3.计算本地节点的不可靠性概率；4.选择不可靠性概率和预计回收时间间隔乘积最小的相邻节点传输数据；5.将每个节点当前状态和数据传输结果导入自身扩展的接触数据库中进行更新。本发明还提供一种计算机可读存储介质，用于存储执行本发明方案的计算机程序。应用本发明提供的接触图路由方法，提高了链路可靠性和数据传输效率，满足空间通信数据传输基本需求。
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公开(公告)号：CN113701741A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110885411.3
申请日：2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨聚车科技有限公司
Abstract: 本发明是一种基于启发式的多机器人SLAM地图融合的方法。本发明涉及图像融合技术领域，本发明采集各个机器人的周围环境信息，根据环境信息构建局部地图；根据构建的局部地图融，通过平面变换变化合成全局地图；并确定融合效果；根据合成后的全局地图，确定融合效果；对融合后的全局地图中未对齐的部分，进行优化得到优化后的全局地图；判断优化后的全局的地图的对齐部分占比，判断优化方法的性能。本发明可用于机器人的地图构建，特别适用于复杂环境下多机器人地图构建并融合。
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公开(公告)号：CN109600715B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201811446496.X
申请日：2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种车联网V2X通信辅助文件下载方法，当车辆进入RSU的通信范围之后，RSU与车辆之间建立连接，并使用道路划分的机制，当目的车辆无法在RSU内下载完音视频等文件时，簇内的车辆帮助该目的车辆进行下载，当车辆驶离RSU通信范围时，连接断开，由相对速度、相对距离和活跃度确定的亲密值确定合作车辆，该车辆辅助目的车辆下载文件，簇内外车辆之间进行合作传输，通过数据动态分配，完成部分文件下载。本发明不仅可以适应网络高速动态变化的场景，还能够适应通信两端链路不稳定甚至不完整的情况，本发明提出了车辆合作下载方法可以提高交付率并最大限度地减少网络资源的消耗，可以大大的缩短下载时间，同时经济效益上也非常实惠。
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