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公开(公告)号：CN116997006A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311054287.1
申请日：2023-08-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/50 , H04W74/06 , H04B10/90
Abstract: 本发明请求保护一种太赫兹无线网络中消除时隙申请帧碰撞的方法，属于太赫兹无线网络接入技术领域，其由PNC和DEV执行以下三种新机制：新机制1——基于beacon帧类型的序号和数量信息自适应传送机制；新机制2——结合泛听的扇区DEV数量获取和更新机制；新机制3——面向帧碰撞消除的时隙申请帧发送节点顺序调度机制，本发明用确定DEV发送时隙申请帧顺序的思路解决了时隙申请帧碰撞的问题。通过按需调度同一扇区内DEV发送时隙申请帧的顺序，完全消除了时隙申请帧的碰撞，避免了帧碰撞引起的时隙申请帧的重发，从整体上减少了时隙申请帧的发送数量，降低控制开销；并且有利于从整体上减少数据分组获得时隙所消耗的时间、降低数据分组的端到端平均时延。
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公开(公告)号：CN116456417A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310348753.0
申请日：2023-04-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种智能路锥自组网中面向路径最优化的非随机成簇方法，工作在运行多跳分簇路由协议的智能路锥自组网中，由sink和普通节点在成簇阶段、sink在建路和传数阶段执行操作；它采用以sink为中心向外扩展的方式非随机地依次指定簇首后倾成簇，让sink作为其通信范围内节点的簇首，保证了在一个簇中簇首距离sink最近，能够在跳数的维度获得从簇成员到sink的最优化数据传输路径，从而能够降低数据分组平均端到端时延，并有利于提高数据分组传送成功率；在不增加控制开销的情况下，它能够在多轮成簇过程中基于sink均衡节点能耗、延长网络寿命；它基于泛听跨层和扩展邻接矩阵为sink选取最优簇首，仅需少量一次性控制开销，不需要额外增加系统功能或装置。
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公开(公告)号：CN111405581B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010201010.7
申请日：2020-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/18
Abstract: 本发明请求保护一种最大化加权采集能量的携能无人机位置部署方法，包括：初始化无人机发射功率P，能量传输时间T和飞行高度H，参考距离为1米处的信道增益系数β，地面能量采集用户的位置坐标，无人机的迭代初始水平位置坐标和能量采集权重因子，计算K个地面能量采集用户的加权能量和；无人机更新各个地面能量采集用户的能量采集权重因子；无人机更新位置坐标，计算K个地面能量采集用户采集的加权能量和；重复第二步、第三步，直到采集的加权能量和收敛，输出无人机部署位置坐标。本发明提出了一种基于显示表达式的无人机位置坐标更新方法，与传统二维穷举搜索方法相比，能实现快速收敛，降低搜索无人机部署位置的时间和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN111405581A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010201010.7
申请日：2020-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/18
Abstract: 本发明请求保护一种最大化加权采集能量的携能无人机位置部署方法，包括：初始化无人机发射功率P，能量传输时间T和飞行高度H，参考距离为1米处的信道增益系数β，地面能量采集用户的位置坐标，无人机的迭代初始水平位置坐标和能量采集权重因子，计算K个地面能量采集用户的加权能量和；无人机更新各个地面能量采集用户的能量采集权重因子；无人机更新位置坐标，计算K个地面能量采集用户采集的加权能量和；重复第二步、第三步，直到采集的加权能量和收敛，输出无人机部署位置坐标。本发明提出了一种基于显示表达式的无人机位置坐标更新方法，与传统二维穷举搜索方法相比，能实现快速收敛，降低搜索无人机部署位置的时间和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN103166861B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310043792.6
申请日：2013-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/761 , H04L12/911 , H04L12/751
Abstract: 本发明涉及光通讯技术，请求保护光组播交换网络中一种解决光网络最佳层速率分配和最优波长资源分配方法。解决了传统组播最大流最小值确定层速率导致异构网络节点公平性破坏和吞吐量较低的问题。该方法通过寻找光组播网络的链路分离路径簇，计算链路分离路径簇的共享度，对共享度高的路径入流节点采用网络编码信息，则在共享度高的路径簇上传送编码压缩的信息，对共享度高的链路优先分配波长资源，实现波长资源的最少需求分配，提高了光网络有限波长资源的利用率。本发明有利于实现网络最大吞吐量，提高光组播网络的波长资源利用率，减小光组播需求的波长数目。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103236982B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310157407.0
