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公开(公告)号：CN109358621B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811166226.3
申请日：2018-09-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法，在自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制建模过程中，考虑了不可避免的网络时延和数据丢包问题，且一般化的时延表达式更有利于控制器的设计。自动驾驶汽车轨迹跟踪控制设计综合考虑了车辆动力学模型的不确定性和外界扰动的影响，提高了车辆的操纵稳定性和轨迹跟踪控制的鲁棒性。通过求解线性矩阵不等式解决了含有网络时延和数据丢包的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制问题，计算方便。通过求解凸优化问题，可以计算得到自动驾驶汽车轨迹跟踪控制问题扰动抑制性能指标的下界，从而，可以得到最优的轨迹跟踪控制器。
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公开(公告)号：CN107122629B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710255286.1
申请日：2017-04-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于随机混淆的Android软件协同加固方法，包括如下步骤：a)解压获得classes.dex文件和bin文件；b)对classes.dex文件头header进行随机混淆；c)对源文件中的bin文件进行重命名；d)计算混淆后的classes.dex文件的hash值hash_dex；e)计算加载器loder的hash值hash_loder；f)对重命名后的bin文件进行加密并生成密文ciphertext；g）重新签名，打包生成加固后的APK。通过对dex头文件随机混淆加固以及对bin文件的安全动态加载加固。通过随机混淆的协同加固方法对Android软件进行保护，增强了代码的安全性。有效防止Android软件被恶意篡改或盗版的现象发生。
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公开(公告)号：CN107490968A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710912835.8
申请日：2017-09-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明的自动驾驶汽车的自适应分层递阶路径跟踪控制方法，包括如下步骤：a).建立车体的直角坐标系；b).建立路径跟踪控制系统模型；c).建立轮胎与路面间的摩擦力模型；d).建立车轮滑移率方程，e).建立控制模型，f).建立自适应分层递阶控制架构，所述自适应分层递阶控制架构包括上层控制器、中间层控制器以及下层控制器。本发明的自适应分层递阶控制方法，通过稳定、优化、参数估计等控制目标的解决了自动驾驶汽车的路径跟踪控制问题，动态优化车轮联合滑移率并抑制车轮侧滑，实现了过驱动车辆轮胎力和力矩的合理分配；实现了未知、非对称路面摩擦条件下独立车轮的制动控制和摩擦参数估计，并保证摩擦参数的收敛性，实现自动驾驶汽车理想的路径跟踪控制。
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公开(公告)号：CN105147276A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510563636.1
申请日：2015-09-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , G06Q50/22 , H04L29/08
Abstract: 本发明的基于Android和云计算的心电交互处理系统，包括心电图测量模块、Android主控板和云计算平台，心电图测量模块实现心电信号的采集，Android主控板实现心电数据的显示和上传；云计算平台实现数据的存储，以及医生与用户的在线沟通。本发明的处理方法包括：a).导联电极的固定；b).身份验证；c).验证用户是否合法；d).发送心电数据；e).心电数据的接收；f).心电图的绘制；g).心电数据的上传；h).在线服务。本发明的系统和处理方法，将传统心电图与Android移动平台和云计算平台相结合，实现了心电图的实时解析、绘制、传输和授权共享，可作为一种有效的移动医疗设备，积极的推动了医疗信息化进程。
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公开(公告)号：CN111166325B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202010147303.1
申请日：2020-03-05
Applicant: 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提出了一种基于IPCMM算法的心电信号QRS复合波检测方法，步骤包括：获取心电信号；利用IPCMM算法对带通滤波器进行改进，利用改进后的带通滤波器对心电信号进行滤波；对滤波后的心电信号进行双斜率处理；利用IPCMM算法对低通滤波器进行改进，利用改进后的低通滤波器对双斜率处理后的心电信号进行滤波；得到QRS复合波检测结果；其中，IPCMM算法对各滤波器的改进过程为：使用群延迟误差的修正包络线迭代更新相位误差上界函数，在通带内实现一致或近似一致的群延迟误差；提高了QRS复合波的检测精度和效率，有利于辅助提高心电图的检测精度和分类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105792287B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610114754.9
