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公开(公告)号：CN117061992A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311247191.7
申请日：2023-09-25
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明涉及一种水下搜救无线传感网目标节点环境自适应定位方法，包括以下步骤：获取锚节点的位置信息；基于所述位置信息、水下信号传播的衰减损耗和吸收效应，构建锚节点接收待搜救目标节点的路径损耗模型；基于所述路径损耗模型，采用泰勒展开式构建基于距离的水下搜救无线传感网目标节点定位模型；利用最小最大化策略将所述目标节点定位模型近似为两个最小二乘之和表达式；基于近似后的最小二乘之和表达式，使用内点法求出目标节点定位最优解。与现有技术相比，本发明高适用于高度动态和通信环境恶劣的水下搜救环境，具有提高定位计算精度等优点。
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公开(公告)号：CN116992224A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310633262.0
申请日：2023-05-31
Applicant: 上海海事大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多头注意力机制的时间序列数据重构方法，数据重构方法采用基于多头自注意力机制的双向序列到序列模型进行数据重构，基于多头自注意力机制的双向序列到序列模型包括：编码器部分，以时间序列数据缺失部分两侧的序列数据作为编码器的输入；两侧数据分别进入两个多头自注意力层进行关键特征进行提取；再分别输入两个双向门控递归单元神经网络；解码器部分，将双编码器的输出数据与解码器嵌入数据的序列相结合；使用多头注意力机制结合从两个编码器学习的关键特征对对输入的时间序列数据进行预测，输出重构的时间序列数据。本发明方法及模型有效地利用了时间序列中的时间模式，充分学习了变量之间的相关性，具有较强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116449294A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310306368.X
申请日：2023-03-27
Applicant: 上海海事大学
IPC: G01S5/22 , G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种基于IDE‑BP神经网络的实时水声定位方法，包括如下步骤：通过构建基于非凸RSS的，考虑路径损耗和吸收损耗的声学定位模型，获取训练样本集；构建BP神经网络，基于差分进化算法获取所述BP神经网络的初始网络参数，使用所述训练样本集对所述BP神经网络进行训练，获取训练好的BP神经网络；获取水声数据，使用所述训练好的BP神经网络进行水声定位。与现有技术相比，本发明采用IDE算法结合BP神经网络解决了基于RSS的多目标水声定位问题，具有精度高、速度快的优点。
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公开(公告)号：CN116249070A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211575091.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明涉及一种缓解非视距效应的多目标定位方法、设备、介质，所述方法包括如下步骤：获取RSSD数据，并转换为预设格式；将转换为预设格式的RSSD数据输入预训练好的缓解非视距效应的多目标定位模型中，获取多目标定位信息，完成多目标定位，其中，预训练好的缓解非视距效应的多目标定位模型的获取包括：构建非凸NLOS下的RSSD多目标定位模型，生成实验数据集，每个样本包括多个目标节点真实位置信息以及对应的RSSD数据；基于实验数据集对多目标定位模型进行训练，直至损失函数值达到预设收敛条件。与现有技术相比，本发明在减轻非视距环境的影响的同时，易于实施、可并行估计多个目标。
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公开(公告)号：CN114048995A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111323877.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑到达时间不确定的集卡预约系统重调度方法，该方法包含以下步骤：S1、令最大迭代次数iter＝1000，执行重确认策略Xprt；S2：集卡有早/迟到现象；S3：集卡非第一/最后时间窗早/迟到；S4：生成双链编码染色体；S5：计算每个染色体的适应度值；S6：满足终止条件，输出迟/早到集卡的最佳重调度方案。该方法可有效应对达到时间不确定问题，提高了集卡公司、港务公司运作的灵活性和高效性；双链实数染色体的编码规则，可以减小编码长度且清晰表示集卡预约状态；同时，该方法设计了一种动态调整旋转角机制，进行自适应量子旋转门更新，提高了算法的搜索性能，能更快更经济地获得重预约和重调度方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110610165A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910881856.7
