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公开(公告)号：CN103345586A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310295813.3
申请日：2013-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 面向传感器网络数据流的均匀抽样方法，属于传感器网络数据处理技术领域。本发明为了解决现有网络传感器数据流的海量性与计算机硬件资源有限存在矛盾的问题。它首先设定传感器网络的滑动窗口数据流的窗口尺寸和采样尺寸；从第一个基本窗口中随机选择一个元素索引作为代表索引；当该代表索引对应的元素到达时，进行存储；获取下一个基本窗口中的代表索引，直至当前第一个基本窗口的代表索引与当前时刻对应的当前基本窗口的代表索引的差大于窗口尺寸，删除第一个基本窗口的代表索引对应的元素；当采样样本数据的个数大于采样尺寸时，随机删除一个采样样本数据，循环执行该步骤直到传感器网络的数据流结束。本发明用于网络数据流的均匀抽样。
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公开(公告)号：CN103200248A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310099410.1
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于嵌入式系统的电力参数监测的通信方法，涉及一种通信方法。为了解决目前电力监测系统一般采用的无线通信网络在自组织网络时往往受到限制，运行功率、成本都较高的问题。它是基于嵌入式操作系统Contiki和电力参数监测无线传感网络实现的，所述方法包括：给每一个路由节点、接入节点和终端节点分配IP地址的步骤；终端节点、路由节点和接入节点相互间采用无线通信协议6LoWPAN传输数据的步骤；终端节点对电力监测参数的控制过程中采用I2C总线协议进行数据传输的步骤；每个节点对无线通讯的控制过程中采用通信协议SPI进行数据传输的步骤；接入节点采用通信协议UART与数据管理中心进行数据传输的步骤。它用于电力系统中。
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公开(公告)号：CN101697502B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN200910072949.1
申请日：2009-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种煤矿井下无线传感器网络的精密同步方法，它涉及无线传感器网络精密同步领域，解决了煤矿井下无线传感器网络很难实现精密同步的问题，此同步方法由以下步骤实现：A、中心站主机向无线传感器网络各簇头节点发送配置信息；B、簇头节点接收中心站主机发送的配置信息，然后进行以太局域网的时间同步，并向无线传感器网络中移动节点发送同步命令；C、移动节点进行与簇头节点之间的同步，实现精密同步方法。本发明采用IEEE1588同步协议完成以太局域网的纳秒级同步，采用单跳的TPSN同步算法避免了同步误差累积，本发明不仅适用于煤矿井下无线传感器网络的精密同步问题，还用于所有以太局域网与无线传感器网络结合的同步问题。
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公开(公告)号：CN101697502A
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200910072949.1
申请日：2009-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种煤矿井下无线传感器网络的精密同步方法，它涉及无线传感器网络精密同步领域，解决了煤矿井下无线传感器网络很难实现精密同步的问题，此同步方法由以下步骤实现：A、中心站主机向无线传感器网络各簇头节点发送配置信息；B、簇头节点接收中心站主机发送的配置信息，然后进行以太局域网的时间同步，并向无线传感器网络中移动节点发送同步命令；C、移动节点进行与簇头节点之间的同步，实现精密同步方法。本发明采用IEEE1588同步协议完成以太局域网的纳秒级同步，采用单跳的TPSN同步算法避免了同步误差累积，本发明不仅适用于煤矿井下无线传感器网络的精密同步问题，还用于所有以太局域网与无线传感器网络结合的同步问题。
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公开(公告)号：CN119879908A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510075513.7
申请日：2025-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种旋翼无人机矢量磁干扰在线补偿方法及系统，属于地磁矢量测量技术领域。为了解决磁矢量测量值同时受到磁力计噪声和姿态测量噪声的影响，导致地磁矢量计算的精度受到限制，磁补偿效果受限；以及旋翼无人机机动姿态受限，测量数据多重共线性严重，导致模型参数求解困难的问题。本发明在递推过程中通过自适应指数加权移动平均噪声协方差估计器对噪声进行快速地估计，实时调节递推总体最小二乘法的噪声协方差矩阵，减少噪声的影响，提高地磁矢量误差影响下的补偿精度，同时在递推总体最小二乘法递推过程中对协方差矩阵进行自适应正则化，提高多重共线性影响下的补偿参数估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119759062A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411942344.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请提供一种分布式野生动物监测系统，包括若干个无人机及设置于每个无人机上的监测调度装置，所述监测调度装置包括：数据采集单元，用于获取无人机的状态以及监测数据；识别单元，用于识别环境状态、目标野生动物的实际状态及行为模式；追踪控制单元，包括目标追踪模块与运动预测模块，其中，运动预测模块在目标野生动物的行为模式为高速运动模式时输出其预测状态；目标追踪模块基于无人机的状态、监测环境数据、目标野生动物的实际状态或预测状态确定对目标野生动物进行监测的追踪动作，数据同步单元，用于与其他无人机上安装的监测调度装置进行数据同步。本申请提供的监测系统，能够持续地对目标野生动物进行有效监测。
