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公开(公告)号：CN116112351B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310018377.9
申请日：2023-01-06
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L41/0677 , H04W4/38 , H04W24/04 , H04W24/08 , H04L43/0823 , H04L67/12
Abstract: 本申请公开了一种有缆、无缆结合的节点诊断方法、系统及装置。应用于海底观测网的节点检测领域。本申请应用于包含节点、海底主基站和岸基终端的网络结构，首先获取传感器采集的数据和通信数据，节点通过无缆方式将数据传输给海底主基站，海底主基站通过有缆方式将数据传输给岸基终端，最后根据数据的状态与潜在故障点、解决方案的关系，确定故障点和解决方案。本申请依据网络结构与系统，根据数据输入输出流，确定所有潜在故障点，考虑无缆和有缆网络的潜在故障点，并且利用海底观测网收集到数据的方法，能避免占用有限的通信资源及能量，可以在收到数据的同时进行故障诊断，快速响应节点故障。避免周期性探测带来的诊断延迟，影响网络有效性。
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公开(公告)号：CN110488226A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910784901.7
申请日：2019-08-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请提供了一种水下目标定位方法及装置，基于预设双曲线方程组和各个基站接收到水下目标反馈信号的时刻信息，确定水下目标的位置量测数据。基于预设目标运动模型，对水下目标的运动状态模型进行修正。基于预设目标跟踪门，对量测数据进行分组，得到目标量测数据聚簇。将水下目标的预设起始航迹和聚簇内的目标量测数据进行关联假设，生成多个关联假设。从多个关联假设中选取最优关联假设，将最优关联假设所对应的航迹作为水下目标的真实航迹。将用于表征水下机器人在水下环境所处位置的量测数据和水下机器人的航迹进行关联假设，结合修正后的运动状态模型，得到水下机器人的真实航迹，基于真实航迹能够准确掌握水下机器人的具体位置。
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公开(公告)号：CN119450529A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411701798.2
申请日：2024-11-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请公开了水下无线传感器网络的数据传输方法、装置、设备及介质，涉及数据传输技术领域，配置MAC协议及协议基础信息，定义节点状态计算公式、节点动作计算公式及奖励函数，为时隙模型添加决策网络；计算初始节点状态和初始节点动作，若初始节点动作为发送数据，则与其他发送节点进行数据通信；获取其他发送节点的确认字符后，计算奖励值，对初始节点状态更新；利用初始节点状态、初始节点动作、奖励值及更新后节点状态对决策网络更新；将当前节点数据输入至更新后的决策网络，输出节点数据传输策略，按照节点数据传输策略进行本地与水下无线传感器网络中的接收节点间数据传输，实现最大化网络吞吐量，提高水下无线传感器网络数据传输效率。
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公开(公告)号：CN116709461A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310785932.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种水下移动节点路由方法、装置、设备及存储介质，应用于水下通信领域，该方法包括：构建目标节点的时变图模型，每隔第一预设时间更新时变图模型；根据时变图模型计算Q函数得到目标节点在当前状态下执行不同动作的Q值；从Q值中选择最大Q值，将最大Q值对应动作确定为目标节点的目标动作；执行目标动作，以使目标节点转发数据至下一跳的路由节点。本发明方法通过构建节点的时变图模型，根据时变图模型进行Q学习的决策，实现了水下移动节点网络的高可靠、低延迟、高能效并延长网络生存时间，避免了现有路由协议其连接预测模型主要针对水流对节点位置的影响，而不适用于高动态的移动传感器网络的问题。
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公开(公告)号：CN116170769A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310187313.1
申请日：2023-03-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请公开了一种数据展示方法、装置、设备及介质，涉及水下无线传感器网络技术领域。方法应用于岸基平台，通过接收主基站传输的水下数据；其中，水下数据至少包含水下无线传感器网络中各节点的探测数据、通信数据及导航数据；对水下数据进行预处理；将预处理后的水下数据传输至数据库服务器，以用于展示终端通过数据库服务器获取到水下数据并进行展示。由此可知，上述方案通过直接获取水下无线传感器网络的水下数据，并对水下数据进行预处理，使得展示终端更好地对水下环境进行展示。解决了水下环境可视化的难题，实现了水下环境中通信数据、探测数据、导航数据的多种类型的数据展示，实时、真实地还原了水下场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115987833A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211653445.0