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO模型的船舶行为分析方法，包括制作现有船舶类型图像的数据集；通过YOLO模型的卷积神经网络提取数据集中船舶的多尺度特征，并训练神经网络识别船舶图像的能力；将船舶的视频序列作为YOLO模型的输入参数，对视频序列中的船舶进行识别，并获得船舶位置信息；根据待检测船舶在视频序列每帧中的位置，应用时空约束条件和几何知识分析待检测船舶的行为。本发明提供的方法具有较高的鲁棒性，可以对船舶的行为进行分析，并能识别历史船舶行为，有助于海事工作人员识别和预测潜在的危险船舶行为，从而采取早期的主动活动来改善海上交通安全。
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公开(公告)号：CN106412934B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201610879152.2
申请日：2016-10-08
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络事件边界检测方法，其包含以下步骤：S1、根据每个感染节点的邻域内所有邻居节点的感知信息和节点状态，获得感染节点是边界节点的概率；S2、感染节点向所有邻居节点广播其是边界节点的概率，并接收其邻居感染节点的边界节点概率广播值；感染节点对接收到的边界节点概率进行排序；S3、根据给定边界宽度和节点密度获得感染节点邻域内边界节点的数量，结合步骤S2得到的感染节点的边界节点概率排序结果，判定该感染节点是否为边界节点。其优点是：采用分布式检测方法，网络通信开销较小；在低节点密度情形下，本发明方法的拟合精度高于现有方法，在取得相同边界检测效果下，本发明方法能减少部署节点的数量。
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公开(公告)号：CN110070733A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910461276.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种车头时距建模方法，通过采集信号交叉口通过停车线的第一车至第k车的车头时距，并用不同的概率分布函数对所采集的数据进行拟合，通过卡方检测判断拟合效果，为不考虑排队位置时和考虑排队位置时所采集的车头时距，选取适合的概率分布函数进行建模。本发明还提供一种最小绿灯时间计算方法，根据第一车、第二车车型计算得到第二车通过停车线所需时间；并根据大车的数目和大车的排序位置，计算从第三车开始，后继车辆通过停车线所需时间；由此得到一次绿灯时间内，k辆车中包含d辆大车时，通过信号交叉口的最小绿灯时间。本发明可对采集的车头时距准确建模，还可以更合理的设置绿灯时间，提高交通出行效率。
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公开(公告)号：CN103906164B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410165963.7
申请日：2014-04-23
Applicant: 上海海事大学
CPC classification number: Y02D70/122 , Y02D70/30 , Y02D70/32
Abstract: 本发明公开一种海上搜救无线传感器网络拓扑，该网络拓扑包含：若干一般传感器节点，其相互无线连接组成网络拓扑结构，实时监测搜救信息；汇聚节点，用于收集无线传感器网络的所有一般传感器节点的监测信息；汇聚节点及若干所述一般传感器节点相互间通过双向对称链路连接；当汇聚节点及若干一般传感器节点中任意两个节点间距小于其通信半径，则该两个节点直接通信，若大于通信半径，则通过其他节点以多跳形式进行通信。本发明将节点位移的影响加入网络模型中边权的计算过程；充分利用最小生成树结构拓扑冗余度低的优点；利用复杂网络的小世界特性通过删边和添加长程边减少最小生成树结构的平均距离。
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公开(公告)号：CN105578388A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510954135.6
申请日：2015-12-17
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海上搜救无线传感网络系统，包含：若干个无线传感网节点、若干个汇聚节点、若干个搜救终端及岸台或地面控制中心；若干个无线传感网节点随机分布在海上，并且通过自组织的形式构建无线传感网，每一无线传感网节点用于采集搜救信息数据；汇聚节点与无线传感网节点通过无线通信方式进行信息交互，汇聚节点将无线传感网节点采集到的搜救信息数据传输至搜救终端，搜救终端通过卫星接至互联网网络，岸台或地面控制中心通过互联网网络对搜救信息数据进行后续处理。本发明还公开了一种海上搜救无线传感网络的鲁棒路由方法。本发明可以适应动态性较高，链路质量不稳定的网络，并减少不必要的能量消耗。
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