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公开(公告)号：CN113206813A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110379308.1
申请日：2021-04-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于改进选择映射法的OFDM系统峰均比抑制方法，包括：对发射端的数据比特流进行调制：设置过采样因子并对调制信号进行过采样处理，提取连续时间信号的细节特征；采用Wash‑Hadamard矩阵作为相位序列获得多组备选信号，对DCT编码信号进行傅里叶逆变换后经过线性组合获得多组时域信号，并设定信号门限功率值A，计算信号功率值A0；将门限功率值A作为基准值、将信号功率值A0与门限功率值A进行比较，计算OFDM系统内时域信号的PAPR值并挑选PAPR值最小的一路时域信号进行发送，同时将Wash‑Hadamard矩阵组合发送给接收机，接收机利用此相位序列恢复原始信号。
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公开(公告)号：CN116249200A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310026706.4
申请日：2023-01-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于锚盒子区域变概率采样的蒙特卡洛定位方法，包括初始化传感器网络节点，初始时刻采集的样本节点数为N；对初始化后的节点进行预测；对预测后的节点进行过滤，过滤掉被定位节点一跳与二跳范畴内的锚节点坐标中不满足过滤条件的样本，在存在多个锚节点时，多个锚节点的采样区域会产生一个公共的采样区域，对公共的采样区域进行调整，得到更好的采样节点，提升节点定位精度。在过滤阶段中，若最后得到的样本节点数达不到N个，则进行一次迭代，直到采集到N个节点为止；再对过滤出的样本节点进行加权平均，得到最终的定位位置。本发明解决了MCL算法中的迭代次数过多以及MCB算法中因存在不合理的采样节点导致定位精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN116249200B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202310026706.4
申请日：2023-01-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于锚盒子区域变概率采样的蒙特卡洛定位方法，包括初始化传感器网络节点，初始时刻采集的样本节点数为N；对初始化后的节点进行预测；对预测后的节点进行过滤，过滤掉被定位节点一跳与二跳范畴内的锚节点坐标中不满足过滤条件的样本，在存在多个锚节点时，多个锚节点的采样区域会产生一个公共的采样区域，对公共的采样区域进行调整，得到更好的采样节点，提升节点定位精度。在过滤阶段中，若最后得到的样本节点数达不到N个，则进行一次迭代，直到采集到N个节点为止；再对过滤出的样本节点进行加权平均，得到最终的定位位置。本发明解决了MCL算法中的迭代次数过多以及MCB算法中因存在不合理的采样节点导致定位精度下降的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114048482B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202111307102.4
申请日：2021-11-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F21/57 , G06F21/64 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/43
Abstract: 本发明提出了基于区块链的LSTM风险预测访问控制方法，涉及信息安全技术领域，适用于车联网系统，所述方法包括：区块链每个全节点基于本节点上部署的LSTM风险预测模型得到待上传信息的风险预测结果；通过区块链全节点的共识机制得到待上传信息的最终风险预测结果；如果最终风险预测结果为正确信息，则发布所述待上传信息，同时区块链标记该信息为正确信息；如果最终风险预测结果为错误信息，则不会发布所述待上传信息，同时区块链标记所述待上传信息为错误信息。本发明中利用LSTM神经网络风险预测模型对车联网客户端上传信息样本存在的风险进行预测，用来应对车联网环境中可能存在的威胁，提高了车联网网络中数据信息的安全性。
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公开(公告)号：CN116451032A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310144472.3
申请日：2023-02-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于DE‑LSSVM的AIS数据修复方法，包括：由自动识别系统获取船舶AIS数据；对船舶AIS数据进行预处理；筛选长距离缺失AIS数据；以基于改进欧氏距离的相似度判定方法作为指标对长距离缺失AIS数据进行相似历史数据检索，获取与长距离离缺失AIS数据最相似的AIS历史数据；将得到的相似数据作为训练集训练回归模型，为确保LSSVM方法对相似样本数据的建模精度，采用差分进化算法进行参数寻优，在长距离缺失数据情况下较为精准的还原AIS数据。本发明在考虑数据修复基础上，基于相似历史数据的轨迹相似性，采用优化效率高、参数设置简单、鲁棒性好的差分进化算法对LSSVM进行参数优化，更加精确的修复经度、纬度、航向与船速。
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公开(公告)号：CN113206813B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110379308.1
申请日：2021-04-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于改进选择映射法的OFDM系统峰均比抑制方法，包括：对发射端的数据比特流进行调制：设置过采样因子并对调制信号进行过采样处理，提取连续时间信号的细节特征；采用Wash‑Hadamard矩阵作为相位序列获得多组备选信号，对DCT编码信号进行傅里叶逆变换后经过线性组合获得多组时域信号，并设定信号门限功率值A，计算信号功率值A0；将门限功率值A作为基准值、将信号功率值A0与门限功率值A进行比较，计算OFDM系统内时域信号的PAPR值并挑选PAPR值最小的一路时域信号进行发送，同时将Wash‑Hadamard矩阵组合发送给接收机，接收机利用此相位序列恢复原始信号。
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公开(公告)号：CN113515492A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110897023.7
申请日：2021-08-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/174 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种基于改进时间比例的船舶轨迹数据压缩方法，包括：由自动识别系统获取船舶轨迹数据；对船舶轨迹数据进行预处理；以基于时间比例的同步欧式距离作为指标对船舶轨迹数据进行压缩，获取第一轨迹数据特征点集合；以航速变化以及航向变化作为指标对船舶轨迹数据进行压缩，获取第二轨迹数据特征点集合；将所述第一轨迹数据特征点与所述第二轨迹数据特征点集合合并后，将轨迹数据特征点按照时间前后顺序排列，得到一个具有时空性的压缩数据集。本发明在考虑了时间和空间约束的基础上加入了航向和航速的约束，引入了代表船舶行为变化较大的速度和航向特性，更加全面准确的对轨迹数据进行压缩。
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公开(公告)号：CN114048482A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111307102.4
申请日：2021-11-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提出了基于区块链的LSTM风险预测访问控制方法，涉及信息安全技术领域，适用于车联网系统，所述方法包括：区块链每个全节点基于本节点上部署的LSTM风险预测模型得到待上传信息的风险预测结果；通过区块链全节点的共识机制得到待上传信息的最终风险预测结果；如果最终风险预测结果为正确信息，则发布所述待上传信息，同时区块链标记该信息为正确信息；如果最终风险预测结果为错误信息，则不会发布所述待上传信息，同时区块链标记所述待上传信息为错误信息。本发明中利用LSTM神经网络风险预测模型对车联网客户端上传信息样本存在的风险进行预测，用来应对车联网环境中可能存在的威胁，提高了车联网网络中数据信息的安全性。
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