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公开(公告)号：CN102595422B
公开(公告)日：2014-06-11
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。
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公开(公告)号：CN102594470B
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201210063484.5
申请日：2012-03-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种实时在线的数据通信误码率的获得方法，涉及一种数据通信误码率的获得方法。它是为了解决现有获得误码率的方法的精度低，以及无法对当前传输的数据进行实时在线获得误码率的问题。本发明通过对传输数据进行循环冗余校验码(Cyclic Redundancy Code，CRC)编码，而在接收端通过分级统计的方法对所接收数据的差错位进行统计，并与所传输的数据长度进行比较，从而实时地估计出误码率。本发明的分级统计的方法能够很好的兼顾误码率估计的实时性与精确性，能够根据实际情况进行参数选择。本发明使用于通信系统的数据传输阶段实时获得误码率。
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公开(公告)号：CN103117824A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310084931.X
申请日：2013-03-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 一种基于Bertrand静态博弈的授权用户频谱定价方法，它涉及授权用户频谱定价方法，本发明是要解决现有频谱定价方法的算法复杂度高、授权用户效益函数设计过于理想化的问题。本发明包含如下步骤：根据认知用户对授权用户的频谱需求函数，得到认知用户的需求矩阵；根据需求矩阵，利用剩余价值理论建立认知用户效益函数；根据认知用户效益函数，获得认知用户对于授权用户的频谱需求函数；在前三步的基础上，得到授权用户的效益函数；利用Bertrand博弈论来获取以授权用户的效益函数为支付函数的纳什均衡；联立方程组，可以获得各个授权用户稳定的频谱价格，从而实现了频谱定价。本发明可应用于认知无线电通信系统。
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公开(公告)号：CN102364978B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201110381897.3
申请日：2011-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 认知无线网络中基于认知用户信令传输与频谱感知的联合网络状态获取的无线通信方法，涉及无线通信领域。它是为了解决现有基于对网络状态进行获取方法的无线通信方法需要周期性地停止当前通信，以及认知用户的传输时延长的问题。本发明基于认知用户信令传输与频谱感知的联合网络状态获取的方法实现无线通信，相比于基于现有对网络状态进行获取的方法，本发明不需要周期性地停止当前通信，大幅度降低了认知用户的传输时延。本发明能够根据当前网络吞吐量的不同，在传统感知模式与联合感知模式下切换，从而提高网络性能。本发明适用于认知无线网络中。
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公开(公告)号：CN102625315A
公开(公告)日：2012-08-01
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102594470A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210063484.5
申请日：2012-03-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种实时在线的数据通信误码率的获得方法，涉及一种数据通信误码率的获得方法。它是为了解决现有获得误码率的方法的精度低，以及无法对当前传输的数据进行实时在线获得误码率的问题。本发明通过对传输数据进行循环冗余校验码(Cyclic Redundancy Code，CRC)编码，而在接收端通过分级统计的方法对所接收数据的差错位进行统计，并与所传输的数据长度进行比较，从而实时地估计出误码率。本发明的分级统计的方法能够很好的兼顾误码率估计的实时性与精确性，能够根据实际情况进行参数选择。本发明使用于通信系统的数据传输阶段实时获得误码率。
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公开(公告)号：CN102325369A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110152204.3
申请日：2011-06-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于参考点位置优化的WLAN室内单源线性WKNN定位方法，属于移动计算领域，本发明为解决现有WLAN室内单源线性环境下，WKNN定位算法中最优参考点数目和位置的选择问题。本发明针对这一特殊单源线性场景，首先在离线阶段，针对具体的实际单源线性定位环境，计算WKNN定位法在该环境下理论期望精度的闭合解形式；然后，利用闭合解形式中期望误差与参考点位置、目标区域尺寸之间的关系，对参考点进行优化布置，满足最小期望误差准则，并建立相应的单源均值位置指纹数据库；最后，根据在现阶段实时采集的信号强度样本，利用近邻点数为4的WKNN定位法，对定位终端进行位置坐标估计。
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公开(公告)号：CN112383965A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011204883.X
申请日：2020-11-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于DRQN和多传感器模型的认知无线电功率分配方法，涉及认知无线电中的频谱共享技术领域。本发明是为了解决现有对认知无线电中频谱的分配和共享所采用的方法没有考虑频谱资源之间异构性的问题。本发明在环境中安置多个传感器，将传感器感知到的环境数据作为DRQN网络的环境状态集，利用深度强化学习中的DRQN网络，结合环境模型中多个传感器传出的信息，根据通信需求为网络中的用户制定功率策略。
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公开(公告)号：CN111652886A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010374731.8
申请日：2020-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进U-net网络的肝肿瘤分割方法，包括：步骤一、获取腹部CT数据集，并进行预处理操作；步骤二、在对肝肿瘤分割前，首先将肝脏区域分割出来，基于Keras深度学习框架搭建肝脏分割的神经网络，后端选择的是tensorflow；步骤三、对基于改进U-net的肝脏分割网络进行训练；步骤四、基于Keras深度学习框架搭建基于改进U-net的肝肿瘤分割网络，并且对网络进行训练；步骤五、采用基于改进U-net的肝脏分割网络从腹部肝脏CT图像中分割出肝脏区域，并从肝脏区域分割出肿瘤和正常肝脏组织。本发明除了可以消除大量的误分割之外，还可以降低网络模型的复杂度。
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公开(公告)号：CN111239715A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010031996.8
申请日：2020-01-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种联合灰色关联和神经网络的指纹定位方法。步骤1：得到比较序列，并根据比较序列得到新的均值矩阵；步骤2：从均值矩阵得到关联矩阵；步骤3：得到关联系数矩阵；步骤4：根据关联系数矩阵计算关联度，选择关联度最小的5个参考点形成圆将此圆所包含的所有参考点都作为BP神经网络的训练集；步骤5：将当前时刻值放入已经训练好的BP神经网络中，得到的结果为该测试点的位置坐标；步骤6：计算该位置距离该区域内圆心的距离d；步骤7：若d＜r说明所得到的位置坐标是正确的。灰色关联度对系统的发展态势进行了分析和比较，通过参考序列与比较序列各点之间的距离分析来确定各序列之间的接近性和差异性。
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