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公开(公告)号：CN106500695A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201710006776.8
申请日：2017-01-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的人体姿态识别方法，属于体域网领域。该方法分为两个部分，模型设计和参数设计。模型设计中，利用四元数可反映人体肢体运动角度的特点，通过惯性传感器采集人体运动的角速度、加速度和周边磁场强度，基于自适应扩展卡尔曼滤波方法进行姿态解算，求得姿态四元数。参数设计中，通过理论分析和实验方法确定了过程噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵的取值，以及状态初始值和状态协方差矩阵初始值，使自适应扩展卡尔曼滤波方法可以持续迭代进行，从而不断实时识别人体运动姿态。本发明可作为体育训练、医疗保健、游戏设计等领域的人体姿态识别方法使用。
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公开(公告)号：CN113055456A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110255215.8
申请日：2021-03-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , H04W12/03 , H04W40/32 , H04W84/18 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F21/64 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/27
Abstract: 本发明属于区块链技术领域以及物联网技术领域，涉及一种基于区块链和边缘计算的物联网数据管理方法。本发明的效果和益处是，首先，基于物联网网络架构与边缘计算的优势设计了高效、安全且低耗的分层海量物联网数据收集聚合机制；其次，链外存储完整数据，缓解区块链存储压力，提升性能；区块链内存储索引哈希值，确保可信、安全并且可追溯的数据存储方法；最后，提出了所述可信数据共享方法，基于区块链的智能合约技术，确保数据共享过程的可审计、可信以及可追溯。
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公开(公告)号：CN106730771B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201710004657.9
申请日：2017-01-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: A63B71/06
Abstract: 本发明公开了一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法，属于体域网领域。在篮球动作姿态识别的数据采集和数据划分这两个阶段中，设计惯性传感器节点，用于采集人体动作的角速度、加速度和人体周边的磁场强度，设计无线通信协议，发送数据至PC机；在数据划分阶段，通过分析篮球动作数据的离散度找到运动状态，再通过单元动作划分方法得到每一个单元动作，根据单元动作曲线相似度区分出瞬时动作和持续动作，为下阶段的特征提取和动作分类提供数据来源。采用本发明提出的数据处理方法，各篮球动作的识别准确率均不小于95.80％，平均准确率达到了98.72％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112995992B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110255221.3
申请日：2021-03-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W12/069 , H04W4/38
Abstract: 本发明属于物联网安全技术领域，涉及一种大规模无线传感器网络协同身份验证方法。基于分布式思想，采用协作策略，将网络中所有节点上的存储空间看作大型池来缓存验证后的公钥证书。所有传感器设备构造CLoc定位器，在网络初始化后执行冷启动改进算法；当设备需要验证公钥证书时，首先查询基于布谷鸟散列的定位器，若得到缓存信息，则与其通信完成验证。此外，还设计了在动态网络中评估设备可信度的传感器信任模型。本发明的效果和益处是大大缩短了平均验证时间并且显著降低了计算以及空间复杂度，有利于在维护无线传感器网络长期运行的基础上实现安全的身份验证。
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公开(公告)号：CN112995992A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110255221.3
申请日：2021-03-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W12/069 , H04W4/38 , H04L29/08
Abstract: 本发明属于物联网安全技术领域，涉及一种大规模无线传感器网络协同身份验证方法。基于分布式思想，采用协作策略，将网络中所有节点上的存储空间看作大型池来缓存验证后的公钥证书。所有传感器设备构造CLoc定位器，在网络初始化后执行冷启动改进算法；当设备需要验证公钥证书时，首先查询基于布谷鸟散列的定位器，若得到缓存信息，则与其通信完成验证。此外，还设计了在动态网络中评估设备可信度的传感器信任模型。本发明的效果和益处是大大缩短了平均验证时间并且显著降低了计算以及空间复杂度，有利于在维护无线传感器网络长期运行的基础上实现安全的身份验证。
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公开(公告)号：CN103501531B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310456097.2
申请日：2013-09-29
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于功率控制的无线MAC层信道分配方法，属于Ad Hoc网络领域。多信道Ad Hoc网络中，网络节点使用两个收发器，一个固定于控制信道，另一个在不同数据信道之间跳转。采用最大功率在控制信道传输RTS帧和CTS帧，采用最小功率在数据信道传输DATA帧和ACK帧。最小功率根据接收节点可正确接收并解码的最小接收功率门限计算得出。将同一冲突域内所有节点的发送功率分为不同等级，然后根据最小功率所在的等级选择相应数据信道，从而将发送功率差异较大的链接分配于不同信道，可缓解同一信道中非对称链接的不利影响，提高网络吞吐量及单位能耗吞吐量。本发明的具体实现CAPC协议，可作为Ad Hoc网络节点设备选择信道的MAC层协议使用。
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公开(公告)号：CN106500695B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710006776.8
申请日：2017-01-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的人体姿态识别方法，属于体域网领域。该方法分为两个部分，模型设计和参数设计。模型设计中，利用四元数可反映人体肢体运动角度的特点，通过惯性传感器采集人体运动的角速度、加速度和周边磁场强度，基于自适应扩展卡尔曼滤波方法进行姿态解算，求得姿态四元数。参数设计中，通过理论分析和实验方法确定了过程噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵的取值，以及状态初始值和状态协方差矩阵初始值，使自适应扩展卡尔曼滤波方法可以持续迭代进行，从而不断实时识别人体运动姿态。本发明可作为体育训练、医疗保健、游戏设计等领域的人体姿态识别方法使用。
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公开(公告)号：CN106730771A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710004657.9
申请日：2017-01-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: A63B71/06
CPC classification number: A63B71/06 , A63B24/0003 , A63B2208/00 , A63B2220/836 , A63B2225/50 , A63B2243/0037
Abstract: 本发明公开了一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法，属于体域网领域。在篮球动作姿态识别的数据采集和数据划分这两个阶段中，设计惯性传感器节点，用于采集人体动作的角速度、加速度和人体周边的磁场强度，设计无线通信协议，发送数据至PC机；在数据划分阶段，通过分析篮球动作数据的离散度找到运动状态，再通过单元动作划分方法得到每一个单元动作，根据单元动作曲线相似度区分出瞬时动作和持续动作，为下阶段的特征提取和动作分类提供数据来源。采用本发明提出的数据处理方法，各篮球动作的识别准确率均不小于95.80％，平均准确率达到了98.72％。
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