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公开(公告)号：CN119620105A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411902967.9
申请日：2024-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向水下目标探测的单光子激光雷达成像系统及方法，其属于探测成像技术领域。成像系统包括光学系统和控制系统，光学系统包括发射单元、接收单元，还包括单光子探测器和扫描单元；光学系统的光路采用收发合置的光路结构，发射单元发射光信号，扫描单元接收发射光信号和控制信号，并反射回波光信号，发射单元发射的光信号产生的回波光信号由接收单元接收后，回波光信号汇聚到单光子探测器，单光子探测器进行光电转换；控制系统包括FPGA控制板，FPGA控制板上连接有通信模块、门控信号模块及扫描信号模块。本发明结构紧凑、设计合理，通过使用合理的光路结构和单光子探测器，能够实现微弱光信号的检测，提高最远探测距离。
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公开(公告)号：CN116032036B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202211725438.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H02J50/90 , H02J7/00 , G06T7/80 , B63C11/52 , B60L53/30 , B60L53/12 , B60L53/37 , B60L53/126 , B60L53/38 , B60L53/36
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位的水下机器人无线充电系统及方法，涉及水下机器人充电技术领域。本发明的技术要点包括：所述系统包括水下无线充电装置和水下机器人；其中，水下无线充电装置包括定位Aruco二维码、竖直定位杆、无线充电发射模块、六个支撑固定“Y”形架、两个永磁铁；水下机器人的框架为由三层横板、左右两个上侧板、左右两个下侧板组成的“曰”型框架，框架内包括浮力块、电子仓、推进器、电池仓、机械爪、无线充电接收模块、水平金属定位杆；所述方法基于所述系统实现，利用视觉定位辅助水下机器人与水下无线充电装置对接。本发明提高了水下机器人和水下无线充电装置对接的成功率和效率，易实现水下机器人的可靠充电。
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公开(公告)号：CN116907501B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202310798488.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明一种基于分层式扩展卡尔曼滤波的无人机群协同定位方法及系统，涉及无人机定位技术领域，为解决现有的卡尔曼滤波针对大型无人机群协同定位，存在扩展性和灵活性低，且算法复杂度高的问题。包括如下步骤：S1、对目标从无人机i在t‑1时刻的状态值#imgabs0#和协方差矩阵#imgabs1#进行初始化；S2、构建状态方程，计算状态估计值；S3、计算目标从无人机i与主无人机层的主无人机j之间的量测值#imgabs2#S4、计算误差协方差矩阵估计#imgabs3#S5、计算目标从无人机i的系统增益矩阵#imgabs4#S6、对状态估计值及误差协方差矩阵进行更新。本发明计算量小、实时性高、收敛速度快。融合了多个传感器的信息，提高了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN116907499B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310794112.8
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 基于缩放因子的分布式无人机群EKF协同定位方法及系统，涉及无人机定位技术领域，为解决现有的卡尔曼滤波算法难以直接构建过程噪声与卡尔曼滤波估计的误差之间的线性关系，使滤波器的性能下降的问题。包括：S1、构建状态方程；S2、构建主无人机与从无人机i之间的绝对量测方程及从无人机i与从无人机j之间的相对量测值方程，并计算绝对量测方程及相对量测方程的雅可比矩阵Hi和Di；S3、构建缩放因子α；S4、利用缩放因子更新系统误差协方差矩阵#imgabs0#S5、计算绝对量测值的系统增益矩阵#imgabs1#和相对量测的系统增益矩阵#imgabs2#S6、计算相对量测值，对状态估计值及系统误差协方差矩阵进行更新。本发明引入缩放因子的分布式扩展卡尔曼滤波器，提高了无人机群的定位精度。
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