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公开(公告)号：CN109285133A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811142766.8
申请日：2018-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种细节增强的遥感图像数据时空谱一体化融合方法，它属于遥感图像融合技术领域。本发明解决了现有的遥感图像数据融合方法在平滑图像噪声的同时，也会平滑掉图像细节信息的问题。本发明首先采用拉普拉斯算子对Y和Z进行边缘增强，因此能够在平滑图像噪声的同时保留图像细节信息；然后利用融合图像与Y′之间的空间退化模型和融合图像与Z′之间的时空谱关系模型，计算Y′对融合图像的一致性约束、Z′对融合图像的一致性约束和图像空间关系的描述，并得到目标函数；最后通过共轭梯度算法求解目标函数，利用求解结果计算出融合图像。与现有方法相比，本发明的方法在平滑掉图像噪声的同时，可以保留95％以上的图像细节信息。本发明可以应用于遥感图像融合技术领域用。
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公开(公告)号：CN109088796A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811096285.8
申请日：2018-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 基于网络层析成像技术的网络流量矩阵预测方法，它属于网络流量矩阵预测领域。本发明解决了由于观测矩阵属于确定性矩阵，其受网络拓扑结构限制，因此难以满足压缩感知理论的RIP原则，以及网络流量矩阵发生突变导致的预测误差大的问题。本发明基于路由矩阵构造观测矩阵和观测结果矩阵，避免了观测矩阵受网络拓扑结构限制，导致难以满足压缩感知理论的RIP原则的问题；通过计算网络流量矩阵的样本数据的每个子样本片段对应的一组正交基得到近似过完备正交基集合，再通过稀疏系数估计值重构出网络流量矩阵，在网络流量矩阵发生突变时，本发明方法应用于Abilene网络流量矩阵预测时的平均预测误差小于10％。本发明可以应用于网络流量矩阵预测领域用。
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公开(公告)号：CN106644104B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610895631.3
申请日：2016-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于谱反演法的离散雨滴介质的相位屏建模方法，属于离散雨滴介质相位屏建模领域。为了解决现有的离散雨滴介质的相位屏模型对光场信息的描述不完全，不符合虚拟试验的要求，未考虑雨滴对于光场的相位扰动的缺点，而提出一种基于谱反演法的离散雨滴介质的相位屏建模方法，包括：获取雨滴粒子的散射势能；得到经傅立叶变换后的散射势能；通过经傅立叶变换后的散射势能得到散射势能的近似值；通过公式表示雨滴粒子介电常数的二阶相关矩三维功率谱函数；通过公式表示雨滴的介电常数功率谱；通过公式表示雨滴介质折射率二阶相关矩功率谱；根据谱反演法获得传输路径上混合介质的相位屏模型；本发明适用于激光在雨中传输的仿真模型。
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公开(公告)号：CN108897591A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810602697.8
申请日：2018-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供联合试验平台中间件插件及其试验资源信息交互的方法，属于构件技术领域。本发明所述联合试验平台中间件插件，包括对象模型实现文件和插件适配器；所述对象模型实现文件上设有对象模型实现文件刻面、对象模型实现文件插座以及DDS接口；所述插件适配器上设有事件槽、事件源、插件适配器插座以及插件适配器刻面；本发明所述联合试验平台中间件插件试验资源信息交互的方法包括试验资源信息发布过程和试验资源信息订购过程。本发明解决了现有联合试验平台中间件插件的定制化架构使得所有试验资源采用相同的插件进行信息交互，造成计算机内存资源消耗严重的问题。本发明可用于联合试验平台试验资源信息交互。
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公开(公告)号：CN105357681B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201510717169.3
申请日：2015-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是基于多目标优化的物联网网关部署方法，属于物联网领域。本发明为了克服现有方法的物联网网关部署将网络集覆盖半径作为单目标优化而导致网关负载不均衡的问题，进而提出了基于多目标优化的物联网网关优化部署方法。本发明具体步骤包括：一、建立多目标优化的物联网优化部署数学模型；二、网关粒子初始化；三、计算网关粒子适应值；四、计算网关粒子个体极值；五、计算粒子全局极值；六、计算网关粒子全局极值的均值与距离；七、计算网关粒子个体极值的均值与距离；八、更新网关粒子位置与速度向量；九、输出网关最优部署位置坐标，获得基于多目标优化的物联网网关部署方法。本发明提高了网络服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107657285A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710952839.9
