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公开(公告)号：CN116456308B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310721969.7
申请日：2023-06-19
Applicant: 华东交通大学
IPC: H04W4/46 , H04W4/02 , H04W4/06 , H04W84/18 , H04W40/02 , H04W40/32 , H04W24/02 , H04W52/02 , H04B17/382
Abstract: 本发明涉及一种面向动态频谱环境的车联网分簇方法，该方法具体步骤为车辆计算出自身车辆可接入信道进行通信的概率，并向周边车辆广播信道接入数据包；每台车辆根据接收到的周围邻居车辆的信道接入数据包后，遍历计算当前车辆的最大数据传输距离内的所有可通信车辆的通信概率，获得通信概率表，并将通信概率表放入通信概率数据包中进行广播；每台车辆根据周围邻居车辆传递的邻居通信概率数据包更新本地通信概率表，再通过最小生成树算法形成车辆通信网络，找到车辆通信网络中权重最大路径，并将权重最大路径上的一跳车辆和二跳车辆形成逻辑通信车辆簇cluster1，车辆根据逻辑通信车辆簇cluster1中的车辆接入概率完成信道接入请求。
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公开(公告)号：CN116155728B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310439513.1
申请日：2023-04-23
Applicant: 华东交通大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/0813 , H04L41/16 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了超密集网络中计算卸载与资源优化方法，该方法包括：获取超密集网络的网络基础信息，根据网络基础信息构建网络系统，并在网络系统的约束下构建优化问题；根据优化问题得到初始解，并将初始解定义为父代种群，采用改进的保护多样性的自适应遗传算法对父代种群进行粗粒度搜索得到目标种群，并输出目标种群中所有个体的编码；以目标种群中所有个体的编码初始化粒子群中粒子的位置，并使用自适应粒子群算法对粒子群中粒子的位置进行更新并得到全局最优粒子的位置；根据全局最优粒子的位置执行计算卸载与资源优化配置。本发明能很好地实现最小化能耗和安全成本的目标。
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公开(公告)号：CN112468996A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011461672.4
申请日：2020-12-14
Applicant: 华东交通大学 , 深圳市前海新丝路科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种认知车联网中的网络拓扑控制方法，主要解决现有技术中任意一个信道被占用后造成的网络拓扑割裂和认知车辆相互干扰的问题。该方法的实现过程为：1.网络中的每台车辆节点先利用本发明中的定向信息传输机制获取一跳邻居信息；2.基于一跳邻居信息，每台车辆节点利用本发明中的二跳邻居判别机制获取局部二跳拓扑图；3.每台车辆节点根据本发明中提出的链路权重构建可保证拓扑结构连通性的局部生成子图；4.网络中的所有车辆节点基于优化后的局部生成子图进行信道请求和使用以避免网络中的干扰。本发明的方法能保证用于认知车联网中网络中任意一个信道被占用后的网络连通性，提升网络拓扑结构的容错性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114143883B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202111432072.X
申请日：2021-11-29
Applicant: 华东交通大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/0453
Abstract: 本发明公开了一种MEC网络中加权时延和最小的用户关联与资源分配方法，首先利用时频资源划分消除上下行接入链路、回程链路间的干扰，再联合优化用户关联、计算与缓存资源分配以最小化计算敏感(CS)型与高速率(HR)型用户的加权时延和。该方法解决了移动边缘计算网络中的用户关联和资源配置问题，在满足CS与HR用户通信服务质量需求的同时，实现了加权时延和最小的目标。通过时频资源划分方法，本发明进一步消除了上下行链路、接入链路与回程链路间的干扰。本发明的最终实现以基于等资源分配的传统用户关联(ABCG)为输入，并交替优化用户关联及移动边缘计算与缓存资源。
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公开(公告)号：CN118042494B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410439469.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种超密集多接入移动边缘计算网中安全型计算效率优化方法，该方法包括：获取超密集多接入移动边缘计算网络的网络基础信息，根据网络基础信息构建网络系统，并在网络系统的约束下构建优化问题；根据优化问题得到初始解，并将初始解定义为父代种群，采用改进的自适应遗传免疫算法对父代种群进行搜索得到目标种群，并输出目标种群中全局最优抗体的染色体编码；根据全局最优抗体的染色体编码执行安全型计算效率优化配置。本发明具备多基站卸载，满足最小速率、最大用户设备能耗、时延、安全漏洞成本以及计算任务和发射功率比例约束，能很好地实现所有用户总加权计算效率最大化的目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119364433B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411896334.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 华东交通大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/088 , H04W28/08 , H04W4/44
