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公开(公告)号：CN119835726A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510013785.4
申请日：2025-01-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W40/32 , H04W12/122 , H04W12/60 , H04W84/18
Abstract: 改进LEACH算法的簇头选举方法及改进LEACH路由协议方法，属于水下无线传感器网络的路由软安全技术领域，尤其涉及水下无线传感器网络的簇头选举流程；解决了现有的基于簇的路由协议忽视了安全问题，簇头选举流程的安全性较低的问题；所述方法包括以下步骤：每个节点根据汇聚节点对自己的信任评估结果，更新自身mse；每个节点基于自身担任簇头节点的次数、先验确定的簇头节点比例和mse，使用改进的簇头选举阈值函数Timp(n)计算簇头选举阈值；每个节点将自身产生的随机数与簇头选举阈值比较：若小于簇头选举阈值，则该节点成为当前大周期的簇头节点。所述的改进LEACH算法的簇头选举方法及改进LEACH路由协议方法，适用于提供一种基于簇的路由协议。
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公开(公告)号：CN119835724A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510013788.8
申请日：2025-01-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于DDQN的混合式动态UWSNs路由协议优化方法及系统，涉及动态拓扑UWSNs路由优化领域。解决了现有的存在动态UWSNs因网络稀疏性、节点移动性和定位难度高引发的路由链路建立困难且稳定性差，而主动式路由协议以及机会式路由协议分别面临着投递率差以及能耗大等问题。所述方法包括：基于DDQN协议框架设计转发目标评价机制，在所述协议中引入双重Q网络机制；将主动单播式转发和被动机会式转发合二为一，采用单播式转发，若在单播失败后则转换为被动机会式转发，若在预定的时间窗口内，节点侦测到其选择的下一跳节点成功地转发了该数据包，则给予奖励；反之，则对节点施以惩罚，完成优化。还适用于节点优化等领域。
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公开(公告)号：CN103471616B
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201310396476.7
申请日：2013-09-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种动基座SINS大方位失准角条件下初始对准方法。利用GPS信息确定载体的初始位置参数，采集光纤陀螺仪和石英加速度计输出的数据，运用解析法来完成动基座SINS的粗对准，初步确定载体的姿态信息。建立动基座SINS在大方位失准角情况下的非线性状态方程，并建立动基座条件下以速度误差为观测量的量测方程，利用CKF算法估计出平台失准角，利用平台失准角修正系统的捷联初始姿态矩阵，从而得到精确的捷联初始姿态矩阵，从而完成动基座SINS的精对准过程。本发明可以大幅提高SINS在动基座且方位为大失准角情况下的初始对准精度，为导航过程提供了更加准确的初始姿态矩阵。
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公开(公告)号：CN103455675A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310397651.4
申请日：2013-09-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于CKF的非线性异步多传感器信息融合方法。分别对各个传感器分别利用CKF估计出各自的状态变量，然后采用细分时间片方法将信息融合中心的时间间隔设定为各传感器间最高精度时间单位，在相应时刻对异步多传感器的估计结果进行判断和融合，得到更加精确的状态变量估计结果。本发明可以增强对异步多传感器信息的利用率，大幅提高多传感器系统中状态变量的估计精度，增强系统的生存能力。
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公开(公告)号：CN103453917A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310397375.1
申请日：2013-09-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种双轴旋转式捷联惯导系统初始对准与自标校方法。对于惯性导航系统而言，惯性器件误差及失准角是影响系统定位精度的主要因素。为了满足长航时、高精度的要求，必须要对器件误差及失准角进行标校，进而保证系统定位精度。本发明提出的这种转位方案，在无需外部辅助信息的条件下最大程度地提高惯性导航系统的可观测度，不仅能够快速准确地标校出失准角，还能够标校出常值陀螺漂移误差、加速度计零位误差、陀螺仪刻度因数误差等主要惯性器件误差，对误差进行补偿之后可以大大提高捷联惯导系统的定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119906612A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510075792.7
