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公开(公告)号：CN109474887A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811481246.X
申请日：2018-12-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/33 , H04B17/391 , H04B17/318
Abstract: 本发明提供基于LTE信号的高低楼层区分方法，属于信号处理技术领域。本发明首先根据需要定位的建筑结构，建立坐标系；然后在每一楼层均匀选取若干参考点，通过载有LTE信号获取设备的平台在所述参考点处进行LTE信号采集，并且记录获得的LTE信号中的楼层信息；获取采集到的LTE信号中主服务小区的RSRP、RSRQ、RSSI、ECI，以及邻小区的RSRP、ECI，并结合记录的楼层信息，建立离线数据库；再利用支持向量机算法对数据库进行训练，得到高低楼层区分模型；最后将待测信号向量作为高低楼层区分模型的输入，得到高低楼层区分结果。本发明解决了现有定位技术的信号强度波动对楼层识别精度影响大的问题。本发明可用于楼层区分定位。
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公开(公告)号：CN114657874A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210369316.2
申请日：2022-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 济南城建集团有限公司 , 济南轨道交通集团有限公司
Abstract: 一种桥梁结构病害智能巡检机器人，属于运营周期内公路/铁路桥梁结构病害状态安全巡检领域。本发明是为了解决现有桥梁结构病害检测装备难以高效准确完成对桥梁结构潜在表观/内部病害巡检诊断的问题。本发明集智能巡检操控终端系统、结构状态信息感知系统、多元感知设备搭载系统、智能多关节机械臂系统为一体，融合机器学习、计算机视觉、概率统计和有限元分析技术，能够有效实现对桥梁结构梁体内外可能潜在病害的巡检采集和诊断分析，适用于交通运输体系中桥梁结构健康安全服役状态的快速巡检评估。此外，本发明依托具备多元化功能的结构状态信息感知系统，能够对桥梁结构梁体内外可能潜在的多类型病害进行巡检诊断。
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公开(公告)号：CN109151750B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201811039569.3
申请日：2018-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国移动通信集团黑龙江有限公司
Abstract: 一种基于循环神经网络模型的LTE室内定位楼层判别方法，本发明涉及LTE室内定位楼层判别方法。本发明为了解决现有室内楼层判别方法鲁棒性差且定位精度低的缺点。本发明包括：一：在需要定位的室内环境中选择坐标原点P0；二：在每一楼层选取若干参考点，通过载有LTE信号获取设备的平台采集各个参考点处的LTE信号，对其对应记录其楼层信息；三：获取到所测LTE信号中主服务小区和邻小区的ECI，完成离线数据库的建立；四：建立循环神经网络结构；步骤五：根据最终训练的结果得到楼层识别模型；六：形成信号向量；七：将信号向量作为楼层识别模型的输入，模型的输出即为楼层识别结果。本发明用于室内定位导航领域。
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公开(公告)号：CN109348501A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811482435.9
申请日：2018-12-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供基于LTE信号的室内外区分方法，属于信号处理技术领域。本发明首先在室内和室外分别离散选取若干参考点，分别在这些参考点处进行LTE信号采集，采集时长内每秒记录一条LTE信号；然后对每个参考点赋予一个标签，标签包含参考点的地理位置及室内外状态信息；获取LTE信号中主服务小区和邻小区的RSRP值、ECI，并结合标签中的信号的室内外状态，完成位置指纹地图Radio Map的建立；再利用支持向量机算法对Radio Map进行训练，得到室内外区分模型；最后将待区分RSRP向量作为室内外区分模型的输入，模型的输出即为室内外区分结果。本发明解决了现有定位技术对室内外区分精度不高的问题。本发明可用于室内外区分定位。
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公开(公告)号：CN118821319A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410965045.6
申请日：2024-07-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F17/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种来流畸变影响下超声速进气道安全性能的评估方法及评估模块，涉及冲压发动机的超声速进气道安全评估领域，解决现有对于超声速进气道来说，有较多实验和数值仿真针对来流畸变对进气道工作性能的研究，但是缺少针对进气道安全性的分析的问题。所述方法包括：选取三维进气道进口截面，提取沿x轴和y轴两个方向数据变化的进气道进口数据；计算三维进气道来流畸变程度；定义三维进气道的安全裕度定量，所述选取激波串前缘位置定义稳定裕度；获取不同来流非均匀度和背压对应的激波串前缘位置关系，并形成数据集；所述数据集用于将形成的三维进气道安全裕度与来流非均匀度的对应关系。本发明还适用于高超声速推进系统的数学模型中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110290466B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910517319.4
