-
公开(公告)号：CN115343703A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210881029.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G01S13/88 , G01S7/41 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于自训练的3D‑CNN探地雷达三维图像的管线识别方法。所述方法包括对所获得的探地雷达三维回波图像进行预处理；将探地雷达三维回波图像划分成训练集和验证集，对验证集中的全部数据以及训练集中的一部分数据进行人工标注；利用训练集对结合注意力机制的3D‑CNN的神经网络模型进行自训练，得到训练好的权重模型；利用训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别。本发明解决了传统的神经网络依赖于大量、准确的标记样本的问题，仅用少量的标记样本和大量的无标记样本使得识别准确率有了较大的提高，同时也节省了人工标注样本的时间，提高了效率。
-
公开(公告)号：CN113905442A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111164484.X
申请日：2021-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种智能电网按优先度分配子载波的传感器资源分配方法，涉及无线通信领域。本发明是为了解决目前的资源分配方法还存在由于复杂度高而导致的能量消耗大的问题。本发明包括：按优先级为用户排序，并为每个需要卸载的用户预分配一个子信道；将预分配后剩余的子信道分配给每个用户，并确定每个用户的子信道数以及需要卸载的数据长度；将每个用户的子信道数以及需要卸载的数据长度取近似值获得每个用户的最终子信道数和最终需要卸载的数据长度；利用每个用户的最终子信道数和最终需要卸载的数据长度获得各子信道分配卸载的数据最优长度。本发明用于传感器资源分配。
-
公开(公告)号：CN104244332B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201410557878.5
申请日：2014-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W28/10
Abstract: 通信系统中登记拥塞的处理方法，属于通信技术领域。本发明是为了解决现有登记拥塞的处理方法中，移动性管理单元对终端登记信息的处理量大，导致拥塞加重，同时又无法灵活区分终端请求的优先级的问题。该方法通过移动性管理单元管理网络的登记业务，当移动性管理单元检测到自身处于登记拥塞状态时，则根据总体登记业务量周期性的对其所辖的基站的登记量进行分窗，并以基站窗口的形式发送给各对应基站；基站对基站窗口分配延迟时间，超出基站窗口的新到登记不向移动性管理单元上报，减轻网络压力，它能够对潜在的大量后续登记进行动态疏导。本发明用于处理通信系统中出现的登记拥塞。
-
公开(公告)号：CN102625315B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210078279.6
申请日：2012-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W16/02
Abstract: 一种认知无线系统中水平并行的频谱分配方法。本发明涉及一种频谱分配方法，属于通信领域。目的是为了解决针对频谱分配时，原始的并行方法公平性差的问题。该频谱分配方法的步骤为：一、根据认知无线系统的无线网络建立拓扑图，并初始化，可用频谱数为M，M≥1；二、将拓扑图分解为M个子图；三、在每个子图Gk＝(Vk，Ek)中按照各自的标准计算标号值，将M个子图中的M*α个子图采用协作式最大化系统总效益标准计算认知用户标号，同时其余M*(1-α)个子图采用协作式最大化比例公平标准计算认知用户标；四、并将频谱j分配给使标号labeli，j的值最大的用户；五、去掉已分配的频谱并更新拓扑图；六、判断图中频谱是否分配完毕，若是则结束；七，若否返回到二。本发明用于无线通讯中的频谱分配。
-
公开(公告)号：CN103581841A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310625136.7
申请日：2013-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于窄带空口实现宽窄带资源动态分配的系统及方法，属于集群通信技术领域。本发明是为了解决现有宽窄带接入融合的业务实现方法中，采用PDT空口短消息携带控制信息时，呼叫建立的响应慢和宽带资源的利用率低的问题。系统包括融合型基站和终端，融合型基站和终端之间通过无线方式进行信息交互；融合型基站包括集群基站控制器、多个PDT基站信道单元和宽带业务单元；方法包括呼叫建立、通话过程控制及拆线控制三个顺序阶段，在原PDT基站中增加了宽带业务单元，通过PDT空口信令扩展进行宽窄带业务的信令交互，实现宽窄带资源的动态分配。本发明用于实现宽窄带资源的动态分配。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102595423A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210078265.4
