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公开(公告)号：CN118051903B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410022690.4
申请日：2024-01-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种量化编解码机制下多机动目标安全定位方法，所述方法包括如下步骤：一、建立多机动目标的动态模型；二、在随机虚假数据注入攻击和编解码机制下对动态模型进行估计器设计；三、计算在第k时刻机动目标i的一步预测误差协方差矩阵上界#imgabs0#四、计算在第k+1时刻机动目标i的估计增益矩阵Ki,k+1；五、将Ki,k+1代入二中，得到在第k+1时刻机动目标i的状态估计#imgabs1#六、计算估计误差协方差矩阵的上界#imgabs2#本发明解决了现有的多机动目标状态估计方法不能同时处理存在编码信息以及遭受随机虚假数据注入攻击的可能，导致估计器的估计性能不够准确，甚至出现状态跟踪曲线出现发散的问题。
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公开(公告)号：CN118157630A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410184673.0
申请日：2024-02-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于传感器网络的定位系统分布式滤波方法，所述方法如下：一、建立定位系统动态模型；二、设计分布式滤波器；三、计算传感器网络中第i个传感器节点在r时刻的一步预测误差协方差矩阵上界∑i,r+1|r；四、计算第i个传感器节点在r+1时刻的滤波器增益矩阵Ki,r+1；五、将Ki,r+1代入到分布式滤波器中，获得第i个传感器节点在r+1时刻的状态估计#imgabs0#判断r+1时刻是否达到总时长T，若r+1＜T，则执行六；六、计算第i个传感器节点在r+1时刻的滤波误差协方差矩阵上界∑i,r+1|r+1；令r＝r+1，执行二，直到满足r+1＝T。本发明解决了基于传感器网络的在自适应事件触发机制以及瑞利衰落信道下的具有随机切换非线性、状态饱和的定位系统分布式滤波问题。
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公开(公告)号：CN116860834A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310942112.8
申请日：2023-07-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F16/28 , G06F18/2321 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种路网环境下广义近似聚集Skyline查询处理方法，本发明将路网中大量距离相近且非空间维度相似的点聚集在一起形成近似点集融入Skyline查询。本方法包括：对于给定的道路网G和查询数据集D，通过变体的DBSCAN算法对查询数据集D进行近似聚集处理，形成具有近似点集的数据集D’；基于数据集D’对道路网划分构建SSR‑tree索引；基于SSR‑tree索引结构进行近似集与独立点的道路网广义聚集支配判断，输出具有二层近似索引结构的结果集合。通过本发明，能够减少大量近似数据点的判断，提高效率，并且丰富Skyline查询结果集，解决传统Skyline查询结果集过少的问题。本发明作为一种路网环境下广义近似聚集Skyline查询处理方法，可广泛应用于数据查询技术领域。
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公开(公告)号：CN118157630B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410184673.0
申请日：2024-02-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于传感器网络的定位系统分布式滤波方法，所述方法如下：一、建立定位系统动态模型；二、设计分布式滤波器；三、计算传感器网络中第i个传感器节点在r时刻的一步预测误差协方差矩阵上界∑i,r+1|r；四、计算第i个传感器节点在r+1时刻的滤波器增益矩阵Ki,r+1；五、将Ki,r+1代入到分布式滤波器中，获得第i个传感器节点在r+1时刻的状态估计#imgabs0#判断r+1时刻是否达到总时长T，若r+1＜T，则执行六；六、计算第i个传感器节点在r+1时刻的滤波误差协方差矩阵上界∑i,r+1|r+1；令r＝r+1，执行二，直到满足r+1＝T。本发明解决了基于传感器网络的在自适应事件触发机制以及瑞利衰落信道下的具有随机切换非线性、状态饱和的定位系统分布式滤波问题。
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公开(公告)号：CN118051903A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410022690.4
