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公开(公告)号：CN110602757B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910880208.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出基于自适应遗传算法的无线传感器网络分簇路由方法包括以下步骤：在监测区域内，随机均匀部署传感器节点，节点能根据接收到的信号强弱判断相对距离；利用传感器节点的初始位置和能量信息进行种群初始化操作；计算适应值，根据适应值进行精英保留以及自适应交叉变异操作；判断所述适应值是否达到迭代停止条件，若否，则转至上一步骤，若迭代完成，则根据最优个体中的分簇方案对节点进行分簇；判断簇头是否在基站的通信范围内，如果是，则簇头直接与基站通信；如果不是，继续根据簇头间的距离选择中继节点，将数据包路由至中继节点，直到数据包被传送至基站。改进了遗传算法的选择、交叉和变异机制，提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。
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公开(公告)号：CN112188583B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011068039.9
申请日：2020-10-08
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明基于强化学习的海洋水下无线感知网络机会路由方法，包括：步骤1：随机均匀部署传感器节点；步骤2：从邻节点集合中选定候选转发集；步骤3：结合机会路由与强化学习算法综合考虑节点的各种状态信息，实时选择中继节点；步骤4：若转发节点中没有合适的中继节点，则激活恢复机制；步骤5：根据节点的优先级设置动态定时器，步骤6：判断当前节点是否在基站的通信范围内，如果是，则节点直接与基站通信；如果不是，继续重复步骤2‑4选择中继节点，直到数据包被传送至基站。本发明针对路由空洞问题，引入了相应的恢复机制，使得数据包传输能够快速绕过空洞区域继续转发，提高了数据包的交付率和网络鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110602757A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910880208.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出基于自适应遗传算法的无线传感器网络分簇路由方法包括以下步骤：在监测区域内，随机均匀部署传感器节点，节点能根据接收到的信号强弱判断相对距离；利用传感器节点的初始位置和能量信息进行种群初始化操作；计算适应值，根据适应值进行精英保留以及自适应交叉变异操作；判断所述适应值是否达到迭代停止条件，若否，则转至上一步骤，若迭代完成，则根据最优个体中的分簇方案对节点进行分簇；判断簇头是否在基站的通信范围内，如果是，则簇头直接与基站通信；如果不是，继续根据簇头间的距离选择中继节点，将数据包路由至中继节点，直到数据包被传送至基站。改进了遗传算法的选择、交叉和变异机制，提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。
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公开(公告)号：CN110191422A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910281222.8
申请日：2019-04-09
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种具有较好跟踪精度和较小网络能耗的海洋水下传感器网络目标跟踪方法。包括5个步骤：步骤1：在监测区域内，均匀安装水声传感器，建立多个簇；步骤2：建立目标运动模型；步骤3：激活目标所在小区域内的簇头和传感器节点，其余传感器节点和簇头保持休眠状态；步骤4：应用粒子滤波算法跟踪定位水下目标；步骤5：判断目标是否驶离水下监测区域，如果是，则结束跟踪过程；如果不是，继续判断目标是否将要离开所在的小区域，如果目标将要离开目标所在的小区域，则当前目标所在小区域内的簇头将最后采样时刻的目标状态估计值和方差估计值传递给下一时刻激活的簇头节点，如果目标不离开当前小区域，进入下一时刻,转至步骤3。
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公开(公告)号：CN104009528A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201310061614.6
申请日：2013-02-27
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种蓄电池充电电路及其充电方法，包含输入级电路、逆变器电路、变压器和输出级电路；逆变器电路包含软启动电路、逆变桥电路及缓冲电路；输出级电路包含整流电路和滤波电路；输入级电路的输入端与220V市电连接，输出端与软启动电路一端连接，软启动电路另一端与逆变桥电路和缓冲电路的输入端连接，逆变桥电路和缓冲电路的输出端与变压器的一端连接，变压器的另一端与整流电路的输入端连接，整流电路的输出端与滤波电路的输入端连接，滤波电路的输出端连接蓄电池，充电方法为可编程控制芯片控制的“四段式”充电程序。本发明电路结构简单，使用的元器件较少，成本低，能有效延长蓄电池的使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112188583A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011068039.9