申请日：2022-12-21
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L43/08 , H04L43/0852 , H04L41/14 , H04B11/00 , H04B13/02
Abstract: 本申请公开了一种水声传感器网络性能评估方法、装置、设备及介质，涉及通信技术领域，包括：预先建立与水声传感器网络对应的网络性能评估模型，并设置所述网络性能评估模型中网络性能指标的要求值；所述网络性能指标包括端到端可靠性、端到端延迟、网络能量效率和网络覆盖率；将网络配置参数和通信配置参数输入所述网络性能评估模型，以输出所述网络性能指标的估计值；利用线性加权求和法对所述网络性能评估模型进行求解，并在所述要求值和所述估计值满足预设目标条件的情况下输出最优网络配置和最优通信配置。通过本申请中的网络性能评估模型能够准确估计网络性能指标，并输出最优网络配置和最优通信配置，有效提升了网络性能。
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公开(公告)号：CN115776342A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211421617.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请公开了一种水声网络仿真系统，包括多个通信节点，其中，所述通信节点，用于在物理层将传输信道划分为多个子信道，并确定每个所述子信道的信道编号；所述通信节点，还用于在MAC层利用预设频分协议确定对数据包发送所采用信道的信道编号以得到目标信道编号，在物理层基于所述目标信道编号匹配相应的目标信道，并基于所述目标信道对所述数据包进行发送。这样，能够实现水声通信的频分模拟，从而适应更丰富的测试场景。
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公开(公告)号：CN110516200A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910827341.9
申请日：2019-09-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种海洋数据回归模型获得方法及装置，通过获得参数k分别在多个取值下的k最近邻kNN初始模型，所述参数k的取值范围为预设范围，分别控制各所述kNN初始模型对训练样本进行机器学习，获得多个kNN模型，确定各kNN模型的决定系数，将最大的所述决定系数对应的所述kNN模型确定为最优海洋数据回归模型，可以在不同海洋场景下实现对相应的最优海洋数据回归模型的获取。
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公开(公告)号：CN116033490A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310017903.X
申请日：2023-01-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请公开了一种水下无线传感器网络数据的展示方法、系统、装置及介质，应用于数据展示领域。该方法，首先接收需要解析的水下无线传感器网络数据，根据需要解析的水下无线传感器网络数据的类型进入不同的数据解析模块，得到解析数据，根据通信协议，将解析数据存储于数据库，最后控制数据可视化模块展示水下无线传感器网络数据。提出通用、可扩展的数据解析系统，和水下无线传感器网络数据库，耦合了不同的解析模块，可以应用于各种场景，细化数据库层次，任意水下无线传感器网络都可以构建水下无线传感器网络数据库，并且本申请可以可视化地展示数据变化趋势，快速定位目标数据。节省研究人员筛查数据所需要的时间，提高效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN115720212A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211410671.6
申请日：2022-11-11
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/127 , H04L41/14
Abstract: 本发明属于通信领域，公开了一种基于多源数据融合的网络流量预测及自动优化均衡方法。采集某一城市基站的多源数据，所述多源数据包括站址信息数据、传输网络流量数据、通用网络数据和移动信令；基于多源数据，利用决策融合方法对数据进行融合处理；对融合后的数据，利用循环神经网络算法，建立流量预测模型；利用流量预测模型，对网络流量进行预测；基于网络流量预测数据，利用马尔可夫流量转移方法，建立全局视觉下网络流量均衡模型，对全局视觉下网络流量均衡模型进行训练并验证。用以解决现有技术中的网络配置和管理有很多是依赖人工，网络结构复杂，问题处理依旧依靠人工分析的问题。
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