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公开(公告)号：CN114845325A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210455979.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于HPLC和BMP无线通信双模融合下的信标共用方法，属于电网通信领域，包括：双模共用信标周期，包括信标周期长度、信标周期起始时间和信标周期结束时间都相同；双模统一TEI分配；双模共用信标时隙，包括中央信标时隙、代理信标时隙和发现信标时隙都相同；双模共用CSMA时隙，包括两种模式下的CSMA时隙长度、CSMA时隙的起始时间和CSMA时隙的结束时间都相同；双模共用信标帧结构：将双模信标帧结构进行深度融合，当节点收到任意一种网络模式下的信标帧后，能够根据当前模式下的信标帧构造出另一种模式下的信标帧，在CCO为本节点安排的信标时隙内进行双模信标帧的发送。本发明提高了双模系统的工作效率。
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公开(公告)号：CN120030891A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510107956.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种含分数阶导数偏灰色模型的能源产量预测方法，属于能源产量预测领域。其首先选取不同能源的月度产量当期值为数据库，构建原始矩阵序列X(0)作为模型的输入；其次在构建模型时引入分数阶导数和分数阶累加算子，在指数函数和正弦函数的灰色作用量下动态进行能源产量预测；再次计算模型的模拟值X(r)、还原值X(0)并且与对比模型在各项指标上进行对比；采用粒子群优化算法寻找出使MAPE值最小的最佳参数向量；最后将新模型应用于能源产量预测。本发明引入指数函数与三角函数，使得模型的时间响应函数具有振荡特征，从而能够精准捕捉并有效映射数据的波动性，显著提升了适应性与灵活性；将分数阶导数与分数阶累加算子融入模型中，显著提高了预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118200186A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410298817.5
申请日：2024-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L43/08 , H04L43/0805 , H04L43/0876
Abstract: 本发明涉及一种基于状态与变异报文的双模协议模糊测试系统及方法，属于通信技术领域。基于seqGAN的方法生成变异测试报文，采用已有的协议序列数据作为训练集，利用seqGAN模型学习协议的结构和分布特征，生成与真实协议序列数据具有相似结构和分布特征的变异协议序列数据，作为变异测试报文，简化了生成变异测试报文的过程，提高了变异测试报文与真实协议报文的相似度，提高了生成变异测试报文的效率；结合状态引导机制，筛选符合协议状态的变异测试报文，通过状态转移路径控制协议状态的转移与覆盖，提高了变异测试报文的接受率，提高了协议模糊测试的覆盖率和漏洞检测效率。
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公开(公告)号：CN114980171B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210563588.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种延长无线自组网络的续航方法，属于无线自组网络技术领域，包括以下步骤：S1：各个节点上报电量信息，中央节点收集统计；S2：多标准决策分析下层耗能最快的代理节点，将其作为目标代理节点；S3：设置初始阈值；S4：判断所述目标代理节点电量是否大于初始阈值，若大于则进行下一步，反之继续判断；S5：选出合适的候选代理节点；S6：触发代理变更；S7：判断代理节点电量是否小于最低阈值，若小于则停止代理变更，反之则更改阈值并返回步骤S2。
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公开(公告)号：CN116978222B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310913245.2
申请日：2023-07-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于时空数据的短时交通流预测方法，属于智能交通技术领域。该方法是：首先，通过灰色关联度分析方法和交通流的周期性选取不同路段的交通流数据，以反映交通流数据的时空特征；其次，为了提高新模型的适用性，采用粒子群优化算法寻找最佳背景值系数。最后，将该模型应用于短时交通流预测。利用交通流数据的周期性对三个不同时期的短时交通流进行预测，从预测数据趋势可以看出与原始数据的发展趋势一致。本发明模型的预测结果可以为交通管理系统提供可靠的信息，丰富交通流预测的研究方法。
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公开(公告)号：CN117708481A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311611893.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的气凝胶吸波频宽优化方法，属于计算机材料领域。以不同氧化硅含量的碳化硅@氧化硅纳米线气凝胶的介电常数作为数据库，构建矩阵序列，作为模型的输入，通过设置层状碳化硅@氧化硅纳米线气凝胶的层数和每层的最大厚度，随机产生层状碳化硅@氧化硅纳米线气凝胶的初始群体，利用遗传算法，获得由材料种类和厚度构成的基因序列，通过构建的目标函数，筛选出满足宽频吸波目标的层状碳化硅@氧化硅纳米线气凝胶。
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公开(公告)号：CN114007243A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111271646.X
申请日：2021-10-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种宽带微功率网络性能在线分析系统与方法，属于移动通信技术领域。该系统包括：数据捕获模块，捕获网络节点发出的数据报文；流式处理模块，为网络分析提供实时流式传输通道；报文数据统计模块，从数据报文中提取关联确认报文、发现列表报文、抄表业务报文、节点TEI、网络层级、数据包大小等信息；网络性能分析模块，对报文数据统计模块提供的数据进行计算分析，计算网络性能指标；网络性能展示模块，绘制网络拓扑图，并将性能指标通过折线图，饼状图呈现。本发明实现了宽带微功率网络性能分析。本发明系统帮助开发人员拖离组网现场，能够在线获取实时的网络数据，计算网络性能指标并提供宽带微功率网络动态变化情况。
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