申请日：2019-06-14
Applicant: 中国移动通信集团黑龙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种楼层判别方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取待测建筑内设置的至少一个测试点的第一数据，并利用所述至少一个测试点的第一数据，确定第一特征参数矩阵，其中，所述待测建筑每层设置至少一个测试点；将所述第一特征参数矩阵输入训练好的DAE‑LSTM网络，确定所述至少一个测试点所对应的楼层。本发明各实施例的技术方案利用DAE网络从含有噪声的特征参数矩阵中提取特征值矩阵，提高楼层判别的精度，同时大大降低网络的复杂度以及网络训练的开销；引入LSTM网络对楼层进行判别，有效提升了楼层判别的精度。
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公开(公告)号：CN110290466A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910517319.4
申请日：2019-06-14
Applicant: 中国移动通信集团黑龙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种楼层判别方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取待测建筑内设置的至少一个测试点的第一数据，并利用所述至少一个测试点的第一数据，确定第一特征参数矩阵，其中，所述待测建筑每层设置至少一个测试点；将所述第一特征参数矩阵输入训练好的DAE-LSTM网络，确定所述至少一个测试点所对应的楼层。本发明各实施例的技术方案利用DAE网络从含有噪声的特征参数矩阵中提取特征值矩阵，提高楼层判别的精度，同时大大降低网络的复杂度以及网络训练的开销；引入LSTM网络对楼层进行判别，有效提升了楼层判别的精度。
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公开(公告)号：CN114657874B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210369316.2
申请日：2022-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 济南城建集团有限公司 , 济南轨道交通集团有限公司
Abstract: 一种桥梁结构病害智能巡检机器人，属于运营周期内公路/铁路桥梁结构病害状态安全巡检领域。本发明是为了解决现有桥梁结构病害检测装备难以高效准确完成对桥梁结构潜在表观/内部病害巡检诊断的问题。本发明集智能巡检操控终端系统、结构状态信息感知系统、多元感知设备搭载系统、智能多关节机械臂系统为一体，融合机器学习、计算机视觉、概率统计和有限元分析技术，能够有效实现对桥梁结构梁体内外可能潜在病害的巡检采集和诊断分析，适用于交通运输体系中桥梁结构健康安全服役状态的快速巡检评估。此外，本发明依托具备多元化功能的结构状态信息感知系统，能够对桥梁结构梁体内外可能潜在的多类型病害进行巡检诊断。
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公开(公告)号：CN110933596A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911228508.6
申请日：2019-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于度量学习的指纹定位方法。所述方法为：在目标室内环境内设置多个参考点，建立笛卡尔坐标系，生成与室内物理空间相对应的二维欧几里得空间；在m个参考点上采集来自n个估计接入点AP的RSS数据；在每个预先部署的参考点RP采集到的RSS数据上加入位置标签，生成原始数据；对原始数据进行预处理，得到相似度度量矩阵，并根据RSS数据建立指纹地图库；将相似度度量矩阵和指纹地图库加载到KNN算法中，得到用户的估计位置。本发明充分利用物理空间到信号空间的映射信息，减少由于室内建筑结构复杂导致的定位精度下降，进一步提高室内定位的精度。
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公开(公告)号：CN109151750A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811039569.3
申请日：2018-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国移动通信集团黑龙江有限公司
Abstract: 一种基于循环神经网络模型的LTE室内定位楼层判别方法，本发明涉及LTE室内定位楼层判别方法。本发明为了解决现有室内楼层判别方法鲁棒性差且定位精度低的缺点。本发明包括：一：在需要定位的室内环境中选择坐标原点P0；二：在每一楼层选取若干参考点，通过载有LTE信号获取设备的平台采集各个参考点处的LTE信号，对其对应记录其楼层信息；三：获取到所测LTE信号中主服务小区和邻小区的ECI，完成离线数据库的建立；四：建立循环神经网络结构；步骤五：根据最终训练的结果得到楼层识别模型；六：形成信号向量；七：将信号向量作为楼层识别模型的输入，模型的输出即为楼层识别结果。本发明用于室内定位导航领域。
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