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公开(公告)号：CN101998288A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010531946.2
申请日：2010-11-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于TD-LTE的宽带多媒体集群系统及该系统多调度台分级式调度的实现方法。它涉及多调度台分级式调度方法。它解决了现有的数字集群技术存在的多调度台硬件配置成本高、设置复杂，多调度台调度方式单一，不利于满足不同行业的指挥调度需求的问题。系统包括终端、宽带无线接入子系统、网络子系统和操作维护子系统；其过程如下：DC有线调度台的级别和权限设置保存在HSS归属域签约服务器上，当DC有线调度台发起一次调度操作时，TDS集群调度服务器通过D6a接口获取该DC有线调度台在HSS归属域签约服务器上的信息，并通过获得的信息判定该DC有线调度台是否可以执行该次调度操作。从而极大地推动我国宽带无线接入系统的产业化。
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公开(公告)号：CN101860810A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010213028.5
申请日：2010-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于TD-LTE的宽带多媒体集群系统调度台话语权信令的实现方法，涉及一种宽带多媒体集群系统调度台话语权信令的实现方法，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，话语权信令的实现方法，基于宽带多媒体集群系统完成的，所述系统包括终端通过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，具体过程：当组呼已经建立时，DC向TDS发送话语权申请请求，TDS回复DC话语权申请响应来通知DC是否被授予话语权；当DC拥有话语权并且讲话结束时，DC向TDS发送话语权释放请求，TDS释放话语权并向DC返回话语权释放响应。本发明可以满足指挥调度的应用需求。
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公开(公告)号：CN114611854B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202011400622.5
申请日：2020-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06F17/16 , H04W4/38
Abstract: 本发明公开一种基于灰色小波神经网络的火场态势信息感知方法。步骤1：对信息源采集的现场态势信息进行规范化处理得到信息数据集矩阵W；步骤2：通过灰色系统理论计算出灰色系统模型信息感知值矩阵X；步骤3：利用信息感知值矩阵X的向量训练小波神经网络求出态势感知小波神经网络，组成所求的灰色小波神经火场态势信息感知网络；步骤4：向灰色小波神经火场态势信息感知网络输入火场态势信息向量矩阵，经过灰色小波神经进行火灾现场态势感知，得到最终输出态势感知向量Y。针对灰色模型对非线性问题没有较好解决以及普通神经网络收敛特性不稳定的问题，该方法用以解决采用某一单一方法作为态势信息融合感知标准会放大单一方法的弊端。
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公开(公告)号：CN115311531A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210881472.7
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
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S7/41 , G01S13/88
Abstract: 本发明提出一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动检测方法。所述方法包括对已获取的探地雷达地下空洞目标的回波图像进行背景消除，得到横向波纹受到抑制的探地雷达回波图像；对生成的探地雷达回波图像进行增益，突出空洞目标像素位置特征；利用增益后的图像进行降噪处理，抑制杂波影响；对处理后的探地雷达回波图像进行预筛选，参照人工识别并实地确认的结果，利用labelimg对图像中的空洞进行标注；将获得的数据制成图像检测数据集；用获得的检测数据集训练RefineDet网络模型，得到网络权重参数；利用训练后的网络模型对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标检测。本发明解决现有方法难以检测地下空洞目标的问题。
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公开(公告)号：CN114706417B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210094428.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 基于传教士优化算法的无人机航迹规划方法，本发明涉及无人机航迹规划方法。本发明的目的是为了解决目前UAV航迹规划算法存在收敛速度慢，规划效果差的问题，以及需要极大的计算资源来完成UAV的航迹规划的问题。过程为：一：初始化参数；二：生成loc(i)，迭代索引niter＝1；三：计算在第niter次迭代中所有个体航迹的目标函数数值；四：若|fmin(niter)‑fmin(niter‑1)|≤τ或niter＞Niter停止迭代，执行九；否则进行五；五：生成loc′(i)；六：生成loc″(i)；七：生成loc″′(i)；八：对loc(i)进行更新，迭代索引加1，重复三至八；九：输出最优航迹。本发明用于机器人控制领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110933691B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201911191366.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种用于专用融合网络中基于相对熵和理想解的垂直切换方法，所述方法所述方法包括步骤1、利用层次分析法计算网络属性的主观权重；步骤2、采用熵值法计算网络属性的客观权重；步骤3、基于相对熵和理想解相似排序法进行候选网络排序，根据候选网络排序顺序确定最佳切换网络；本发明提出的基于相对熵和理想解相似排序法的垂直切换方法比传统的简单加权法具有更好的切换判决性能。
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公开(公告)号：CN111083767B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201911338954.2
申请日：2019-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的异构网络选择方法。步骤1：业务类型提取特征；步骤2：提取距离特征；步骤3：根据整体网络环境，提取用户特征；步骤4：获得用户当前状态特征；步骤5：建立异构网络，通过马尔科夫决策实现；步骤6：将步骤1‑步骤3提取的特征代入深度强化学习模型；步骤7：根据移动性特征和业务属性特征，定义强化学习的即时奖励；步骤8：利用DQN求解异构网络选择问题。本发明在充分考虑到网络负载情况的同时，对会话的业务属性和终端的移动性以及终端在网络中所处位置的不同进行区分，通过与外界网络环境不断的试错学习能够不断调整自身的动作选择策略。
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公开(公告)号：CN112867101A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911190446.4
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于灰度综合评价值的公安异构无线专网选择方法，所述方法通过层次分析法计算出网络属性的主观权重，利用灰色关联分析法求出灰色关联矩阵，最终结合二者得到灰度综合评价值，可以更加准确且全面的判断权值。此外针对不同业务的不同需求，并综合考虑带宽、网络时延、网络抖动以及丢包率等性能，选择最佳网络，为用户提供优质服务。
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公开(公告)号：CN111314982A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010228265.2
申请日：2020-03-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于速度预判决和模糊逻辑的异构专网垂直切换方法，包括以下步骤：步骤一、速度预判决：设置不同的速度预判决曲线模型，根据终端的实时速度获得网络评价值，将不合格网络提前剔除；步骤二、模糊化处理：在合格网络中，将网络参数根据隶属度函数映射到低、中、高三个模糊集合，然后通过隶属度归一量化后，计算各属性的标准化隶属值；步骤三、网络性能评价值计算：计算各个属性的权重，利用速度得分值和属性标准化隶属值加权计算各候选网络的综合性能评估值，选取综合性能评估值最大的候选网络进行切换。本发明与传统的基于RSS的垂直切换算法相比能够显著降低切换次数，拥有更好的性能。
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公开(公告)号：CN111083767A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911338954.2
申请日：2019-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的异构网络选择方法。步骤1：业务类型提取特征；步骤2：提取距离特征；步骤3：根据整体网络环境，提取用户特征；步骤4：获得用户当前状态特征；步骤5：建立异构网络，通过马尔科夫决策实现；步骤6：将步骤1-步骤3提取的特征代入深度强化学习模型；步骤7：根据移动性特征和业务属性特征，定义强化学习的即时奖励；步骤8：利用DQN求解异构网络选择问题。本发明在充分考虑到网络负载情况的同时，对会话的业务属性和终端的移动性以及终端在网络中所处位置的不同进行区分，通过与外界网络环境不断的试错学习能够不断调整自身的动作选择策略。
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