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公开(公告)号：CN106156428A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610529118.2
申请日：2016-07-06
Applicant: 大连海事大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G08G3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法，其特征在于，包括如下步骤：初始化仿真系统内的船舶交通流永久实体并建立对应的航道网络模型；根据港口历史交通流数据，基于样本分析的随机数生成算法初始化仿真系统内的船舶交通流船舶实体并配置每一船舶交通流船舶实体所对应的初始化属性；创建船舶交通流永久实体与船舶交通流船舶实体的仿真关系，并以每一船舶交通流船舶实体驶入下一段航道或锚地或泊位为船舶事件，确定仿真过程中每一次推进步长，以生成船舶安排进出港仿真进程。本发明能够实现任意港口、任意时间跨度的船舶交通流模拟生成过程，其通过计算机自动模拟出更符合真实交通流规律的仿真交通流，对应的通用性更强。
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公开(公告)号：CN103269490B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310204784.5
申请日：2013-05-28
Applicant: 大连海事大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种无线混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法，用于实现蜂窝网络构成的混合网络中基站的选址，首先在目标区域内设定多个基站候选点和覆盖测试点，并将上述基站候选点和测试点建立二维坐标图，根据建立的二维坐标图和宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝基站的覆盖范围来建立对应的三种二维数组，即宏蜂窝二维数组、微蜂窝二维数组和微微蜂窝二维数组，通过对这三种数组进行遍历来在目标区域内选取合适的宏蜂窝基站数目、微蜂窝基站数目和微微蜂窝基站的数目。本发明利用建立的三种二维数组来确定基站的选址布局以实现对目标区域的覆盖，方法简单、快速有效，而且能够在目标区域内进行无线蜂窝网络规模测算，即确定无线蜂窝网络部署所需的最少基站数目、各基站类别、以及最少网络总成本和基站总功耗。
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公开(公告)号：CN103258330A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310200019.6
申请日：2013-05-24
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像中端元丰度值的估计方法，包括以下步骤：从图像中提取端元；选择混合像元点；线性分解得到对应丰度值；求取端元对应的归一化光谱特征值；在直角坐标系下描点；进行曲线拟合得到二次曲线表达式；通过归一化光谱特征值映射得到剩余点的丰度值；求取估计值与实际值的均方根误差RMSE并判断RMSE是否满足所求精度。由于本发明通过将光谱特征值与端元丰度之间建立一定的关系来快速预测丰度值，从而避免了对所有混合像元点进行线性分解才能得到对应丰度值的弊端，在实际应用过程中，只需要选取极少量分布均匀的像元点进行线性分解，就可以获得所有像元点中对应端元的丰度值，这样就有效地缩短了混合像元分解的时间。
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公开(公告)号：CN119271372A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411344038.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态定价和终端设备移动性的车联MEC计算任务调度方法，包括以下步骤：建立车联网移动边缘计算系统，并将所述车联网移动边缘计算系统划分为用户侧和任务侧，建立用户侧任务卸载模型，在二进制任务卸载调度中，建立在满足预算和时延限制条件下最大化移动用户车辆长期效用的数学模型；建立边缘侧任务处理模型，建立最大化路边单元总体效用数学模型，引入简化变量，松弛整数约束条件，通过KKT条件对最大化路边单元总体效用数学模型进行求解，获得使路边单元总体效用最优服务定价；基于最优服务定价，采用多智能体强化学习算法，对最大化移动用户车辆长期效用数学模型进行求解，确定移动用户车辆计算任务卸载的最终边缘计算服务器。
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公开(公告)号：CN116301045B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310280858.7