申请日：2016-03-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的无线体域网的保护时隙自适应分配方法，包括：a).设定0,1,…,K表示的K+1个优先级数；b).设定非常高VH、高H、中等M、低L和非常低VL五个流量状态；c).设定保护时隙启动阈值Tth；d).分配优先级数和设置流量状态；e).如有GTS请求或数据发送，则提升流量状态和降低优先级数；否则，降低流量状态和升高优先级数；f).如果有小于启动阈值的优先级数存在，则给具有最小优先级数的节点分配GTS资源。本发明的自适应分配方法，提高了GTS资源的使用效率，提高了网络吞吐量；很好地预测各个节点GTS资源的使用情况，避免了低优先级的节点长时间不能使用GTS资源的缺点，保证了无线体域网紧急数据传输的实时性、可靠性和公平性。
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公开(公告)号：CN105263107B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201510554894.3
申请日：2015-09-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明的面向无身份标识无线传感器网络的高效无锚点定位方法，包括：a).Sink节点的邻居节点的激活和定位，或与Sink节点间的角度和距离，实现自身激活；b).判断接收到激活包节点的状态；c).外层节点的激活和定位，利用两个节点与Sink节点的距离和角度，以及该未被激活节点与两个节点之间的距离和角度，计算出与Sink节点的距离和角度，实现节点的激活；d).孤立节点和新加入节点的激活和定位。本发明的定位方法，与现有的无锚点定位算法相比，节点无需ID，增加了整个无线传感器网络的灵活性，节点定位计算量小，能量消耗少，延长了整个无线传感器网络的寿命，有益效果显著，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN107122629A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710255286.1
申请日：2017-04-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
CPC classification number: G06F21/121 , G06F21/602
Abstract: 一种基于随机混淆的Android软件协同加固方法，包括如下步骤：a)解压获得classes.dex文件和bin文件；b)对classes.dex文件头header进行随机混淆；c)对源文件中的bin文件进行重命名；d)计算混淆后的classes.dex文件的hash值hash_dex；e)计算加载器loder的hash值hash_loder；f)对重命名后的bin文件进行加密并生成密文ciphertext；g）重新签名，打包生成加固后的APK。通过对dex头文件随机混淆加固以及对bin文件的安全动态加载加固。通过随机混淆的协同加固方法对Android软件进行保护，增强了代码的安全性。有效防止Android软件被恶意篡改或盗版的现象发生。
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公开(公告)号：CN107969030B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201711186231.6
申请日：2017-11-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种无线体域网共存的博弈论功率控制方法，包括如下步骤：建立网络共存分布模型、建立节点网络连通度函数、建立效用函数及进行迭代计算。在网络连通度和网络共存之间干扰关系的基础上，结合非合作博弈论的基本原理，提出了一种基于网络连通度的博弈论功率控制方法。通过仿真图3表明，在选取合适的常数因子的情况下，传输功率可以在6~8次迭代即达到收敛。本发明是在保证节点的信干燥比满足的情况下，尽量减少传输功率，从而节省节点的能量消耗，延长网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN110840445A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911279110.5
申请日：2019-12-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
Abstract: 一种动态心电信号的自动降噪方法，通过生成器输入有噪声的心电信号，通过不断的训练学习后产生干净的无噪声的心电信号，并自定义了损失函数，判别器对生成最后输出的干净信号和原始干净的心电信号进行判别，如果信号一致则输出为真，否则输出假。最后通过不断的学习实现动态心电信号降噪的目的。可以从混有噪声的动态心电信号当中过滤噪声，获得干净的原始心电信号。通过建立动态心电信号噪声模型,实现了如何有效地去除动态心电数据存在的各种复杂噪声，保留信号中的有效成分，提高心电信号的质量。
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