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哈爾濱工程大學高分辨海洋信息獲取系統(tǒng)設備采購及服務競爭性磋商

本發(fā)明公開了一種大規(guī)模天線場景下基于統(tǒng)計信道信息的下行 傳輸方法，包括：(1)采用 K 均值聚類法將用戶按照統(tǒng)計信息相似度分 組，分組后組中心作為外層預編碼；(2)對每個組利用外層預編碼降維 后用戶等效信道選出調(diào)度用戶集合，獨立計算內(nèi)層預編碼(3)將整個下 行預編碼表示為內(nèi)編碼與外編碼和乘積，并進行下行傳輸。本發(fā)明利 用大規(guī)模天線的特性，提出了一種分步的預編碼策略，該策略分為外 層預編碼和內(nèi)層預編碼。外層預編碼用來消除組間干擾并且降低信道 維度，減小導頻和信道反饋開銷；內(nèi)層預編碼用降維后的瞬時等效信 道信息消除本組用戶間的干擾，不同組內(nèi)層預編碼過程可獨立進行， 此過程降低了傳統(tǒng)大規(guī)模天線系統(tǒng)集中式計算復雜度。 

質(zhì)量遠程監(jiān)控與維護信息化服務平臺，包括：質(zhì)量遠程監(jiān)控系統(tǒng)、工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)、控制系統(tǒng)遠程維護、工程管理系統(tǒng)、智能監(jiān)測預警體系等六個功能模塊。其中“質(zhì)量遠程監(jiān)控與工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)”是整個系統(tǒng)的核心，基于全國設備運行的云數(shù)據(jù)分析結果通過分析計算給出最優(yōu)的工藝操作參數(shù)，系統(tǒng)人員可遠程修改環(huán)保裝備的底層操作參數(shù)和程序，進行遠程優(yōu)化操作與系統(tǒng)軟件故障的診斷與排除。通過質(zhì)量監(jiān)管模型、成本管理模型和設備管理模型可以組建出一個獨立的污染物治理遠程運營管理模型，可以快速生成分析管理報表、趨勢以及各種復雜計算，以實現(xiàn)污

該項目是863計劃項目，現(xiàn)處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、事故頻發(fā)，以及高速公路監(jiān)控系統(tǒng)和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)各自為政、協(xié)同性差的普遍現(xiàn)象，構建了基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式交通特征信息共享平臺，實現(xiàn)了不同監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享；借助信息共享平臺，系統(tǒng)分析了結合部的動態(tài)交通特征，提出了適應不同交通條件的短時交通特征預測技術；采用分層遞階控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制的方法，研發(fā)了多匝道的協(xié)同控制系統(tǒng)軟件，并實現(xiàn)了結合部道路交通系統(tǒng)的微觀仿真。 2、技術創(chuàng)新點 在監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構監(jiān)控系統(tǒng)之間交通特征級信息共享的內(nèi)容和模式進行了系統(tǒng)分析，對異構信息進行了融合處理，實現(xiàn)了特征級信息的發(fā)布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環(huán)路監(jiān)控系統(tǒng)的海量交通流實測數(shù)據(jù)進行了特征與關聯(lián)分析，完成了短時交通特征的預測，并實現(xiàn)了交通擁擠的預判。 在結合部的協(xié)同控制方面，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統(tǒng)算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產(chǎn)業(yè)解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態(tài)信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)所采集的交通流基礎數(shù)據(jù)格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數(shù)不統(tǒng)一的現(xiàn)實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現(xiàn)有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統(tǒng)一的問題，其次需要解決區(qū)域交通監(jiān)控系統(tǒng)的特征級數(shù)據(jù)融合問題，尋求基于服務水平的動態(tài)信息融合技術和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設計技術 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享模式提供了一種新的建設思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現(xiàn)有的管理體制來說，也容易實現(xiàn)。 （3）基于關聯(lián)分析和智能控制技術的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關聯(lián)理論引入交通狀態(tài)分析，并根據(jù)不同交通條件建立的短時交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術的應用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結合部實現(xiàn)協(xié)同控制的關鍵技術 基于區(qū)域道路交通網(wǎng)絡動態(tài)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的綜合利用與共享，在交通服務水平判定技術的支持下，運用系統(tǒng)論、控制論的思想以及智能交通系統(tǒng)工程的理論方法，實現(xiàn)高速公路和城市快速路結合部的協(xié)同控制。 4、相關的行業(yè)發(fā)展水平，以及同類技術產(chǎn)品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統(tǒng)中，各子系統(tǒng)基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)充分融合，集成度很低，而且系統(tǒng)之間存在行政分割問題，異構情況嚴重；在信息共享平臺設計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監(jiān)控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現(xiàn)有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區(qū)域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協(xié)同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產(chǎn)品。 應用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結合部，課題研究成果不僅充分利用了現(xiàn)有的道路監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源，節(jié)省了建設成本，而且可以滿足結合部的交通控制與管理需要，具有較強的應用和推廣價值。在實際的應用和推廣中，還需進一步擴充和細化協(xié)同控制目標，優(yōu)化大范圍內(nèi)的多匝道協(xié)同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設施進行詳細設計，以提升協(xié)同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統(tǒng)論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區(qū)域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統(tǒng)平臺的基礎上研究協(xié)同控制的策略和方法，并形成整套協(xié)同控制系統(tǒng)算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結合部的交通問題。

