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公开(公告)号：CN114666803A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210199452.1
申请日：2022-03-01
Abstract: 本申请公开了一种移动边缘计算系统的部署、控制方法及其系统，其中一种移动边缘计算系统的部署、控制方法，具体包括以下步骤：初始化状态信息；获取用户最佳的信号检测结果；获取最佳发射波束；获取最佳反射相位；获取最佳无人机功率分配和计算资源分配结果；获取并输出最佳无人机飞行轨迹；判断是否收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数；若收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数，输出最佳结果。本申请提出的一种移动边缘计算系统中无人机和智能反射面联合设计方法，可以实现对移动边缘计算系统中无人机和智能反射面联合设计的目的。
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公开(公告)号：CN105262833B
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201510729060.1
申请日：2015-10-30
IPC: H04L29/08
Abstract: 本申请提供一种内容中心网络的跨层缓存方法及其节点，该方法包括如下步骤：步骤S1：内容请求者依据用户的需求发起携带请求内容名字的兴趣包；步骤S2：节点接收兴趣包，判断该节点是否是可以提供请求内容的内容提供者或缓存命中节点；如果否，则执行步骤S3；步骤S3：查找未决请求表，判断未决请求表中是否有该请求内容的名字，如果有则执行步骤S4，否则执行步骤S5；步骤S4：如果PIT中有该请求内容的名字，表示该兴趣包曾经到达过该节点，则在PIT的该请求内容的名字条目中增加该兴趣包到来的节点端口，并丢弃该兴趣包，结束该方法。
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公开(公告)号：CN106600059A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611148874.7
申请日：2016-12-13
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/0481 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种基于改进RBF神经网络的智能电网短期负荷预测方法，涉及智能电网技术领域，用于确定基函数中心，提升智能电网负荷预测精度。该预测方法包括：网络初始化；S2、计算基函数中心ci；S3、根据基函数中心ci，计算方差ζi；S4、根据基函数中心ci以及方差ζi，计算隐含层的输出Ri；S5、根据隐含层的输出Ri，计算输出层的输出；S6、根据均方误差和函数计算预测误差E；S7、对神经网络中隐含层神经元与输出层神经元的连接权重进行更新；S8、对预测误差E进行判断，若预测误差E在预期内，则迭代计算结束；反之，返回步骤S4，重新迭代计算预测误差E。本发明用于对电网负荷进行预测。
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公开(公告)号：CN105142196B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201510513198.8
申请日：2015-08-20
Abstract: 本发明公开了一种无线网络节点协作路由方法，包括：步骤1，在初始网络中的每个节点广播邻区发现包；步骤2，已经收到邻区发现包的邻区节点，将邻区信息添加到所述邻区发现包中，继续广播；步骤3，广播持续时间t后，每个节点周围的邻区信息已经收敛，同时每个节点生成完整的邻区表，然后每个节点根据现有的邻区表信息，计算出自己所处的菱形结构；步骤4，路由源节点广播寻路包，经过中继节点承载菱形结构信息；步骤5，路由目的节点收到寻路包，根据菱形结构信息，选出最佳路径。本发明的有益效果：利用无线ad hoc网络中的菱形结构在IP层实现协作通信；利用菱形结构完成协作路由选择，提高了路由对网络移动性的鲁棒性，并节省了节点的传输功率。
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公开(公告)号：CN104837158A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510227352.5
申请日：2015-05-06
Abstract: 本发明公开了一种失效节点的覆盖空洞的修复方法及其系统。该方法包括：sink节点每隔T秒对网络中所有传感器节点的剩余能量Erj进行轮询；sink节点依据预定条件判断各传感器节点是否为有效传感器节点；sink节点根据判断结果，剔除失效传感器节点，并根据剩余能量Erj和基于拓扑势的爬山算法对全网中的有效传感器节点重新分簇；sink节点发送冗余传感器节点信息至所有失效传感器节点；失效传感器节点计算其与各个冗余传感器节点之间的拓扑势，按照拓扑势最大、或先到先得、或拓扑势最大与先到先得结合的方式，选择匹配的冗余传感器节点以替换该失效传感器节点。本发明采用拓扑势对有效传感器节点重新分簇，依据拓扑势大小和先到先得原则选择最佳冗余传感器节点，通过二者结合，使得网络能够获取统一的能量分布，在通信高密度区中始终保持局部的冗余覆盖，在保证网络通信质量的同时，延长了网络生存时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114640965A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210197541.2