Abstract: 本发明涉及车联网边缘计算卸载技术领域，具体涉及一种基于双重依赖关系的车联网边缘卸载方法，先根据时序和数据双重依赖关系将智能网联汽车的计算任务划分为存在依赖关系的多个子任务，并构建子任务计算延迟模型；根据子任务计算延迟模型构建调度基站与车辆用户、调度基站与闲置车辆、调度基站与边缘服务器之间的通信模型，再根据通信模型构建计算成本模型，并建立用于生成最优卸载策略的约束问题；然后将所述约束问题建模为卸载优化模型，采用改进的樽海鞘群算法对卸载优化模型求解得到最优卸载策略，并按照最优卸载策略将车辆用户需要卸载的子任务卸载给闲置车辆或边缘服务器。该方法能够确保在资源有限的情况下实现最优的任务计算卸载策略。
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公开(公告)号：CN118695322A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411181996.0
申请日：2024-08-27
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种融合身份信任和地理位置信息的车联网安全路由方法。该方法根据车辆节点所接收到的Hello包中的信标消息计算运动状态评分、风险值，结合信托机构计算的车辆节点身份信任度构建决策函数来判断信标消息是否可信，并根据判断结果更新邻居节点信息表。在数据包投递选择下一跳节点时，从邻居节点信息表中筛选满足距离和能耗的邻居节点进入下一跳候选集，并利用麻雀搜索算法在下一跳候选集中寻找高身份信任度、高接收信号强度、高剩余能量、距离目标节点更近的车辆节点作为下一跳节点。本发明方法可以过滤发送虚假信标消息的恶意节点并选择可靠的下一跳节点，具有更好的传输安全性。
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公开(公告)号：CN118675325A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410785917.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 华东交通大学 , 萍乡市湘旺软件开发有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/065 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种基于路网空间异质性的城市交通流预测方法，它包括如下步骤：获取交通拓扑结构和历史交通流数据集并构建交通特征矩阵、邻接矩阵和映射函数；采用空间异质性检测模块对交通特征矩阵、邻接矩阵和映射函数进行流量级数据增强和图拓扑级结构增强后搭建神经网络模型并进行训练，使用训练好的神经网络模型进行交通流量预测。本发明利用城市道路交通流的时空关联信息进行预测，能够克服现有方法无法充分利用交通流数据的时空特征和周期性特征的缺点；同时将不同路段的不同交通模式结合起来，并对空间特征进行图增强，提高交通流预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118042493B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410432332.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 华东交通大学
IPC: H04W24/02 , H04W4/40 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/52 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了基于反射元件的车联网感知通信计算联合优化方法，包括如下步骤：相继构建智能车辆用户内的车载雷达感知系统、通信传输系统和计算机数据系统，然后各个系统建立感知通信计算联合优化问题；基于交替优化的迭代算法，分别通过分布优化和联合优化求解出最优反射元件系数以及外点法求解出最优时间分配向量，从而求解出目标次用户的最大可实现吞吐量；本发明在传统感知车联网场景的基础上引入了混合中继智能反射面HR‑RIS，有效降低通信能耗，实现了在充分保护主用户通信的前提下，感知车联网场景中增加感知通信性能的目的。
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公开(公告)号：CN118042495A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410441124.7
申请日：2024-04-12
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了超密集网络中加压安全计算卸载与资源优化方法，该方法包括：获取超密集网络的网络基础信息，根据网络基础信息构建网络系统，并在网络系统的约束下构建优化问题；根据优化问题得到初始解，并将初始解定义为父代种群，采用改进的自适应遗传水波算法对父代种群进行搜索，最后输出全局最优水波的位置；根据全局最优水波的位置执行联合数据压缩及安全的多任务多步计算卸载与资源优化配置，满足延迟约束和安全成本漏洞，实现最小化全网能耗的目标。
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