申请日：2017-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/6268 , G06K9/6256 , G06N3/0454
Abstract: 基于三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法，本发明涉及高光谱图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有二维卷积神经网络粗糙的将三维信号重新编排为二维信号，不但无法充分利用高光谱图像中的空间信息，还会破坏原有三维高光谱图像中的空间信息和光谱信息的问题。过程为：一、将高光谱图像数据集导入MATLAB平台，得到处理好的数据集；二、将新的高光谱图像作为训练集；三、根据三维矩阵形式的训练集搭建三维卷积神经网络；四、使用三维矩阵形式的训练集训练三维卷积神经网络，得到训练好的三维卷积神经网络；五、使用三维矩阵形式的测试集输入训练好的三维卷积神经网络，得到测试集分类结果。本发明用于图像分类领域。
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公开(公告)号：CN105205248B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201510594082.1
申请日：2015-09-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于ODE物理引擎的车辆地形通过性仿真分析组件的设计方法，本发明涉及车辆地形通过性仿真分析组件的设计方法。本发明是要解决现有技术需要耗费大量的人力、物力和财力，并且现有技术研究效率低，周期长的问题。本发明是通过一、读取以SEDRIS标准表示的地形高程数据；二、通过读取地形高程数据构建三维地形模型；三、构建模拟真实车辆的车辆模型；四、根据真实车辆的车辆模型的基本参数完成车辆的通过性分析；五、利用HIT‑TENA中的资源封装工具将车辆的通过性分析的程序封装为通过效应组件等步骤实现的。本发明应用于车辆地形通过性仿真分析组件的设计领域。
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公开(公告)号：CN104851102B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201510271296.5
申请日：2015-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于人类视觉系统的红外小目标检测方法，属于红外目标检测领域。解决了现有红外小目标检测方法检测的结果存在大量的虚检，导致检测准确率低的问题。首先，通过视觉注意机制对原始图片进行处理获得候选目标，所述的通过视觉注意机制对原始图片进行处理获得候选目标的具体过程为：原始图像为红外灰度图，对原始图像进行预处理，使得红外灰度图转换为显著度图，再通过预设的阈值选取显著度图中最显著的部分，并将显著度图中最显著的部分作为候选目标，其次，使用支持向量机分类器对候选目标进行分类，使得显著度图中最显著的部分中的真实目标和背景噪声区分开，再识别最显著的部分中的真实目标是否真实存在，完成目标检测。主要对进行目标检测。
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公开(公告)号：CN106649911A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610805521.3
申请日：2016-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于添加尺度系数法的可选目标平面分辨率的真空传输建模方法，本发明涉及基于核方法的高光谱图像分割方法。本发明是为了解决现有真空传输模型灵活性较低的问题。本发明步骤为：一、建立真空传输模型；二、根据步骤一建立添加尺度因子的真空传输模型；三、根据步骤二进行传输模型的采样率选择。本发明通过添加尺度系数，基于快速傅里叶变换的菲涅尔衍射真空模型，建立了一种可灵活选择目标平面分辨率的真空传输模型，并且基于湍流中激光传输模型的验证方法，根据光场的统计平均计算相干系数，然后与Rytov近似的理论结果进行比较，通过比较结果验证了该模型的正确性和可实用性。本发明应用于真空传输建模领域。
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公开(公告)号：CN105187420A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510534673.X
申请日：2015-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L69/08
Abstract: 一种基于RS422总线的通讯协议匹配方法，涉及通讯协议匹配方法，尤其涉及一种基于RS422总线的通讯协议匹配方法。本发明是要解决现有的复杂信息系统内部由于RS422数据接收过程中断数据分组不均匀导致数据包易丢失和通讯过程易受到错误帧干扰问题、通讯协议数据完整性和正确性难以保障的问题。本发明方法通过以下步骤进行：一、建立通讯协议匹配模板；二、接收并缓存RS422数据；三、匹配传输通道；四、匹配帧头首字节；五、匹配帧头全内容；六、匹配帧长度；七、匹配帧尾。采用本发明方法后，通讯协议数据满足了完整性和正确性要求。本发明可应用于航空航天和工业控制等各个领域中。
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