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公开(公告)号：CN119729546A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411827918.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信息年龄的工业无线网络的联合优化调度方法，属于工业无线网络技术领域。该方法针对硬实时数据和软实时数据共存的工业无线网络，同时考虑数据截止时间相关的逾期率，通过调度时隙的方式对最小化系统的信息年龄和能耗的问题进行联合优化，将优化问题构造为马尔可夫决策过程，使用改进的深度Q网络来近似状态价值函数，并利用好奇心网络加快收敛速度，进而采用深度强化学习来获取链路调度方法。通过本发明的联合优化方法，加快了调度方法的学习速度，确保了网络中信息新鲜度，降低了数据的逾期率和节点的能耗。
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公开(公告)号：CN119402125A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411581685.3
申请日：2024-11-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种时间敏感网络中的跨域时钟同步方法，属于时间同步技术领域。该方法包括：建立基于中转时钟的多域时钟同步网络拓扑；中转时钟根据主域同步报文获取主时钟时间，并与相邻设备进行链路延时测量报文交互，记录相应的时间戳并得到链路延时；将获取的主时钟时间、各时间戳、链路延时传递至中转时钟内的同步误差补偿预测模块，同步误差补偿预测模块进行计算时钟时间偏移结果，并对误差补偿进行预测；再根据计算的误差补偿预测值对本地时钟进行频率和相位调整，再发送从域同步报文至相邻的从时钟设备，并依次进行从域同步报文的转发以及时钟校正。本发明能够尽可能地消除累积的诸如抖动、时延变化以及网络拥塞等误差。
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公开(公告)号：CN118376237A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410511979.2
申请日：2024-04-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于自注意力的视觉惯性里程计三维场景定位方法和装置，包括：提取IMU数据的综合时序特征；利用卷积神经网络提取视觉数据的视觉特征；根据姿态归回模块中第一LSTM网络在上一时刻保存的历史隐藏状态信息将当前时刻IMU数据的综合时序特征和视觉数据的视觉特征通过视觉模态选择的方式进行特征融合得到第一融合时序特征；利用基于自注意力的融合模块对第一融合时序特征进行处理得到第二融合时序特征；将第二融合时序特征输入姿态归回模块进行姿态回归得到当前时刻移动设备的位姿，其中，所述姿态归回模块包括第一LSTM网络和全连接层；本发明通过学习IMU内部数据间的关系，有效提高了移动设备的三维定位精度。
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公开(公告)号：CN117750553A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311741511.4
申请日：2023-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群和K均值的WIA‑PA网络智能成簇方法，属于工业无线网络通信技术领域。该方法包括：成簇阶段：首先部署现场设备或者手持设备，并向基站汇报自身位置信息，然后基站根据获得的网络信息确定最优簇首数，并采用基于PSO算法的K‑means算法进行分簇；簇首选择阶段：在网络中聚类划分的区域中根据其剩余能量、节点密度和节点到基站的距离计算出能量因子、密度因子和距离因子，选择出聚类划分集群中的簇首和辅助簇首；将整个网络节点根据选择的簇首进行数据聚合形成若干个簇；然后基站将得到的簇首集合及簇结构广播出去；数据传输阶段：设计路由路径适应度函数，并结合粒子群算法为簇首规划最优路由路径。
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公开(公告)号：CN111179087B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201911423503.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于网格仲裁的联盟链共识方法，属于区块链技术领域。该方法以网格仲裁算法为基础，采用可验证随机函数将整个联盟链系统的节点划分为仲裁领导团与仲裁团两部分，通过仲裁团内部的改进拜占庭算法来达成区域共识，继而由仲裁领导团来完成对提出交易的最终确认。本发明所述方法与传统拜占庭共识算法相比，可以有效提升整个系统的吞吐量，提升区块链的整体共识效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111367790B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010092901.3
