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公开(公告)号：CN112564899A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011418540.3
申请日：2020-12-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种双轨MTJ与CMOS混合查找表电路，属于查找表电路领域。本发明针对现有查找表电路结构由于预充阶段输出高电平，存在不能顺利与n型SABL元件组合的问题。包括单元电路，所述单元电路包括灵敏放大电路、CMOS逻辑树、多个MTJ元件、MTJ写入电路和晶体管Pr3，本发明中的灵敏放大电路部分在互补信号输出端各自添加了一个反相器电路，通过这一改进可以使电路的输出信号在预充值阶段保持为低电平，方便了该电路结构进行级联设计。本发明具有较好的可移植性。
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公开(公告)号：CN108445735A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810311310.3
申请日：2018-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G04F10/00
Abstract: 一种采用延迟链结构的层次式TDC的校正方法，涉及时间-数字转换技术领域。本发明是为了解决数字延迟链TDC中，外部输入信号的上升沿位置关系不确定，进而导致DFF会出现错误输出码的问题。本发明所述的一种对采用延迟链结构的层次式TDC的校正方法，通过比较DFF采样信号沿与被采样信号沿之间的相对位置，以及延迟链测量所得两个信号之间的时间间隔来校正因为不满足DFF建立时间和保持时间而导致的TDC测量错误。
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公开(公告)号：CN107204130A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710575087.9
申请日：2017-07-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: G08G5/0013 , G08G5/0043 , G08G5/04
Abstract: 民用无人机空管系统及采用该系统实现对无人机进行飞行控制的方法，涉及一种民用无人机空中管制领域。解决了目前没有民用无人机空管系统，且现有通信网络覆盖范围小的问题。民用无人机空管系统，它包括后台管理控制器、局部基站和节点单元；每个节点单元对应安装在一个无人机上，且每个节点单元对应设有一个身份ID，用于标识其所属的无人机的身份；节点单元，用于实时的与无人机上的控制器进行通信，并打包无人机飞行数据发送到局部基站；局部基站，用于对其管理半径内的每个节点单元所对应的无人机进行线路规划和调度，还用于与后台管理控制器进行通信；后台管理控制器，用于核验所有无人机的飞行权限。本发明主要用于对民用无人机进行管控。
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公开(公告)号：CN103150498B
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201310105529.5
申请日：2013-03-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F21/50
Abstract: 基于单分类支持向量机的硬件木马识别方法，属于硬件木马芯片的检测和识别领域，本发明为解决现有利用芯片侧信道信息来识别芯片硬件木马的技术需人工观察图像，存在误差大、效率低的问题。本发明方法包括以下步骤：一、预处理，获取侧信道信息矩阵；二、选择的反剖芯片进行反向分析，确定是否含有硬件木马；三、对于不含硬件木马的反剖芯片，分成训练样本和训练优化样本，四、利用所述训练样本侧信道信息矩阵建立芯片的特征空间；五、得到待检测芯片的侧信道特征数据矩阵；六、进行归一化处理，七、取出训练和训练优化样本归一化数据；八、训练单分类支持向量机来构造最小超球面；九、在最小超球面外，则该待检测芯片为硬件木马芯片。
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公开(公告)号：CN120047337A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510525153.6
申请日：2025-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T5/60 , G06T5/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于Retinex理论与Mamba的自适应水下图像增强方法及系统，涉及水下图像增强技术领域，包括以原始水下图像及其对应的光照先验图为输入，经过特征拼接、第一卷积层、多尺度通道聚合模块层和第二卷积层得到光照因子映射，将光照因子映射与原图像进行Hadamard积运算，获得基础增强图像；基础增强图像经过编码器逐级提取多尺度退化特征，解码器跳跃连接恢复空间分辨率，WLMamba瓶颈模块选择性状态空间建模增强光照‑纹理关联性，最终生成高质量水下图像增强结果。本申请通过建立水体光学特性的数学表征体系，模型能够自适应调整色度补偿强度，实现对水下场景的物理特性约束下的图像复原。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119229145B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411720614.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司
