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哈爾濱工程大學高分辨海洋信息獲取系統設備采購及服務競爭性磋商

本發明公開了一種大規模天線場景下基于統計信道信息的下行 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度用戶集合，獨立計算內層預編碼(3)將整個下 行預編碼表示為內編碼與外編碼和乘積，并進行下行傳輸。本發明利 用大規模天線的特性，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，不同組內層預編碼過程可獨立進行， 此過程降低了傳統大規模天線系統集中式計算復雜度。 

該項目是863計劃項目，現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，以及高速公路監控系統和城市快速路監控系統各自為政、協同性差的普遍現象，構建了基于互聯網的分布式交通特征信息共享平臺，實現了不同監控系統的信息共享；借助信息共享平臺，系統分析了結合部的動態交通特征，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網絡控制的方法，研發了多匝道的協同控制系統軟件，并實現了結合部道路交通系統的微觀仿真。 2、技術創新點 在監控系統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，其中對異構監控系統之間交通特征級信息共享的內容和模式進行了系統分析，對異構信息進行了融合處理，實現了特征級信息的發布。 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路監控系統的海量交通流實測數據進行了特征與關聯分析，完成了短時交通特征的預測，并實現了交通擁擠的預判。 在結合部的協同控制方面，利用模糊神經網絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產業解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監控系統所采集的交通流基礎數據格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數不統一的現實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統一的問題，其次需要解決區域交通監控系統的特征級數據融合問題，尋求基于服務水平的動態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網技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構監控系統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，就現有的管理體制來說，也容易實現。 （3）基于關聯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理論引入交通狀態分析，并根據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協同控制的關鍵技術 基于區域道路交通網絡動態信息采集系統數據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，運用系統論、控制論的思想以及智能交通系統工程的理論方法，實現高速公路和城市快速路結合部的協同控制。 4、相關的行業發展水平，以及同類技術產品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統中，各子系統基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統自身的數據尚未實現充分融合，集成度很低，而且系統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同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產品。 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有的道路監控系統硬件資源，節省了建設成本，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同控制目標，優化大范圍內的多匝道協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，以提升協同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區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，并在系統平臺的基礎上研究協同控制的策略和方法，并形成整套協同控制系統算法和軟件。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。

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，以動態的視角，獨創性地提出了新農村信息化理論體系，科學界定了新農村信息化建設體系框架，明確了農業信息化和農村信息化的聯系與區別，提出了農業信息化建設3×3架構和農村信息化“一才三務”推進模式及農村綜合信息服務“九機并進”實踐策略，為開展適合中國特色的現代村鎮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、處理到發布利用的全過程，形成了多方位、低成本的新農村信

本發明公開了云存儲系統中基于溯源信息的視頻共享方法。系統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，服務器根據客戶端上傳的視頻溯源信息建立溯源圖。云存儲系統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中，則根據 BFS(廣度優先遍歷)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送給客

本發明提供一種用于 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表達形式；基于轉向角函數分析 建筑物多邊形的邊特征，獲得邊的變換規律，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，轉為坐標串表達形式， 得到中間尺度的插值圖形。本發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

本發明公開了一種基于電力系統底層故障信息的復雜故障串聯 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；辨識時間窗口內底層故障兩兩之 間的關聯性，區分復雜故障的類型；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，對該時間窗口內底層故障的關聯性 進行辨識；重復上述步驟，直到所有底層故障的關聯性辨識完畢，得 出復雜故障的串

本發明公開了存儲系統中基于溯源信息的文件元數據查詢方法。 在系統客戶端收集溯源信息，通過分析得到文件相關性信息并傳遞給 元數據服務器；元數據服務器根據文件之間的關系信息實時維護關系 圖；建立基于關聯感知的元數據索引樹；接收到查詢請求后，先在索 引樹中查找到種子結果集，然后在關系圖中查找，得到初始結果集， 最后對初始結果集根據查詢條件進行排序和精簡得到最終結果發送給 客戶。本發明還提供了相應的文件元數據查詢系統。本發明

一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽天頂角、高度角以及太陽光譜中夫瑯和費線對于田間光譜采集的影響規律，提出了融合高光譜和深度圖像技術的茶樹生理信息定量檢測方法。其中，茶樹氮肥吸收利用檢測方法處于國際領先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術應用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠程測量系統及裝備，開發了茶園實時監測與精細化管理物聯網云服務平臺，實現了茶園水肥精準管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態差異、緊實度對于光譜測量的影響機制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質在線檢測新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質指標的無損快速檢測裝備，實現了堆積狀茶葉品質指標的動態檢測； （3）發明了基于生產線上茶葉原料實時品質信息的加工工藝自適應系統，為茶葉加工智能化奠定了技術基礎。 在茶葉生產加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設計出名優綠茶機械炒制的核心作業機構，把扁形名優綠茶加工過程拆分成數道機械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優綠茶機械炒制的關鍵工藝參數，建立了扁形名優綠茶機械制茶工藝指標數據庫和標準； （3）發明了融合傳統工藝與現代化信息集成控制的綠茶數字化連續加工智能控制系統，實現從“憑經驗做茶”到“看數字制茶”。

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