申请日：2022-03-01
Abstract: 本申请公开了一种网联无人机的计算、通信与控制方法及其系统，其中网联无人机的计算、通信与控制方法，具体包括以下步骤：初始化状态信息；进行队列处理；进行无人机‑基站配对；进行通信和计算资源分配；进行无人机轨迹优化；判断是否收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数；若收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数，输出当前时隙结果；判断是否优化完成所有时隙；若优化完成所有时隙，则流程结束。本申请突破了传统网联无人机移动边缘计算系统离线优化方法的弊端，提出了在线优化方法。提出了可用于网联无人机的计算、通信与控制方法，及其系统实现。
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公开(公告)号：CN114578285A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210197542.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 南昌大学 , 北京邮电大学 , 金砖国家未来网络研究院(中国·深圳) , 江西中轻智能设备股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的空中无线电地图定位方法及其系统，基于深度学习的空中无线电地图定位方法具体包括以下步骤：进行无线电频谱数据的收集；对收集的无线电频谱数据进行处理；根据处理后的无线电频谱数据搭建神经网络模型；响应于搭建完成神经网络模型，将处理后的无线电频谱数据输入搭建好的神经网络模型中，进行神经网络模型的训练；响应于完成一轮神经网络模型的训练，进行神经网络模型性能评估；判断是否达到无线电定位系统精度需求；若达到无线电定位系统精度需求，保存神经网络模型并应用。本申请基于数据训练的无线电定位系统不再需要了解无线电传播环境、无线电信号的发送端和接收端的信息，普适性更强。
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公开(公告)号：CN104837158B
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201510227352.5
申请日：2015-05-06
Abstract: 本发明公开了一种失效节点的覆盖空洞的修复方法及其系统。该方法包括：sink节点每隔T秒对网络中所有传感器节点的剩余能量Erj进行轮询；sink节点依据预定条件判断各传感器节点是否为有效传感器节点；sink节点根据判断结果，剔除失效传感器节点，并根据剩余能量Erj和基于拓扑势的爬山算法对全网中的有效传感器节点重新分簇；sink节点发送冗余传感器节点信息至所有失效传感器节点；失效传感器节点计算其与各个冗余传感器节点之间的拓扑势，按照拓扑势最大、或先到先得、或拓扑势最大与先到先得结合的方式，选择匹配的冗余传感器节点以替换该失效传感器节点。本发明采用拓扑势对有效传感器节点重新分簇，依据拓扑势大小和先到先得原则选择最佳冗余传感器节点，通过二者结合，使得网络能够获取统一的能量分布，在通信高密度区中始终保持局部的冗余覆盖，在保证网络通信质量的同时，延长了网络生存时间。
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公开(公告)号：CN105262833A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510729060.1
申请日：2015-10-30
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/327 , H04L67/2842
Abstract: 本申请提供一种内容中心网络的跨层缓存方法及其节点，该方法包括如下步骤：步骤S1：内容请求者依据用户的需求发起携带请求内容名字的兴趣包；步骤S2：节点接收兴趣包，判断该节点是否是可以提供请求内容的内容提供者或缓存命中节点；如果否，则执行步骤S3；步骤S3：查找未决请求表，判断未决请求表中是否有该请求内容的名字，如果有则执行步骤S4，否则执行步骤S5；步骤S4：如果PIT中有该请求内容的名字，表示该兴趣包曾经到达过该节点，则在PIT的该请求内容的名字条目中增加该兴趣包到来的节点端口，并丢弃该兴趣包，结束该方法。
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公开(公告)号：CN118762167A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410910913.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762
Abstract: 本申请公开了一种面向数据长尾分布的目标检测方法及其系统，其中面向数据长尾分布的目标检测方法包括以下步骤：确定基准模型与解耦训练框架；根据解耦训练框架确定静态指标，根据静态指标进行重平衡显式数据增强；完成基于静态指标的重平衡数据增强后，在解耦框架中设计检测框生成器，根据检测框生成器进行显式数据的增强；完成显示数据增强后，确定动态重平衡数据生成方法，进行解耦训练框架的隐层的数据增强。本申请在结合解耦训练框架的基础上提出了三个即插即用的数据增强与生成方法，旨在设计简单的方法有效优化数据长尾分布情况下目标检测方法对尾部类别的表征能力，提升方法的整体性能。
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