申请日：2012-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W16/10
Abstract: 一种认知无线电系统中混合并行标准的频谱分配方法，本发明涉及一种认知无线电系统中混合并行标准的频谱分配方法。它是为了解决现有并行方法在分配频谱时，每次分配频谱时，没有利用到其他子图上的已分配的频谱信息，导致并行方法公平性差的问题。本方法是指先将一部分子图采用某一标准分配完毕，然后再将剩余子图采用水平并行标准算法进行分配，即先垂直，后水平的并行方式。垂直并行是指先将一部分子图采用协作式最大化总带宽标准分配完毕，然后再将剩余子图采用协作式最大化比例公平标准进行分配；水平并行是指在每一轮的分配过程中一部分子图采用协作式最大化总带宽标准，其余子图采用协作式最大化比例公平标准。本发明适用于无线网络领域。
-
公开(公告)号：CN102595422A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210078228.3
申请日：2012-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W16/10
Abstract: 一种认知无线电系统中垂直并行的频谱分配方法，涉及一种频谱分配方法，为了解决目前改进的并行分配方法中，在每一轮计算标号时使用同一标准，会将大量频谱分给同一用户的问题。它包括如下步骤：一：根据认知无线系统的无线网络建立拓扑图，并对该拓扑图进行初始化；二：把初始化之后的拓扑图分解为M个子图，可分配的频谱数量是M个，所有频谱的集合为{m1，…，mM}；三：在M个子图中选择M*β个子图，对所述每个子图均采用协作式最大化总带宽标准进行频谱分配；四：对剩余的M*(1-β)个子图，对所述每个子图均采用协作式最大化比例公平标准进行频谱分配；五：分配结束。它用于认知无线电系统中频谱分配。
-
公开(公告)号：CN101860973A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010213030.2
申请日：2010-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于TD-LTE的宽带多媒体集群架构系统，涉及一种宽带多媒体集群系统，解决了现有的数字集群技术存在的语音调度的低效率、容易出差错的问题，宽带多媒体集群系统，它包括终端、宽带无线接入子系统、网络子系统和操作维护子系统，所述终端包括手持移动台、车载台、固定台、无线调度台和多个DC有线调度台，所述宽带无线接入子系统由多个eNodeB演进型基站组成，包括终端通过LTE-Uu接口与宽带无线接入子系统相连、宽带无线接入子系统通过S1-MME接口与网络子系统相连，网络子系统和宽带无线接入子系统与操作维护子系统相连，本发明可以满足指挥调度的应用需求。
-
公开(公告)号：CN115291210B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210881070.7
申请日：2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
Abstract: 本发明提出一种结合注意力机制的3D‑CNN探地雷达三维图像管线识别方法。所述方法包括对所获得的探地雷达的实际三维回波图像进行预处理；对得到的探地雷达的三维回波图像进行人工标注，并进行置乱，然后随机分配至训练集和验证集，但是需要保证每次置乱后的训练集中每个类别的样本数保持相同；利用生成的训练集对添加注意力机制的3D‑CNN的神经网络模型进行训练，获得训练好的神经网络模型；利用得到的神经网络模型，对探地雷达三维图像进行管线识别。本发明解决了传统识别方法以及基于2D‑CNN的神经网络识别方法识别准确率低和效率低的问题，同时通过添加注意力机制对3D‑CNN进行了改进，提高了网络模型对探地雷达三维图像的识别准确率。
-
公开(公告)号：CN110996366B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201911281667.2
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种异构专用网络垂直切换中权重确定方法。所述权重确定方法分为主观权重的建立、客观权重的建立和主客观计算综合权重，所述主观权重的建立基于三角模糊数，所述客观权重的建立基于粗糙集理论，所述主客观计算综合权重时主观权重与客观权重各占50％，即得到在异构网络中各个属性指标对应的综合权重值。采用主客观权重结合的方法，可以从两个方面找到决定垂直切换的各属性的权重，为警用专网PDT和B‑TrunC的垂直切换时机提供参考。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
61
records
(took 0.026 seconds)
