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公开(公告)号：CN118785198A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410701909.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及卫星及无人机海洋网络数据处理技术领域，具体的说是一种基于最大熵深度强化学习的NOMA海事网络系统功率分配方法，包括以下步骤：步骤1：建立基于NOMA的海洋卫星无人机海面混合网络，并设计通信网络资源优化问题；步骤2：利用深度强化学习算法来解决步骤1中资源优化问题；步骤3：建立基于最大熵思想的软代理关键海洋卫星通信功率分配方法SAC‑OSCPA，以解决深度Q网络算法高估Q值和局部最优收敛的风险。
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公开(公告)号：CN118243106B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410384690.9
申请日：2024-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种基于平方根分解的扩维容积ECKF算法的多AUV协同导航的滤波方法、系统及存储介质，涉及多AUV协同导航技术领域，为解决现有的ECKF算法在滤波过程中的矩阵求逆、矩阵开方等对数值计算时较为敏感,会引入较大计算误差；同时难以有效处理过程噪声的不可加性、量测噪声的未知时变性的问题。包括：S1、建立主从式多AUV协同导航系统的离散时间状态方程和量测方程；S2、采用基于平方根分解的扩维容积ECKF算法对从AUV进行状态预测和量测预测，过程中使用QR正交分解求解状态估计误差协方差矩阵的平方根，以提高滤波精度和数值计算的稳定性；S3、对状态估计值和误差协方差矩阵的平方根进行更新，实现多AUV协同导航的滤波。本发明用于多AUV的协同导航定位。
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公开(公告)号：CN116898172B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310874394.2
申请日：2023-07-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种复杂作业场景探测头盔装置及应用方法，属于复杂场景环境探测技术领域。为解决现有头盔在复杂作业场景下难以进行全天时、全天候和全场景的立体观测，且难以进行立体感知、传输、分析和预警的问题。头盔主体上设有左右对称的毫米波雷达、红外成像传感器、光学摄像头、光源、可折叠显示屏、定位模块、语音通话模块和控制处理器，手持终端外置组件包括物联网模块、手持控制板和电源模块，通过光学摄像头、红外成像传感器或毫米波雷达获取信息。可应对井下作业、救援等场景中粉尘弥漫、泥浆飞溅、烟雾遮挡或落石塌方，使得作业或救援人员有效感知前视区域风险、躲避顶部物体塌落，实现全场景的对复杂作业场景进行立体观测、传输和分析。
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公开(公告)号：CN117367431B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311376185.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 带未知量测偏置的MEMS与UWB紧组合定位方法及系统，涉及室内定位技术领域，为解决现有的室内定位系统由于UWB输出的测距信息带未知量测偏置而导致室内定位精度低的问题。包括如下过程：选取MEMS的位置误差、速度误差、姿态角误差、陀螺偏置误差、加速度计偏置误差作为室内定位系统的导航误差状态向量，并基于此构建状态方程和量测方程；因UWB输出的测距信息带未知量测偏置，故本室内定位方法的量测噪声被假设服从非零均值高斯分布；提出正态类别分布并对其边缘化来对上述的非零均值高斯量测噪声进行建模；在贝叶斯框架下分别计算权重#imgabs0#导航误差状态向量#imgabs1#系统增益矩阵#imgabs2#以及相应的估计误差协方差矩阵#imgabs3#更新形状参数#imgabs4#更新导航误差量的状态，实现定位结果输出。
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公开(公告)号：CN117237781B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311522863.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于注意力机制的双元素融合时空预测方法，其解决了现有的时空预测方法的预测精度不够的技术问题；包括使用双元素输入模块，对双元素数据进行标准化处理，消除数据各维度之间的数量级差异，使数据能够被缩放到标准区间范围；使用3D卷积模块，提取元素隐藏的时间和空间信息；使用注意力融合模块，融合双元素之间的时间和空间特征，并为预测的海洋要素重新分配特征权重；使用卷积长短期记忆模块，捕获时间序列依赖关系，转换生成目标长度的预测特征矩阵；使用单元素预测输出模块，将预测特征矩阵映射到输出空间，再通过反标准化，将预测结果可视化。本申请广泛应用于海洋要素时空预测技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117590442A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310840468.0