申请日：2013-04-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/761 , H04L12/803 , H04B10/25
Abstract: 本发明涉及一种光网络中多点到多点组播的路由选择问题，提出构造多核共享树解决多点到多点的光组播路由问题，实现最小化波长使用数。使所有目的节点加入所有共享树，而源节点则通过链路分离路径加入一棵共享树。基于矩阵的启发式算法选择核点，使得核点数据最小的情况下保证每个源节点加入了组播树，这样节约波长信道。为进一步最小化波长使用数量，在构造共享树阶段，采用网络编码寻找网络编码路径。本发明采用的核点选择方法和构造共享树的方法，有利于最小化波长使用数量，提高光组播网络的波长资源利用率，使网络负载更为平衡。
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公开(公告)号：CN103280071B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310230560.1
申请日：2013-06-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种无线体域网中紧急信号的判断及高效调度方法，包括采集器节点、中心节点和计算机终端，采集器监控一个或多个患者,负责判断数据是否失真,是否正常，是否为紧急数据,在采集到紧急信息时向其他采集器发送紧急信号,使其未发送的正常信息延迟发送,接着将紧急信息发送给中心节点。中心节点响应多个采集器请求，根据数据的紧急程度提供服务，中心节点的存储区由紧急数据队列和正常数据队列组成，优先发送紧急数据队列中的数据。本方法能够提高传感器节点处理数据过程中的反应速度和无线体域网生命周期，过滤失真数据对所监控对象做出预测和推理，部署方便简单且易于扩展，可用于医院普通病房对病人的监护和家中身体情况的实时监控。
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公开(公告)号：CN103501197A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310513725.6
申请日：2013-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供一种疏导节点个数最少化的多播业务疏导方法，属于网络通讯技术领域。该方法研究了一种综合考虑节点代价和节点度数的最小代价最大节点度数节点疏导能力排序，优先考虑节点代价，其次考虑节点度数作为节点疏导能力的排序。然后，设计了多播业务在稀疏疏导节点网络中进行业务疏导传输的过程。最后，将网络的网络阻塞率性能指标作为是否去掉节点疏导能力依据，通过设定网络性能恶化的允许范围上界值，逐个减少网络中具有疏导能力的节点个数，达到在可控网络阻塞率条件下配置最少网络疏导节点个数的目标。本发明能够在不明显降低网络阻塞率性能的条件下，减少疏导节点的使用个数，大大降低网络的建设成本。
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公开(公告)号：CN116051839B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202310056095.8
申请日：2023-01-16
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆医科大学附属口腔医院
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医学图像处理和计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于多支路融合学习的三维牙齿分割方法，包括对原始三维牙齿模型进行数据下采样并进行特征提取；对提取的特征信息进行特征信息分离，得到坐标特征信息、向量特征信息和曲率特征信息；利用K近邻算法构建网格的局部区域，即以网格的中心点为据点，找出与该网格相邻最近的K个网格，该网格与相邻最近的K个网格一起构成局部区域的范围；对局部区域中的坐标特征信息，利用基于注意力机制的图卷积学习牙齿的细粒度几何特征；对局部区域中的向量特征信息，利用基于最大池化的图卷积学习牙齿的显著性局部细节特征；对全局区域的曲率特征信息，利用基于偏移注意力机制的最大池化和平均池化学习牙齿的全局边界约束特征。将细粒度几何特征、显著性局部细节特征和全局边界约束信息进行融合，得到对牙齿的特征描述；本发明有效得提升三维牙齿模型的分割准确率。
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公开(公告)号：CN115047761A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210584213.8
申请日：2022-05-27
Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于机器人控制技术领域，特别涉及基于自适应滑模观测器的机械臂模型优化方法，包括根据机械臂的位置信号和未知外部干扰通过牛顿欧拉方法获得第一非线性机械臂模型，将第一非线性机械臂模型进行状态空间处理成模型确定部分和模型不确定部分；用径向基函数神经网络对模型不确定部分近似逼近，获得第二非线性机械臂模型；采用滑模控制方法和第二径向基函数神经网络构建所述第二非线性机械臂模型的自适应滑模观测器，并用所述自适应滑模观测器计算所述逼近结果的估计值；将所述逼近结果的估计值补偿到第一非线性机械臂模型中，消除未知外部干扰对机械臂的影响，优化第一非线性机械臂模型。
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