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公开(公告)号：CN104378103B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201410473366.0
申请日：2014-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H03K19/20
Abstract: 双轨预充电逻辑单元结构，属于电路电子领域，本发明为解决在面积开支不大的情况下，有效解决提前传播效应的问题。本发明与‑与非逻辑包括单轨与逻辑电路和单轨与非逻辑电路；两个电路均具有四个输入端，分别连接四个输入信号a、b和单轨与逻辑电路的输出信号y为输入信号a和b的与逻辑结果；单轨与非逻辑电路的输出信号为输入信号a和b的与非逻辑结果；或‑或非逻辑包括单轨或逻辑电路和单轨或非逻辑电路；两个电路均具有四个输入端，分别连接四个输入信号a、b和单轨或逻辑电路的输出信号y为输入信号a和b的或逻辑结果；单轨或非逻辑电路的输出信号为输入信号a和b的或非逻辑结果。
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公开(公告)号：CN104333362B
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201410470485.0
申请日：2014-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H03K17/687
Abstract: 本发明涉及一种同或‑异或双轨预充电逻辑单元，属于电路电子领域，本发明包括单轨异或逻辑电路和与之互补的单轨同或逻辑电路；两个电路均具有四个输入端，分别连接四个输入信号、、和；单轨异或逻辑电路的输出信号为输入信号和的异或逻辑结果；单轨同或逻辑电路的输出信号为输入信号和的同或逻辑结果。本发明在面积开支不大的情况下，能够有效地平衡逻辑单元内部节点的功耗，消除内部节点的记忆效应，有效地解决同或‑异或双轨预充电逻辑单元的提前传播效应的问题，实现安全有效的同或‑异或逻辑。
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公开(公告)号：CN103198251B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201310103424.6
申请日：2013-03-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的硬件木马芯片识别方法，解决了现有识别方法中需人工观察，效率低的问题，实现了硬件木马芯片识别的智能化。该方法包含以下步骤：首先获取所有待检测芯片的侧信道信息并对其进行数据预处理；选取部分待检测芯片进行反剖分析，确定反剖芯片是否含有硬件木马；利用不含硬件木马的反剖芯片经预处理之后的侧信道信息建立芯片特征空间；将所有待检测芯片经预处理后的侧信道信息矩阵投影到该特征空间，得到侧信道信息特征数据矩阵；利用反剖芯片的侧信道信息特征数据及相应的目标输出值建立并训练神经网络；将测试芯片的侧信道信息特征数据送入到已训练完成的神经网络进行判别输出，实现对硬件木马芯片的识别。
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公开(公告)号：CN104378103A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410473366.0
申请日：2014-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H03K19/20
Abstract: 双轨预充电逻辑单元结构，属于电路电子领域，本发明为解决在面积开支不大的情况下，有效解决提前传播效应的问题。本发明与-与非逻辑包括单轨与逻辑电路和单轨与非逻辑电路；两个电路均具有四个输入端，分别连接四个输入信号a、、b和；单轨与逻辑电路的输出信号y为输入信号a和b的与逻辑结果；单轨与非逻辑电路的输出信号为输入信号a和b的与非逻辑结果；或-或非逻辑包括单轨或逻辑电路和单轨或非逻辑电路；两个电路均具有四个输入端，分别连接四个输入信号a、、b和；单轨或逻辑电路的输出信号y为输入信号a和b的或逻辑结果；单轨或非逻辑电路的输出信号为输入信号a和b的或非逻辑结果。
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公开(公告)号：CN102999077A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210509155.9
申请日：2012-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05F1/565
Abstract: 一种高线性补偿的电流平整电路，它涉及电路电子领域，它解决了目前电流注入补偿单元线性度的不足，达到高线性补偿的目的。它包括电流检测模块和电流注入补偿模块；电流检测模块，用于检测流经密码核心电路的电流Icore产生的变化电流ΔIcore，并转换变化电流ΔIcore为相应的变化电压ΔV，还用于将变化电压ΔV发送给电流注入补偿模块；电流注入补偿模块，用于将变化电压ΔV线性转换为补偿电流ΔIR，并通过补偿电流ΔIR对变化电流ΔIcore进行补偿，使总的电源端检测到的变化电流ΔItot被削平；电流注入补偿模块由放大器A、第三PMOS管M3、第四PMOS管M4和第五NMOS管M5至第十NMOS管M10组成。本发明达到隐藏芯片核心电流变化的目的，能够在加密中广泛应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118915011B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411372332.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S7/41