申请日：2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种应用于遥感编队卫星的自适应定位方法及系统，涉及遥感编队卫星的定位技术领域，本发明的目的是在系统噪声与量测噪声都不精确场景下提高遥感编队卫星相对定位精度，以解决现有的遥感卫星编队定位方法不适于系统噪声与量测噪声都不精确场景下遥感编队卫星的定位的问题。技术要点：建立一个具有随机状态空间模型的非线性系统；进行时间更新；进行量测更新中的迭代初始化；进行量测更新；引入变分贝叶斯方法对联合后验分布进行近似分解；进行可变参数更新。经验证，本发明所述的定位算法对于系统所发生的变化的适应能力较强，自适应性能较为优越，定位精度相对较高。
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公开(公告)号：CN117572784A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311509638.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提供一种UUV协同作业中的水下目标探测态势模拟方法及系统，属于水下目标探测仿真领域。为解决移动的非合作水下目标增加了捕获难度，且单基地声纳的探测范围小，捕获难度大，易被目标发现的问题。本发明实现了非合作水下目标运动‑声纳阵位配置‑非合作水下目标能否被捕获的判断全流程水下目标探测实时演示系统仿真，通过仿真的方式对非合作水下目标是否能被捕获进行概率计算，为实际捕获非合作水下目标提供了数据支持，以便于调整捕获仿真以及提高捕获效率；利用双基地声纳代替单基地声纳，其位置一般不易被敌方发现，降低了基地被发现并被捕获的概率；且双基地探测半径是单基地探测半径的十倍以上，可有效提高探测效果。
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公开(公告)号：CN117392835A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311230342.8
申请日：2023-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请涉及道路交通技术领域，尤其涉及一种适用于高速公路弹性通行系统，包括黑匣子、接收机和设置于应用程序APP中的小程序。本申请还提供一种适用于高速公路弹性通行方法。本申请通过一种黑匣子设备将定位技术及5G通信技应用于车辆行驶数据的采集和传输，利用高速公路入口处的接收机掌握道路上车辆行驶信息的实时动态，进而实时调整高速公路入口处的车流量，保证在恶劣天气下也能够根据实际情况开通非恶劣天气路段的高速公路，提高道路利用率，缓解普通道路上的车流压力，也为人们的出行带来一定的便利。
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公开(公告)号：CN117367431A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311376185.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 带未知量测偏置的MEMS与UWB紧组合定位方法及系统，涉及室内定位技术领域，为解决现有的室内定位系统由于UWB输出的测距信息带未知量测偏置而导致室内定位精度低的问题。包括如下过程：选取MEMS的位置误差、速度误差、姿态角误差、陀螺偏置误差、加速度计偏置误差作为室内定位系统的导航误差状态向量，并基于此构建状态方程和量测方程；因UWB输出的测距信息带未知量测偏置，故本室内定位方法的量测噪声被假设服从非零均值高斯分布；提出正态类别分布并对其边缘化来对上述的非零均值高斯量测噪声进行建模；在贝叶斯框架下分别计算权重 导航误差状态向量 系统增益矩阵以及相应的估计误差协方差矩阵更新形状参数更新导航误差量的状态，实现定位结果输出。
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公开(公告)号：CN117237920A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311277005.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及电子信息工程和图像处理技术领域，尤其涉及一种基于改进YOLOP的道路环境感知系统，包括YOLOP网络模型，采用YOLOP网络模型作为基础网络，在YOLOP网络模型中设置空间与通道特征提取加强提取器；本申请还提供一种基于改进YOLOP的道路环境感知方法。本申请利用注意力机制模块ECA和注意力机制模块SA对YOLOP网络模型进行改进，使其变得对多尺度的目标具备可适应性。可对封闭园区与半封闭园区多任务目标进行识别，能够实现多目标检测和分割；经过训练与测试，该改进YOLOP后网络模型取得了较佳的效果，实现了YOLOP网络模型的轻量化、准确性以及多任务目标识别等目标。
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