申请日：2025-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于5G NAVSOP接收技术领域，具体涉及本发明属于5G NAVSOP接收技术领域，所述同步调节模块和信号预处理模块均接收5GNR信号，所述同步调节模块将信号传输至追踪单元，所述信号预处理模块将信号传输至伪距离获取模块，所述伪距离获取模块将信号传输至线性变换器，所述线性变换器与追踪单元相互传输信号；所述追踪单元包括相位旋转模块、EML鉴别器和预训练网络，所述相位旋转模块接收同步调节模块的信号并将其传输至EML鉴别器，所述EML鉴别器将信号传输至预训练网络，所述预训练网络将信号传输至线性变换器，所述相位旋转模块与线性变换器相互传输信号。本发明用以解决传统的EML技术所带来的定位精度低，伪距获取不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN119865264A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510055390.0
申请日：2025-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/345 , H04W24/04 , H04L25/03
Abstract: 本发明属于同频干扰对技术领域，具体涉及一种5G超密集组网场景下同频干扰对抗方法及其系统。识别出信号最强的小区ID；采用最小二乘方法估计信道；从原始信号中减去信号最强小区的干扰成分，得到去干扰后的信号；进行参数初始化；在每次迭代中寻找到与残差相关性最大的基站，更新已选择的基站集合；对重构矩阵进行更新并估计出新的信道响应向量；最后更新残差，并进行下一次迭代；检查迭代条件，如果迭代次数没有达到预定义的上限或残差的L2范数没有超过阈值，则继续迭代；否则，算法终止，并使用最终估计的B集合作为结果，实现5G超密集组网场景下同频干扰对抗。用以解决在5G NAVSOP的应用里，需要尽可能多的提取出定位观测量的问题。
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公开(公告)号：CN103017766B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201210487167.6
申请日：2012-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及的是捷联惯导的一种粗对准方法，尤其是捷联惯导系统的一种适用于大航向的快速粗对准方法。本发明的步骤如下：测量0时刻的东向初始姿态角；测量0时刻的北向初始姿态角；构建载体坐标系到平台中间坐标系的转换矩阵在静基座条件下执行捷联惯导更新解算；获取导航坐标系中一系列时刻点的加速度fn(1)，…，fn(m)；确定60s结束时刻，静基座下粗对准的中间速度参量vn；计算粗略航向的三角函数值；构建平台中间坐标系n′到导航坐标系n的转换矩阵确定大航向的初始姿态矩阵本发明的方法只需进行一组捷联解算即可完成大航向的粗对准步骤，在不增加硬件成本的情况下大幅度缩短了粗对准的时间，并为下一步的精对准提供了较高的精度。
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公开(公告)号：CN103323022A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310156809.9
申请日：2013-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种捷联惯性导航系统的初始姿态参数的粗略测量领域，特别涉及一种静基座条件下，角增量速度增量捷联惯性导航系统粗对准方法。采集角增量陀螺输出的采样周期内的角增量和速度增量加速度计输出的采样周期内的速度增量；由步骤1中得到的纬度L测量得到初始位置处的重力值；测量捷联姿态矩阵各元素；由捷联姿态矩阵元素可得航向角ψ、纵摇角θ、横摇角γ的主值ψ0，θ0，γ0进一步地由姿态角的定义域得到它们的真值。
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公开(公告)号：CN120003529A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510055395.3
申请日：2025-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B60W60/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01C21/20 , G01C21/16 , G01C21/00 , G01C21/34
Abstract: 一种基于CNN‑LSTM‑Attention神经网络的轨迹预测方法及系统，属于机器学习和数据分析技术领域，解决IMU数据本身存在噪声和累积误差，从而导致轨迹预测的精度和可靠性降低的问题。方法包括：收集传感器数据，进行预处理，并划分为训练集和测试集，并对输入特征和目标输出进行标准化处理；构建混合神经网络架构，设定所述混合神经网络架构中各层的结构与参数，定义损失函数与优化器；采用训练集数据对所述混合神经网络架构进行训练，采用反向传播算法优化模型参数；计算预测轨迹与真实轨迹之间的误差指标，根据误差指标评估混合神经网络架构的预测性能；选择预测性能最佳的神经网络进行实时轨迹预测。本发明适用于智能交通系统、无人驾驶、路线规划等应用场景。
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