本發(fā)明公開了一種過程控制系統(tǒng)信息安全防護的異常檢測方法，首先根據(jù)失效事件建立故障樹；然后根據(jù)預設的分區(qū)原則對故障樹的葉子事件進行分區(qū)隔離；再利用各區(qū)域的信息，分別對系統(tǒng)同一關鍵狀態(tài)信號進行描述，建立關鍵狀態(tài)信號的數(shù)學模型；并通過對該數(shù)學模型的參數(shù)進行擬合求取最佳擬合系數(shù)，獲得關鍵狀態(tài)信號的數(shù)據(jù)表達式；根據(jù)關鍵性狀態(tài)的數(shù)學表達式計算關鍵狀態(tài)信號的描述距離，根據(jù)該描述距離計算任意兩個區(qū)域對關鍵狀態(tài)信號的描述距離；根據(jù)

本發(fā)明公開了一種污水處理系統(tǒng)信息安全在線風險分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明先建立系統(tǒng)模型，包括資產(chǎn)損失分析模型、人員損失分析模型、環(huán)境損失分析模型、效益損失分析模型、安全事件模型、功能支撐模型以及貝葉斯攻擊圖；然后各網(wǎng)絡節(jié)點作為從節(jié)點，監(jiān)測其功能運行情況，并將監(jiān)測結果發(fā)送給作為主節(jié)點的工程師工作站；最后主節(jié)點根據(jù)監(jiān)測結果，利用建立的系統(tǒng)模型，分析系統(tǒng)損失。系統(tǒng)包括設置在工程師工作站上的主節(jié)點，設置在各網(wǎng)絡節(jié)點上的從節(jié)點，

成果簡介： 成果在國家科技支撐計劃、星火計劃等項目的資助下，以動態(tài)的視角，獨創(chuàng)性地提出了新農(nóng)村信息化理論體系，科學界定了新農(nóng)村信息化建設體系框架，明確了農(nóng)業(yè)信息化和農(nóng)村信息化的聯(lián)系與區(qū)別，提出了農(nóng)業(yè)信息化建設3×3架構和農(nóng)村信息化“一才三務”推進模式及農(nóng)村綜合信息服務“九機并進”實踐策略，為開展適合中國特色的現(xiàn)代村鎮(zhèn)信息服務奠定了理論基礎；面向文本、圖片、音頻、視頻等類型信息，從獲取、傳輸、存儲、處理到發(fā)布利用的全過程，形成了多方位、低成本的新農(nóng)村信

本發(fā)明公開了云存儲系統(tǒng)中基于溯源信息的視頻共享方法。系統(tǒng)客戶端收集視頻溯源信息，客戶端上傳共享的視頻及相關視頻溯源信息，服務器根據(jù)客戶端上傳的視頻溯源信息建立溯源圖。云存儲系統(tǒng)服務器接收到視頻下載請求后，在溯源圖中查找所述請求下載視頻的起始視頻，若查找到起始視頻存在于云存儲系統(tǒng)中，則根據(jù) BFS(廣度優(yōu)先遍歷)算法選擇一條從所述起始視頻到所述請求下載視頻的代價最小的路徑，依照該路徑重新生成所述請求下載的視頻并發(fā)送給客

本發(fā)明提供一種用于 GIS 矢量建筑物多邊形的多尺度表達信息生成方法，包括輸入不同尺度下的同 名矢量建筑物多邊形，然后對起始圖形和目標圖形分別轉為轉向角函數(shù)表達形式；基于轉向角函數(shù)分析 建筑物多邊形的邊特征，獲得邊的變換規(guī)律，包括將特征點匹配得到的邊集分別與目標圖形對應邊進行 轉向角匹配，劃分同邊和異邊；融合得到任意中間尺度下多邊形的轉向角函數(shù)，轉為坐標串表達形式， 得到中間尺度的插值圖形。本發(fā)明能在有效保持矢量建筑物多邊形直角化邊界特征的前提

本發(fā)明公開了一種基于電力系統(tǒng)底層故障信息的復雜故障串聯(lián) 整合方法。包括以下步驟：獲取底層故障的底層故障信息，將按各底 層故障第一排序時刻先后順序列于時間軸上；并將時間窗口的起點置 于首個底層故障的第一排序時刻處；辨識時間窗口內(nèi)底層故障兩兩之 間的關聯(lián)性，區(qū)分復雜故障的類型；對辨識出的第一排序時刻非相鄰 的連鎖故障和保護隱藏故障進行修正；將時間窗口起點移動至下一個 相鄰底層故障的第一排序時刻處，對該時間窗口內(nèi)底層故障的關聯(lián)性 進行辨識；重復上述步驟，直到所有底層故障的關聯(lián)性辨識完畢，得 出復雜故障的串