Abstract: 本申请提供了一种基于毫米波MIMO雷达的低复杂度超分辨3D估计方法，解决了现有雷达角度估计分辨率低、角度分辨能力差和计算复杂度高的技术问题。其包括：利用DDM‑MIMO雷达去获取离散中频信号，对其进行频域预处理得到角度数据矩阵；利用角度超分辨算法对角度数据矩阵进行计算，得到三维参数估计结果；其中，频域预处理包括2D‑FFT预处理、目标检测和加入额外空带的解模糊；角度超分辨算法指，通过波束空间转换、实值变换得到协方差矩阵，随后利用多级维纳滤波器获取信号子空间，构建ESPRIT算法的移不变方程并求解，得出三维参数估计结果。本申请可广泛应用于毫米波MIMO雷达的技术领域。
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公开(公告)号：CN119199829A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411301749.X
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司 , 威海天航信息技术有限公司
Abstract: 本发明一种无人艇载高海况下海面目标检测装置及方法，涉及海况目标检测领域，为解决现有海面目标检测装置在高海况及恶劣天气下，受环境干扰较大，检测性能下降，难以实现目标的精确检测和灵活的实时跟踪的问题。包括：伸缩装置、位姿补偿装置和检测平台；所述检测平台包括底托和安装在底托上的监测雷达和电子水平仪；所述位姿补偿装置位于检测平台的下方，用于控制检测平台的翻动及上下移动；所述伸缩装置的底端固定在无人艇甲板上，所述伸缩装置的另一端与位姿补偿装置的底部中心相连接，用于控制位姿补偿装置的高度及使其自转，以进一步控制监测雷达对目标的持续跟踪；所述高海况下海面目标检测装置还包括预警装置、监测相机和电子陀螺仪。
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公开(公告)号：CN117454515B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311428413.5
申请日：2023-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 中国科学院微小卫星创新研究院
Abstract: 本申请提供了一种卫星仿真系统的效能评估方法及系统，解决了现有效能评估方法对不同评估对象进行效能评估时指标配置过程复杂的技术问题。其包括以下步骤：指标配置：根据评估任务配置各层级评估指标项、各指标项的隶属关系、最底层指标项的指标量化方法和指标归一化方法；效能评估：给各层级评估指标项分配指标权重，读取当次卫星仿真系统试验数据，生成效能评估值。本申请可广泛应用于航天器仿真评估技术领域。
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公开(公告)号：CN116911535B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310791477.5
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进CBBA算法的多无人船动态任务分配方法及系统，属于多无人船动态任务分配技术领域。为解决传统CBBA算法在任务重分配方案的计算上存在路径代价指标高、任务完成量低，对于新任务或突发情况会导致无人船任务能力消失的问题。通过构建无人船优先选择集群，来提高算法的计算速度，使算法快速收敛，引入距离奖惩因子和判断时间窗约束的指示变量，根据代价函数构建任务包，使任务分配方案趋向于让无人船执行距离较近任务，使环境内每个具有任务执行能力的个体以自身收益最大、损失最小为目标自行构建任务包；加入时间窗约束，将不符合的任务排除保留符合的任务，再进行冲突消解，最后判断无人船间是否达成共识。
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公开(公告)号：CN116698066B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202310660557.7
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 基于邻域扩展和边界点改进A‑star算法的机器人路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域，为了解决传统A‑star算法路径规划时存在搜索时间长、自由度不高、搜索的路径具有很多转折点等一些问题，可能会导致规划得到的最短路径不是实际机器人的最优移动路径，以及为了兼顾移动机器人在各方面的优良性而提出的。首先，将A‑star算法扩展搜索邻域；其次，针对局部无障碍环境下，传统算法搜索效率低，且规划时间长等问题，利用局部障碍环境分块规划的思想，基于两点线段最短原理，对环境信息进行分析。在路径连接过程中，若路径中不存在障碍物，则直接直线连接起点与终点；否则，通过求取相交障碍物的边界点，将路径分为多个局部路径进行规划，最后合并得到整体路径。具体实现为在起点与最后一个边界点之间使用改进A‑star算法求解最短路径，在边界点与终点之间直接直线连接。
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