申请日：2020-10-08
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明基于强化学习的海洋水下无线感知网络机会路由方法，包括：步骤1：随机均匀部署传感器节点；步骤2：从邻节点集合中选定候选转发集；步骤3：结合机会路由与强化学习算法综合考虑节点的各种状态信息，实时选择中继节点；步骤4：若转发节点中没有合适的中继节点，则激活恢复机制；步骤5：根据节点的优先级设置动态定时器，步骤6：判断当前节点是否在基站的通信范围内，如果是，则节点直接与基站通信；如果不是，继续重复步骤2‑4选择中继节点，直到数据包被传送至基站。本发明针对路由空洞问题，引入了相应的恢复机制，使得数据包传输能够快速绕过空洞区域继续转发，提高了数据包的交付率和网络鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109144074A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811258960.2
申请日：2018-10-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0255 , G05D1/0022 , G05D1/0238 , G05D2201/0204
Abstract: 本发明是一种基于DSP的智能高尔夫球车，其特征在于，包含球车系统及手持端设备；所述手持端设备包含：超声波发射模块，用来发射超声波信号；所述球车系统包括：DSP控制器，用来目标位置定位计算、无线信号收发处理、电路管理、电机管理；电源模块，给所述球车系统供电；超声波接收模块，与所述DSP控制器连接，用来接收所述手持终端发射的超声波信号；电机驱动模块，用于驱动车轮来移动球车系统；所述手持端设备通过超声波发射模块发送超声波信号给所述球车系统，所述球车系统的超声波接收模块接收超声波信号并且进行计算，得到手持端设备与球车系统之间的平面坐标关系；按照所述平面坐标关系，电机驱动模块驱动轮胎来跟踪手持端设备。
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公开(公告)号：CN110380994B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910394284.X
申请日：2019-05-13
Applicant: 上海海事大学
IPC: H04L25/02 , H04B17/391
Abstract: 本发明提出了快速贝叶斯匹配追踪海上稀疏信道估计方法，包括:建立海上无线通信信道脉冲响应模型；引入信道同维度独立分布的参数向量，并且设定参数向量为非零元素的概率；建立参数向量已知情况下信号概率分布，同时引入贝叶斯框架模型，建立参数向量、信道向量与接收信号之间的函数模型；对稀疏信道进行估计，通过奇异值分解算法优化观测矩阵并对其进行实时更新；通过不断计算测度基增量并对其进行实时更新，通过计算获得最优集合；通过最小均方误差计算方法计算信道估计参数。本发明能够实现在低信噪比环境下的信号重建，避免传统信道估计算法受到相干干扰的影响，克服了信道所产生的不确定性,提高信道估计精度，降低迭代运算的复杂度。
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公开(公告)号：CN111523636B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202010288120.1
申请日：2020-04-14
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06N3/006
Abstract: 本发明提供提高无标度网络弹性的优化方法，包括：构建拓扑优化目标函数；对烟花粒子群算法的参数进行初始化，计算粒子的适应度；判断烟花粒子群算法是否达到总的迭代次数；判断是否达到粒子群算法的迭代次数，选适应度最大的n个粒子；将选择的n个粒子进行烟花爆炸和高斯变异；先从爆炸变异后的粒子里将适应度最好的选出，再按照轮盘赌的选择策略选出剩下的popsize‑n‑1个个体；输出最优适应度值及对应粒子群的位置；依照优化结果修改无标度网络的拓扑结构，得到弹性获得提升的工业互联网拓扑。本发明提供的提高无标度网络弹性的优化方法，使得烟花粒子群算法的收敛速度和搜索能力增强，增强了网络针对各种网络攻击的弹性。
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公开(公告)号：CN110191422B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201910281222.8
申请日：2019-04-09
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种具有较好跟踪精度和较小网络能耗的海洋水下传感器网络目标跟踪方法。包括5个步骤：步骤1：在监测区域内，均匀安装水声传感器，建立多个簇；步骤2：建立目标运动模型；步骤3：激活目标所在小区域内的簇头和传感器节点，其余传感器节点和簇头保持休眠状态；步骤4：应用粒子滤波算法跟踪定位水下目标；步骤5：判断目标是否驶离水下监测区域，如果是，则结束跟踪过程；如果不是，继续判断目标是否将要离开所在的小区域，如果目标将要离开目标所在的小区域，则当前目标所在小区域内的簇头将最后采样时刻的目标状态估计值和方差估计值传递给下一时刻激活的簇头节点，如果目标不离开当前小区域，进入下一时刻,转至步骤3。
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