申请日：2020-02-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种基于混合模型的元启发式测试用例排序方法，属于无线通信技术领域。该方法为：S1：搜集被测方测试需求涉及的通信协议测试用例，计算测试用例间的相似度因子Si，j和测试数据的重要程度TF‑IDF值；S2：根据TF‑IDF值初始化萤火虫智能体(FA)的亮度Brightnessi，j及设计目标函数f(xi，j)；S3：根据编辑距离与Brightnessi，j用改进后的萤火虫算法以全局搜索的方式寻找FA下一处将要到达的节点候选集Setcandidate；S4：从候选集Setcandidate以局部搜索根据相似度因子Si，j选择最优的解；S5：改变测试用例起点位置，重复S2至S4步骤,寻找FA的最优移动路径并记录，输出最优测试序列。本发明提高了工业无线通信协议测试效率，减少了测试代价。
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公开(公告)号：CN114501576A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210107090.9
申请日：2022-01-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法，属于软件定义无线传感网络领域。该方法包括：S1：结合节点位置和时延信息，构建网络节点能耗估算模型，并根据该模型估算所有节点的能耗速率；S2：根据能耗和节点密度空间的相关性，采用动态半径的簇头选择算法，计算出事件区域需要选取的簇头节点数k；同时选取k个副簇头节点作为簇头节点的簇内数据转发节点；S3：采用基于强化学习的最优路径选择算法，计算传输的最优路径。本发明能有效提高生存周期、均衡网络能耗和提高数据包传输率。
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公开(公告)号：CN114035054A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111359259.1
申请日：2021-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/382
Abstract: 本发明属于锂电池SoC估计领域，具体涉及一种基于卡尔曼滤波器和神经网络联合估计模型的SoC估计方法；该方法包括：实时获取待检测的锂电池的电流和电压；将获取的电流和电压输入到神经网络联合估计模型中，得到待检测的锂电池SoC估计结果，本发明利用锂电池电化学模型结合神经网络非线性参数化方法，提高了模型的泛化能力；使用Sage‑Husa估计器与无迹卡尔曼滤波算法结合，提高算法估计精度；通过实时更新模型参数，解决了因环境变化和自身老化造成的锂电池模型准确性降低的问题；与深度学习的估计方法相比，需要的数据量更小，抗噪声的能力更强。
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公开(公告)号：CN108366409B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201810204427.1
申请日：2018-03-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W40/04 , H04W40/10 , H04L12/709 , H04L12/24
Abstract: 本发明涉及一种基于能量均衡的可靠多路径聚合路由算法，属于无线传感器网络技术领域。该算法包括：分析网络数据传输特点，结合节点的密度和位置信息，建立多跳汇聚网络能耗速率估算模型；采用基于空间相关性的节点选择算法，在能耗速率较低和较高的事件区域选择更多的AMN和较少的AMNs；设计基于前向转发节点集的最优路径搜索算法，并采用此算法设计能量均衡的多路径汇聚路由，包括一条数据收集的最优主路径和每个AMN节点的最优汇聚路径，所有汇聚路径在主路径上的聚合节点汇聚；监测数据经汇聚路径到达聚合节点，在聚合节点完成数据聚合后，通过主路径到达Sink节点。本发明能有效均衡网络能耗，延长网络寿命并提高事件检测可靠性。
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公开(公告)号：CN112954006A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110103090.7
申请日：2021-01-26
Abstract: 本发明涉及基于IPv6领域，具体涉及一种支持Web高并发访问的工业互联网边缘网关设计方法，包括边缘计算节点在IPv6环境下对边缘设备数据进行实时采集；边缘计算节点在IPv6环境下通过交换机将采集的数据上传到网关Sqlite数据库；根据当前密集计算所占时间比重设置线程池的大小，令线程池中每一个线程为一个事件循环，即一个线程为线程和事件绑定的事件循环，一个事件为一个任务请求；采用Reactor反应模型对客户端的连接请求进行处理并使用主线程将其分发给子线程；使用Round Robin控制线程池中线程的负载，使其达到均衡状态；利用基于边沿触发模型的epoll IO多路复用机制对事件进行监听；本发明即使在资源受限的边缘网关也能支持客户端高并发访问，方便了用户对边缘设备进行实时管理。
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