申请日：2024-01-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种量化编解码机制下多机动目标保安全定位方法，所述方法包括如下步骤：一、建立多机动目标的动态模型；二、在随机虚假数据注入攻击和编解码机制下对动态模型进行估计器设计；三、计算在第k时刻机动目标i的一步预测误差协方差矩阵上界#imgabs0#四、计算在第k+1时刻机动目标i的估计增益矩阵Ki,k+1；五、将Ki,k+1代入二中，得到在第k+1时刻机动目标i的状态估计#imgabs1#六、计算估计误差协方差矩阵的上界#imgabs2#本发明解决了现有的多机动目标状态估计方法不能同时处理存在编码信息以及遭受随机虚假数据注入攻击的可能，导致估计器的估计性能不够准确，甚至出现状态跟踪曲线出现发散的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117057159A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311169570.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种周期调度协议下基于三轮车运动模型的状态估计方法，所述方法包括如下步骤：一、建立具有测量删失的三轮车运动模型；二、根据三轮车运动模型设计状态估计器；三、计算三轮车运动模型在第s时刻的一步预测误差协方差矩阵的上界Λs+1|s；四、计算三轮车运动模型在第s+1时刻的估计迭代修正矩阵Ks+1；五、将Ks+1代入二中获得第s+1时刻的估计#imgabs0#判断s+1是否达到估计总时长U，若s+1＜U，则执行六；六、计算第s+1时刻的三轮车运动模型的估计误差协方差矩阵的上界Λs+1|s+1；令s＝s+1，执行二，直至达到停止条件s+1＝U。本发明解决了现有状态估计方法不能处理周期调度协议下具有测量删失的非线性状态估计问题。
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公开(公告)号：CN119106055A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410867360.5
申请日：2024-07-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种路网下基于公共场所的位置隐私近似连续Skyline查询处理方法，其目的是在路网中保护查询用户位置隐私的同时快速不断的寻找满足Skyline定义的结果，并且提高道路网Skyline查询中非空间因素的影响。目前道路网连续查询的研究没有考虑查询过程中用户的位置隐私问题，本发明基于道路网中大量公共场所，为查询用户构建公共安全近似区域隐匿位置信息，进一步提出一种新的支配，即公共安全近似支配，降低空间距离维度对非空间支配关系的影响，并通过PWDG‑Tree索引和弱数据点快速过滤剪枝数据集。本发明可以快速得到满足保护用户位置隐私的近似连续Skyline结果。
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公开(公告)号：CN118606517A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410867361.X
申请日：2024-07-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种道路网多用户偏好异类组合Skyline查询方法，设计用于找到道路网内不被支配的兴趣组合，这些组合由不同类型的兴趣点构成。首先，该方法利用多用户的偏好向量对兴趣点数据集进行分桶，以快速确定所有兴趣点类型；接着，依据Skyline有序桶和公共支配区域等理论，并利用所提动态规划算法，有效排除大量不能构成结果集的组合，从而得到查询结果集。此外，为了提升查询时距离运算速度，本发明设计了一种WG索引结构，该结构能够根据弱兴趣点进行剪枝同时加快距离计算效率。
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公开(公告)号：CN117057159B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311169570.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种周期调度协议下基于三轮车运动模型的状态估计方法，所述方法包括如下步骤：一、建立具有测量删失的三轮车运动模型；二、根据三轮车运动模型设计状态估计器；三、计算三轮车运动模型在第s时刻的一步预测误差协方差矩阵的上界Λs+1|s；四、计算三轮车运动模型在第s+1时刻的估计迭代修正矩阵Ks+1；五、将Ks+1代入二中获得第s+1时刻的估计判断s+1是否达到估计总时长U，若s+1＜U，则执行六；六、计算第s+1时刻的三轮车运动模型的估计误差协方差矩阵的上界Λs+1|s+1；令s＝s+1，执行二，直至达到停止条件s+1＝U。本发明解决了现有状态估计方法不能处理周期调度协议下具有测量删失的非线性状态估计问题。
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公开(公告)号：CN119088904A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411214786.7
申请日：2024-09-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向不完整时序知识图谱的复杂逻辑查询方法，其目的是在不完整的时序知识图谱上回答复杂逻辑的查询问题,并且提高查询过程的效率。目前对查询问题之间的复杂逻辑关系缺乏有效的处理，导致查询结果的精度受到限制，并且较少关注包含时序信息的查询问题，而这在现实世界中广泛存在。本发明将复杂逻辑问题分解为原子查询，同时使用基于模糊马尔可夫查询树的逻辑模型学习并传播原子查询之间的逻辑信息。通过将查询问题中的原子查询和逻辑信息分开表示并以概率的形式结合，该方法可以出色的解决蕴含多种逻辑关系的查询问题。最后，为了提高查询效率提出了一种新型的索引结构和并行查询方法。本发明可以快速准确的得到在时序知识图谱上执行复杂逻辑查询的结果。
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