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公开(公告)号：CN105611640B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201510727039.8
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W72/12 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及一种公平度可调的CoMP下行用户调度方法，包括如下步骤，步骤1：对所有待分配用户进行分组，每组用户数为系统可调度总用户数M，组内前N个元素由容量最大化调度准则决定，后M‑N个元素由分组决定，将所有可能出现的分组情况列出；步骤2：计算位于协作小区簇中所有待调度用户的信干噪比，选出信道容量Ci最大的用户作为主用户；步骤3：按照容量最大化调度准则寻找主用户的配对用户；步骤4：对待调度用户集合Ω和已被调度用户集合U进行更新；步骤5：判断配对用户数是否达到最大值，即已被调度用户数达到N，如是，进入步骤6，否则返回步骤3；步骤6：对剩余资源块按照所在分组进行调度，得到用户调度集。
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公开(公告)号：CN105354594B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201510726953.0
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种针对欠定盲源分离的混合矩阵估计方法，对接收到的两路观测信号分别进行短时傅里叶变换得到两路观测信号的短时傅里叶系数X1(t,f)和X2(t,f)，形成多个散点，去除低能量的散点；求取剩余散点的比值，根据比值将散点进行分类，得到散点数目最多的M类，计算每一类中散点比值的均值，然后将均值转化成直线的斜率角，再转换成列向量，根据方向接近的列向量得到旋转矩阵T，进行旋转变换，得到新的两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f)；针对两路观测信号X′1(t,f)和X′2(t,f)，再次根据两路观测信号的比值将散点进行分类，得到散点数目最多的S类，计算每一类中散点比值的均值，然后得到相近的斜率角，通过这些斜率角得到对应的列向量，最后得到整个混合矩阵。
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公开(公告)号：CN104065429B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410317201.4
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , H04L27/00
Abstract: 本发明属于认知无线电频谱感知技术领域，具体涉及一种在主用户信号先验知识未知，噪声具有不确定性的情况下，利用接收信号的频域盒维数值对无线信道的频谱的占用情况进行盲频谱感知的基于频域盒维数的盲频谱感知方法。本发明包括：将认知无线电感知节点接收到的信号进行采样，得到离散时间序列，截取固定长度；将截取的时间序列通过DFT变换从时域转换到频域；在频域上计算盒维数；将计算得到的频域盒维数和判决门限进行比较，得到频谱的占用情况。本发明能够在缺乏主用户信号的先验知识，噪声具有不确定性的情况下，在一定信噪比范围内，利用DFT将接收序列从时域转换成频域，再计算其盒维数实现盲频谱感知，算法简单有效。
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公开(公告)号：CN105373700A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510726970.4
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵和证据理论的机械故障诊断方法，步骤1：采用四种典型机械故障类型来构造识别框架；步骤2：将振动信号的四种信息熵作为故障特征；步骤3：通过仿真模拟，计算获取四种典型机械故障类型的故障特征参考值；步骤4：获取传感器接收到的故障振动信号，通过信息熵计算得到其故障特征值；步骤5：利用基于加权信息熵的故障特征提取方法，获取传感器振动信号分配给四种典型机械故障类型的基本概率赋值函数；步骤6：利用基于修正证据间冲突的改进证据合成方法，对得到的基本概率赋值函数进行证据合成，得到合成结果；步骤7：根据决策规则，得到故障诊断的最终结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102903084B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201210359004.X
申请日：2012-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的目的在于提供一种α稳定模型下的小波域图像噪声方差估计方法，包括对含噪图像进行小波域分解，进行α稳定模型下的原始系数参数估计，获得尺度参数和形状参数，从而获得原始系数的估计熵值；建立对角子带的含噪系数直方图，计算含噪系数熵值并记录子带系数熵值与原始系数熵值的熵值差、噪声方差的值；以步进量L更新噪声方差的值,重复上述步骤；对随机选取的1000幅不同图像重复上述过程，并计算在同一噪声标准差下的1000个熵值差的均值；建立噪声标准差与熵值差间的二次拟合关系获得拟合系数，从而获得方差估计表达式。本发明具有较强的鲁棒性，简化了模型参数估计和熵值的计算过程，易于计算和实现，具有更高的估计精度。
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公开(公告)号：CN104065597A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410317205.2
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明属于非合作通信领域的信号识别技术领域，具体涉及参数未知的BPSK信号和QPSK信号的基于小波能量分布熵的BPSK/QPSK信号识别方法。本发明包括：得到BPSK信号和QPSK信号的基带信号；对BPSK信号和QPSK信号的基带信号进行一维多尺度小波分解，求取能量分布熵；将BPSK信号和QPSK信号采样点数和能量分布熵熵值进行多项式函数拟合；将能量分布熵熵值和阈值进行比较，如果大于阈值判断是BPSK信号，否则为QPSK信号。本发明提出的这种新的BPSK/QPSK信号识别方法对所要识别的信号的参数依赖性小，能更好地识别BPSK信号和QPSK信号，并且在较低的信噪比下仍然有很好的性能。
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公开(公告)号：CN103761789A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410029436.3
申请日：2014-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于物联网和云计算的停车场综合管理系统及管理方法，停车场自动控制子系统通过通信子系统与控制中心子系统通信连接，控制中心子系统通过通信子系统与互联网云服务器子系统通信连接；停车场自动控制子系统通过RFID射频读卡器自动进行车辆识别，通过门禁舵机控制系统门禁舵机起降，并自动计费，同时将停车场车位信息、计费情况信息、停车场温湿度、烟雾情况信息发送至控制中心子系统；控制中心子系统将前述信息和视频监控模块传送的视频数据传送至互联网云服务器子系统；互联网云服务器子系统实现对各个停车场的实时监控以及停车场数据共享；手机终端子系统可以实时查询停车场分布地图，自动生成停车场分布地图，生成最佳停车路线。
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公开(公告)号：CN102437984A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110347819.1
申请日：2011-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供低信噪比下基于复杂度特征的调制信号识别方法，包括以下步骤：对截获的未知通信信号离散化为一定间隔的时间信号序列，将其按照一定的规则重组成不同长度的特征向量，而后进行多重分形维数运算，提取通信信号的多重分形维数特征，在低信噪比下提取不同信号的细微特征，对提取的未知信号特征利用灰色关联理论与数据库中的已知调制类型信号的多重分形维数特征进行关联计算，判断该信号的调制类型为关联度最大的信号的调制类型，实现对通信调制信号的分类识别。本发明具有在强干扰环境下检测区分出不同调制类型的通信信号的能力，进而达到对通信信号调制类型的进行识别的目的。
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公开(公告)号：CN102426701A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110347609.2
申请日：2011-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的目的在于提供基于双树复小波变换和PCA的水下声纳图像的去噪方法，分为以下步骤：对一幅水下声纳图像应用双树复小波变换，将图像由空间域变换到复小波域，保持图像经三层双树复小波变换后获得的低频近似分量不变，对图像的高频分量进行处理，采用PCA方法估计高频子带中噪声的能量，从而确定阈值并采用硬阈值函数对复小波系数进行处理，对处理后的复小波系数进行双树复小波反变换，获得最终去噪后的图像。本发明克服了传统二维小波缺乏平移不变性和方向选择性的缺点，更好地捕捉图像的方向性信息，能够在去除噪声的同时，更好地保护图像的边缘、纹理等细节信息。
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