IPC: G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种艇载红外视觉的海面弱目标识别跟踪方法，解决了现有夜视环境下海面弱目标缺失，无法精准识别跟踪的技术问题。其包括：利用目标识别模型对红外视频帧序列进行识别得到目标的坐标信息和置信度，划分得到高置信度目标、低置信度目标和无效目标；进行判断，若为空，生成新的轨迹，否则，生成目标轨迹预测结果；将高置信度目标与目标轨迹预测结果进行匹配；将低置信度目标与第一次匹配失败的轨迹进行匹配；将匹配成功和匹配失败的轨迹进行更新，为匹配失败的高置信度目标生成新的轨迹；将更新后的坐标信息和新的轨迹写入目标的轨迹序列中，进行迭代直至最后一帧图像，完成跟踪。本申请可广泛应用于目标识别跟踪技术领域。
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公开(公告)号：CN117872076B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202311833904.8
申请日：2023-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/26
Abstract: 本申请属于无人机状态检测技术领域，具体为一种检测无人机无线电能传输电路缺陷的方法，包括获取高频变流器各开关管门极的触发时刻t0；获取高频变流器各开关管集‑射极电压的下降开始时刻t1；判断高频变流器各开关管在触发时刻t0和下降时刻t1的差值Δt变化是否超过预设阈值；若否，开关管状态正常，可继续运行；若是，将时间差Δt经缺陷识别模型进行分类，提取发生老化导致异常的开关管。本申请将获取的无人机无线电能传输电路中核心部件，即高频变流器各开关管采用时间差Δt经缺陷识别模型进行分类，提取发生老化导致异常的开关管，及时替换，从而避免影响到无线网络中继的业务，有助于提高无人机在无线网络中继领域中运行的可靠性。
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公开(公告)号：CN119758369A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411873975.5
申请日：2024-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请提供一种基于模态融合及协同变分成像优化的水下单光子激光雷达目标重建方法，包括以下步骤：将水下单光子激光雷达的原始回波数据重构为X×Y个像素点对应的叠加光子数序列，其中，每个像素点对应的叠加光子数序列通过对其所在位置接收到的多次激光脉冲回波信号进行基于时间bin格的光子数叠加生成，且对各个像素点进行光子数叠加的激光脉冲的次数M均相同；对各个像素点的叠加光子数序列进行基于模态融合的深度‑反射率估计，得到水下目标的深度图和反射率图；基于协同变分成像优化策略对水下目标的深度图和反射率图进行优化。使用本申请所提供的方法，能够快速获得水下目标的高质量重建图像。
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公开(公告)号：CN118688719B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411177947.X
申请日：2024-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明提供了一种自动跟踪管理决策的长基线定位算法及系统，涉及水下目标定位技术领域，包括定义指示变量，将定位区域网格化，计算每个分辨率单元的似然值，对粒子进行初始化；基于马尔科夫跃迁矩阵更新指示变量，基于指示变量更新粒子状态；构建粒子的似然比函数，依据似然比函数计算粒子权重；进行重采样，计算存在粒子数量，当存在粒子数量与网格化的定位区域内的粒子数量比值大于0.6时，计算目标状态，采用分段阈值对算法估计的目标位置进行标记。本申请基于马尔科夫跃迁矩阵更新指示变量，基于指示变量更新粒子状态，基于存在粒子数量与网格化的定位区域内的粒子数量比计算目标状态并对目标进行标记，适用被跟踪目标进出定位区域的情况。
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公开(公告)号：CN118536407B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410992760.9
申请日：2024-07-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/27 , G01P5/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了一种基于符号动态分析的海面风速预测算法及系统，涉及水下目标定位技术领域。本发明提供的算法包括以下步骤：一种基于符号动态分析的海面风速预测算法，包括以下步骤：通过符号动态分析得到滑动窗口尺寸；通过基于滑动窗口尺寸的Hample滤波器对海面风速历史数据进行预处理；通过一维卷积的残差学习结构、通道注意力算法及柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络提取风速特征向量；将风速特征向量通过sLSTM网络得到风速预测值。本发明提供了高效的时间窗口尺寸选择方法，避免了传统方法中的试错过程，提高了算法的效率和适应性，当更换研究对象时，也无需根据不同领域的经验确定时间窗口的尺寸。
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