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公开(公告)号：CN116170777B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310181625.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W4/40 , G01S13/931 , G01S7/41 , H04W76/10 , H04W28/06
Abstract: 一种通信感知一体化车联网通信链路建立方法，它属于通信感知一体化及智能反射面领域。本发明解决了由于车联网中通信链路建立缓慢导致车辆之间信息共享效率低的问题。本发明采用的技术方案为：步骤一、对车联网中所有合作车辆装备智能反射面；步骤二、探测车辆向感兴趣区域内发射雷达探测信号；步骤三、感兴趣区域内接收到雷达探测信号的合作车辆利用伪随机码对通信数据进行扩频调制，获得组合信号，将组合信号调制到自身的智能反射面上后，再传递给探测车辆；步骤四、探测车辆从回波中分离、解调出来自不同合作车辆的信息；步骤五、根据步骤四得到的信息建立探测车辆与合作车辆之间的通信链路。本发明方法可以应用于车联网中通信链路的建立。
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公开(公告)号：CN116418382A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310406863.8
申请日：2023-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0452 , H04W24/02 , G01S7/282
Abstract: MU‑MIMO雷达通信一体化的波束形成方法，它属于通信雷达一体化的波束形成领域。本发明解决了在高通信性能要求下，传统算法的雷达性能差的问题。本发明的技术方案为：步骤一、基站配备均匀线性天线阵列，基站同时发射雷达和通信信号，发射的雷达和通信信号通过波束成形器处理后得到待发射信号，待发射信号再经由天线发射；待发射信号经由信道传输后得到第i个通信用户的接收信号yi；步骤二、计算第i个通信用户的接收信号yi的信噪比ηi；步骤三、对根据ηi建立的目标函数进行求解，得到雷达信号的协方差矩阵和实际的波束形成矩阵集；步骤四、将步骤三的结果输入到天线阵列中，得到最终的波束方向图。本发明方法可以应用于通信雷达一体化的波束形成。
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公开(公告)号：CN112713913B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202011537585.2
申请日：2020-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B1/7073
Abstract: 一种非相干直扩系统中的匹配滤波捕获系统及捕获方法，它属于扩频通信中接收机伪码同步技术领域。本发明解决了非相干直接序列扩频系统中数据跳变对同步捕获产生影响的问题。本发明基于SRL16的并行折叠匹配滤波器作为伪码相位捕获的算法，大大优化了硬件资源的使用；提出的N路缓存方法与匹配滤波器相结合，以此来克服非相干情况下数据信息与伪码相位位置不确定的问题，对数据信息翻转跳变位置的估计变得更加准确。当伪码码型为Gold码，码长为1023，码速率为3.069Mcps，数据信息速率8kbps，调制方式为BPSK的情况时，可以完成对伪码相位的捕获，同时对数据信息翻转跳变位置可以完成误差不大于48个伪码码片长度误差的搜索。本发明可以应用于接收机伪码同步。
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公开(公告)号：CN109543292B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201811390612.0
申请日：2018-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 基于轨道预测的星间链路信号捕获过程的仿真方法，它用于卫星通信技术领域。本发明解决了传统仿真方法不能对中、低轨道卫星之间星间链路的信号捕获过程进行准确描述的问题。本发明会考虑用户卫星的运动轨迹的影响，所以基于本发明得到的仿真结果会更加精准，而且本发明的意义还在于，在准确的得到对中、低轨目标的捕获时间和捕获概率之后，可以调整卫星捕获过程中使用的捕获策略，仿真结果具有较强的实际参考价值。本发明可以应用于卫星通信技术领域用。
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公开(公告)号：CN109586764A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811390638.5
申请日：2018-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B1/715 , H04B1/7156 , H04B1/7136 , H04L27/12 , H04L27/144
Abstract: 一种基于FPGA的自适应跳频系统及自适应跳频方法，它用于通信技术领域。本发明解决了目前的跳频通信系统无法规避开受到干扰的跳频点，导致系统传输信息能力下降的问题。本发明的接收机部分能够对信道的质量进行评估，进而改变自适应跳频系统的跳频点来避开实际信道传输过程中较差的频率点，有效解决传输信息的能力下降的问题，从而提高跳频系统的抗干扰能力。本发明可以应用于通信技术领域用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105953781A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610389380.1
