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公开(公告)号：CN103501531A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310456097.2
申请日：2013-09-29
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于功率控制的无线MAC层信道分配方法，属于Ad Hoc网络领域。多信道Ad Hoc网络中，网络节点使用两个收发器，一个固定于控制信道，另一个在不同数据信道之间跳转。采用最大功率在控制信道传输RTS帧和CTS帧，采用最小功率在数据信道传输DATA帧和ACK帧。最小功率根据接收节点可正确接收并解码的最小接收功率门限计算得出。将同一冲突域内所有节点的发送功率分为不同等级，然后根据最小功率所在的等级选择相应数据信道，从而将发送功率差异较大的链接分配于不同信道，可缓解同一信道中非对称链接的不利影响，提高网络吞吐量及单位能耗吞吐量。本发明的具体实现CAPC协议，可作为Ad Hoc网络节点设备选择信道的MAC层协议使用。
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公开(公告)号：CN102204816B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201110146983.6
申请日：2011-06-02
Applicant: 大连理工大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种便携式多功能人体平衡指数分析仪，属于嵌入式计算机领域。该仪器包括人体力学平台、手持终端硬件和手持终端控制模块三部分。人体力学平台是一块正方形钢化玻璃板，四个顶点下方各安装有一个2H1型压力传感器，传感器信号通过信号转接板连接至手持终端硬件。手持终端硬件由STM32F103处理器控制，包括数据采集、人机接口、数据存储和锂电池供电四个模块，能够脱离计算机以手持方式独立工作，主体部分是四路完全相同的三级放大电路，总放大倍数为200倍。手持终端控制模块包括窗口管理、测试管理、信息管理、训练管理和系统设置五个子模块。本发明在健康检测、平衡功能训练、医疗康复以及运动员选拔等领域有重要作用。
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公开(公告)号：CN102288191A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110139454.3
申请日：2011-05-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种智能导航小车，属于嵌入式计算机领域。小车以LPC2136处理器为核心，包括环境感知模块、控制驱动模块、信息采集模块和导航控制模块四个部分。小车设计有4个超声波传感器，位于车体外接圆前部切线方向，彼此中垂线夹角为30度，探测前方130度角范围内障碍物的距离；采用三轴数字加速度计、电子罗盘和3个陀螺仪感知自身姿态，采用码盘记录行驶距离，通过计算方向角θ、位置角γ和目标距离s来实现导航；采用键盘和液晶显示器设定目的地位置；采用电机驱动芯片实现履带驱动；采用温湿度传感器和光亮度传感器采集目的地温度、湿度和光照强度，并将数据保存于SD卡。本发明可作为娱乐、军事、工业领域的原型系统使用。
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公开(公告)号：CN102279792A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110207528.2
申请日：2011-07-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于XML中间模型的安全检测规则库的设计，属于软件测试领域。在XML中间模型的基础上，把MISRAC++中的每一条规则抽象为缺陷模式。XML中间模型存储了C++源代码的语句结构信息和标识符信息。使用XQuery查询语句将缺陷模式转换成XQuery表达式，针对C++语言源代码存在的安全漏洞，查询C++源代码对应的XML中间模型，定位与缺陷模式匹配的XML节点，通过缺陷重定向机制完成缺陷从XML中间模型到源文件中的精确定位。所有的XQuery表达式存储在系统安全知识库中，并在系统外围单独维护，可有效地实现规则配置与扩展。
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公开(公告)号：CN119807632A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411870569.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F30/27
Abstract: 一种基于多尺度时序和属性特征提取的航空发动机缺失值填补方法。先针对航空发动机每个传感器采集的数据，采用线性插值生成缺失值的临时替代值。再提取航发序列数据的显著的多个周期作为时间尺度，将序列按显著尺度分解为趋势项与季节项，并在时间维度分别拼接所有的趋势项和季节项。随后，在时间维度利用跨尺度图卷积捕获尺度内与尺度间的时序依赖性以在时序上进行缺失值的填补。在属性维度，采用跨属性图卷积聚合局部邻域信息，并利用关系网络计算属性全局特征，更新节点特征，以在时序填补结果的基础上补充属性关联。最后，将特定尺度的节点特征通过一个最大池化层来聚合这些特征表示，然后采用两层线性层和激活函数计算得到最终的填补结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106886509B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201710124124.4