申请日：2023-03-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种面向时空约束网络的无人机数据采集任务分配方法，包括：若任务请求者的位置处于无人机的工作区域，则当存在无人机当前处于空闲状态，且任务请求者的任务处于未执行状态时，获取无人机能够执行的任务集合；根据所述任务的剩余有效时间对无人机数据采集任务进行分配，获取任务分配信号；空间众包服务器将任务分配信号发送至无人机。本发明针对时空约束网络数据采集中无人机任务分配的要求，考虑不同任务的时空需求和无人机的机动性对数据采集任务分配的需求，并且充分考虑了无人机由于电池限制，补充能源不方便的问题，在电池容量有限的情况下，平衡各无人机的数据采集任务，提高任务分配整体效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116455456B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310488511.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04B7/185 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于低轨卫星星座的端到端通信性能解析模型建立方法，包括：构建基于低轨卫星星座的端到端通信空间分布子模型，确定通信节点之间的几何关系；构建基于低轨卫星星座的端到端通信星地无线信道子模型；构建低轨卫星接收到的信噪比模型和收端地球站接收到的信干噪比模型；建立信噪比模型和信干噪比模型与关键性能指标包括成功传输概率和平均链路容量的关联关系；推导关键性能指标的解析表达式。本发明提供了一种简单、高效的基于低轨卫星星座的端到端通信性能解析模型建立方法，降低了性能解析的系统开销。同时，该发明能够获取长期有效的理论结果，并能够用于未来大规模低轨卫星星座的部署和运行管理。
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公开(公告)号：CN115442241B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202210928322.7
申请日：2022-08-03
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超图的海域立体通信网建模及可靠性分析方法，包括：S1：对海域立体通信网的通信节点和通信链路进行抽象表示，建立基于超图的海域立体通信网的超网络拓扑模型；S2：利用关联矩阵和超邻接矩阵建立节点与节点、节点与超边之间的关联映射关系；S3：基于状态向量，对节点和链路进行状态分析；S4：根据节点与链路状态的动态变化对海域立体通信网进行可靠性分析。本方法综合考虑了节点与链路的不同状态，体现异构特性，并且在可靠性分析时将链路特性与超边特性结合，不仅仅从拓扑层面，还考虑了不同类型业务需求，整体分析了网络可靠性，更加符合海域立体通信网的要求。
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公开(公告)号：CN114898594B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210431266.6
申请日：2022-04-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明一种可搭载无人机的通感算控一体化智能灯船控制系统，包括：多个无人机、对灯船周围的海上水文信息和天气信息进行采集的水文及天气信息采集模块；获取灯船本身的位置信息的北斗定位模块I；用于无人机和灯船所在海域的船舶进行信息传送的北斗通信卫星模块；无人机包括对灯船所在海域的船只航行信息进行视频拍摄的视频采集模块、采集无人机位置信息的北斗定位模块II；多个无人机互信进行信息传送，由距离岸基管理中心最近的无人机通过通信模块将风险信息或已经发生事故的视频信息传送给距离岸基管理中心，避免了过去灯船系统通信方式单一，通信效率低的问题，使用户与装置、装置与装置之间的联络更加高速便利，大大节约了通信成本。
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公开(公告)号：CN115442241A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210928322.7
申请日：2022-08-03
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超图的海域立体通信网建模及可靠性分析方法，包括：S1：对海域立体通信网的通信节点和通信链路进行抽象表示，建立基于超图的海域立体通信网的超网络拓扑模型；S2：利用关联矩阵和超邻接矩阵建立节点与节点、节点与超边之间的关联映射关系；S3：基于状态向量，对节点和链路进行状态分析；S4：根据节点与链路状态的动态变化对海域立体通信网进行可靠性分析。本方法综合考虑了节点与链路的不同状态，体现异构特性，并且在可靠性分析时将链路特性与超边特性结合，不仅仅从拓扑层面，还考虑了不同类型业务需求，整体分析了网络可靠性，更加符合海域立体通信网的要求。
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公开(公告)号：CN115278729A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210761914.4
申请日：2022-06-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明一种海洋物联网中无人机协作数据收集与数据卸载方法，包括以下步骤：基于无人机协作数据收集与数据卸载的模型，构建最小化无人机总任务完成时间的约束优化问题；基于双延迟深度确定性策略梯度的无人机轨迹优化算法，确定无人机的轨迹；基于启发式算法，最大化浮标传输速率，确定浮标的发射功率以及浮标‑无人机的关联关系；结合基于双延迟深度确定性策略梯度的无人机轨迹优化算法与启发式算法，对无人机轨迹、无人机、浮标的传输功率和浮标‑无人机的关联关系进行优化，最小化无人机总任务完成时间，实现海洋物联网中无人机协作数据收集与数据卸载；与传统优化方法相比，降低了计算复杂度，有效缩短无人机的任务完成时间。
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