申请日：2016-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C19/5621
CPC classification number: G01C19/5621
Abstract: 一种应用在无线传感器网络的音叉式微机械陀螺传感器，它涉及一种音叉式微机械陀螺传感器。本发明为了解决现有的微机械陀螺存在抗温度特性差的问题。本发明的第一陀螺组件和第二陀螺组件结构相同对称设置，且第一陀螺组件和第二陀螺组件之间通过第一连接梁连接，第一陀螺组件的解耦框架为矩形框架，两个固定锚点件分别安装在远离第二陀螺组件处的解耦框架的两个顶点处，两个固定锚点件之间的解耦框架外侧壁上安装有检测梳齿电容组，驱动质量块通过两个第二连接梁与解耦框架的内侧壁连接，四个差分驱动梳齿电容组均布在驱动质量块上。本发明用于无线传感器网络中。
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公开(公告)号：CN103281111B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310216412.4
申请日：2013-06-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/08
Abstract: 基于选择合并的解码转发协作系统的信号智能转发方法，涉及一种协作通信中的信号转发方法。为了解决对目的节点采用最大比合并器的信号转发方法极大地增加了目的节点接收机的复杂度的问题。所述方法所提出的智能中继适用于源节点S和中继节点R采用不同阶数的调制方式以提高频谱利用率的情况，能够充分利用瞬时的信道状态信息或平均的信道状态信息，采用功率分配、功率控制或基于信噪比的选择转发方法使最小化系统的误比特率，降低错误传播的影响，有效地提高解码转发协作传输的可靠性。它用于协作通信中的信号转发。
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公开(公告)号：CN103546895B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201310506958.3
申请日：2013-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 认知无线电网络中基于移动性预测的信道分配方法，涉及通信系统中认知无线电技术中信道分配技术。它是为了解决传统信道静态频谱分配方法没有考虑认知用户的移动特性导致有效信道利用率低和系统公平性性差的问题。本方法首先设置可用信道概率门限α和干扰边概率门限β，根据移动认知用户间的干扰关系预测各个子图，并根据移动认知用户与授权用户的干扰关系预测子图中每个认知用户的可用信道列表，从而得到整个网络的预测拓扑图以及每个认知用户的预测可用信道列表。然后从公平性角度出发，逐个对每个预测子图进行信道分配。每个子图的分配是先求解极大独立集，而后统一对子图内的节点进行信道分配。本发明适用于认知无线电网络中的信道分配。
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公开(公告)号：CN103220751B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310167173.8
申请日：2013-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于Q学习资源分配策略的异构网络准入控制方法，涉及一种异构网络准入控制方法。它是为了在兼顾网络整体性能和用户QoS需求，实现在异构网络的网络拥塞情况下进行用户呼叫准入控制。本发明采用Q学习方法控制门限控制模块中的门限设定，利用Q学习的自学习性质，动态的对有限的无线分配资源优先级分配。通过一段时间的学习，能够找到在不同的网络状态下，资源分配的最优策略。这样，用户的准入控制能够适应动态变化的网络环境，尤其在异构网络拥塞情况下，本发明的方法仍具有效性。本发明适用于异构网络下用户的准入控制。
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公开(公告)号：CN104794502A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510249414.2
申请日：2015-05-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6212 , G06K9/6227 , G06K9/6228 , G06K9/629
Abstract: 一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法，本发明涉及稻瘟病孢子显微图像识别领域。本发明是要解决大田检测通常根据肉眼观察判别不准确、目前实验对样本数需求巨大、传统显微镜孢子计数需要大量时间以及增大对初期灾情的发现难度的问题，而提出的一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法。该方法是通过步骤一成原始图像转灰度图；步骤二将灰度图进行图像增强处理；步骤三得到二值化效果图；步骤四得到去噪效果图；步骤五得到疑似稻瘟病孢子的图形轮廓；步骤六识别出稻瘟病孢子显微图像，最终完成稻瘟病孢子的识别并统计稻瘟病孢子数量等步骤实现的。本发明应用于稻瘟病孢子显微图像领域。
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