申请日：2017-03-06
Applicant: 大连理工大学
Inventor： 赖晓晨
Abstract: 本发明公开了一种学位论文格式自动检测方法，属于计算机技术领域。该方法包括单元定位模块、格式提取模块和对比模块等三个模块。单元定位模块包括十一个子模块，功能分别为找到学位论文中的十一个特定部分的位置及每个特定部分的长度；格式提取模块包括段落属性提取子模块和特殊格式属性提取子模块，功能为获取论文各特定部分的样式；对比模块包括规则配置文件、规则对比子模块和报告生成子模块三个部分，功能为将格式提取模块提取出的待测论文中的格式特征与论文模板中的规则进行对比，将对比结果不一致的格式问题写入检测报告。本发明能够针对毕业生提交的学位论文，完成格式自动检测，找到所有不符合格式要求的部分，并提供错误报告。
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公开(公告)号：CN110321130A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910549431.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于系统调用日志的不可重复编译定位方法，属于软件编译领域。该方法首先通过对系统调用日志信息进行差异分析构建依赖图；再通过分析构建过程中父子进程关系对依赖图进行增强；最终通过遍历依赖图并排序，得到最终的问题构建命令，以便进行后续修复工作。本发明能够有效验证软件源代码与二进制包之间的对应关系，一旦发生不一致，能够定位到可能导致软件不可重复编译的构建命令。
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公开(公告)号：CN106500695B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710006776.8
申请日：2017-01-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的人体姿态识别方法，属于体域网领域。该方法分为两个部分，模型设计和参数设计。模型设计中，利用四元数可反映人体肢体运动角度的特点，通过惯性传感器采集人体运动的角速度、加速度和周边磁场强度，基于自适应扩展卡尔曼滤波方法进行姿态解算，求得姿态四元数。参数设计中，通过理论分析和实验方法确定了过程噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵的取值，以及状态初始值和状态协方差矩阵初始值，使自适应扩展卡尔曼滤波方法可以持续迭代进行，从而不断实时识别人体运动姿态。本发明可作为体育训练、医疗保健、游戏设计等领域的人体姿态识别方法使用。
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公开(公告)号：CN105739379B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201610066223.7
申请日：2016-01-29
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及水下传感器技术领域，一种无引线外挂式水下传感器中继单元，主要包括分别安装在潜水器壳体的内壁与外壁上的主站模块及从站模块，所述主站模块，包括安装在主站模块壳体内壁上的主站超声波收发器、电能发射器、接线端子及主站模块主板，所述从站模块，包括采用密封胶固定在从站模块壳体内壁上的从站超声波收发器、电能接收器、从站模块主板及水下传感器，主站模块通过电能发射器向从站模块供电，从站模块接收电能并为水下传感器供电。主站模块通过超声波与从站模块通信，向从站模块发送控制命令，并接收从站模块发送的传感器数据。本发明不仅可以实现外挂式水下传感器的无开孔数据通信与供电，而且解决了外挂式水下传感器的长期供电和数据有效高速传输的问题，增强了潜水器的密封性和安全性。
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公开(公告)号：CN106730771A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710004657.9
申请日：2017-01-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: A63B71/06
CPC classification number: A63B71/06 , A63B24/0003 , A63B2208/00 , A63B2220/836 , A63B2225/50 , A63B2243/0037
Abstract: 本发明公开了一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法，属于体域网领域。在篮球动作姿态识别的数据采集和数据划分这两个阶段中，设计惯性传感器节点，用于采集人体动作的角速度、加速度和人体周边的磁场强度，设计无线通信协议，发送数据至PC机；在数据划分阶段，通过分析篮球动作数据的离散度找到运动状态，再通过单元动作划分方法得到每一个单元动作，根据单元动作曲线相似度区分出瞬时动作和持续动作，为下阶段的特征提取和动作分类提供数据来源。采用本发明提出的数据处理方法，各篮球动作的识别准确率均不小于95.80％，平均准确率达到了98.72％。
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