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公开(公告)号：CN113301564B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110483825.3
申请日：2021-04-30
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/122
Abstract: 一种无线供能通信网络中利用干扰信号防窃听的信号功率启发式方法，针对无线供能网络中存在一个潜在的窃听节点窃听一个特定的传感器节点的场景，本发明提出其它节点发送干扰功率使得窃听节点的窃听吞吐量低于阈值，通过节点与混合基站和窃听节点的距离关系求出各个节点的干扰功率。本发明通过极低的时间复杂度计算出非被窃听节点的干扰功率保障无线供能通信网络中的数据安全传输，并且具备较高的网络吞吐量。
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公开(公告)号：CN114501648A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210088868.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种无线供能边缘计算网络的资源分配方法，按照设定的步长，从供能时长比例的取值范围中，依次选取当前供能时长比例，进行迭代，确定当前供能时长比例情况下各无线设备用于任务卸载通信的能量比例和任务卸载通信时长比例，选取所述无线供能边缘计算网络总计算速率最大时的供能时长比例，设置所述射频能量发射器对无线设备在每个时间帧开始时进行无线供能；配置每个无线设备在每个时间帧内以所选取的供能时长比例对应的任务卸载通信时长和能量分配比例进行任务卸载通信。本发明能够快速计算出部分卸载的能量分配和时间分配方案，同时也得到较高的网络计算速率。
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公开(公告)号：CN112087721A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010794433.4
申请日：2020-08-10
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种反向散射辅助的无线供能通信网络的节点间通信方法，对于无线供能通信网络中节点间的信息传输，本发明利用了反向散射通信技术，给出了由节点反向散射/能量传输阶段和节点主动通信阶段构成的方案，并确定节点的能量采集时长、反向散射时长和主动通信时长的合理取值。本发明的方法利用后向散射通信技术来有效地提高无线供能通信网络的节点间通信吞吐量。
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公开(公告)号：CN119653428B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510158533.0
申请日：2025-02-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算结合协同智能交通系统最大化计算速率方法，边缘计算结合协同智能交通系统包括一个基站、#imgabs0#个路基单元和#imgabs1#个无线设备。本边缘计算结合协同智能交通系统最大化计算速率方法通过构建每个无线设备关于卸载决策和各无线设备到路基单元带宽分配的计算速率表达式，并对卸载决策和各无线设备到路基单元带宽分配进行求解，得到每个无线设备的计算速率，且得到各无线设备的计算速率即为各无线设备的最大化计算速率，并且所有无线设备的最大化计算速率之和即为边缘计算结合协同智能交通系统的最大化计算速率，进而显著降低了系统延迟，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN119629656B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510158541.5
申请日：2025-02-13
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W24/02 , G06N3/092 , H04L41/142 , H04W12/00
Abstract: 本发明公开了一种无线供能边缘计算网络中最大化安全计算速率方法，无线供能边缘计算网络包括一个基站、#imgabs0#个无线设备和一个窃听者，且基站向各无线设备发射无线射频能量为无线设备充电，基站发射人工噪声干扰窃听者对各无线设备的窃听。本无线供能边缘计算网络中最大化安全计算速率方法首先构建关于第一信道增益、第二信道增益、第三信道增益、预设的卸载决策、第一卸载时长比例、基站为无线设备充电的时长比例和基站发射人工噪声的功率矩阵的最大化安全计算速率的目标函数，并对目标函数中的卸载决策、第一卸载时长比例和基站为无线设备充电的时长比例进行求解，对目标函数进行计算得到最大化安全计算速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118741608A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410879561.7
申请日：2024-07-02
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于边缘计算领域，公开了一种多天线边缘计算网络中无线能量传输时长的分配方法，在聚束型能量传输模式和部分卸载模式的多天线边缘计算网络中，通过深度神经网络快速决策出最优的多天线边缘计算网络中无线能量传输时长、系统计算资源以及计算任务卸载决策的分配方案，解决这一复杂问题，达到较高的系统计算速率。
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公开(公告)号：CN112132788B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010890447.6
申请日：2020-08-29
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06V10/44
Abstract: 一种基于特征区域等级识别的骨龄评估方法，从每个全手掌骨中分割出用于骨龄评估的14块特定骨头；使用3种数据增强技术来扩大数据集并增加网络的泛化能力；引入双注意力卷积模型对每块骨头训练得到骨成熟等级评估模型。不同于传统基于全掌的评估智能模型，本发明方法引入注意力机制对切割后的局部特征图进行联合分析，进一步提高评估的准确率。测试结果优于基于全手掌骨图像的骨龄自动评估方法。
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公开(公告)号：CN114265631B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111497448.5
申请日：2021-12-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/50 , G06N3/04 , G06N3/0985 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦元学习的移动边缘计算智能卸载方法及装置，云端服务器和边缘服务器具有结构相同的神经网络模型，边缘服务器从云端服务器下载所述神经网络模型的初始网络参数用于更新本地神经网络模型的网络参数，边缘服务器训练本地的神经网络模型，计算出损失值上传给云端服务器，云端服务器聚合所有接收到的损失值进行网络参数的更新，完成网络模型的训练，边缘服务器采用训练好的神经网络模型决定最优卸载策略。本发明在不泄露用户数据隐私的前提下，联合多个边缘服务器共同训练学习，得到泛化能力更强的神经网络模型，并实现边缘服务器个性化计算卸载应用。
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公开(公告)号：CN117042185A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310848239.3
申请日：2023-07-11
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/0446 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种无线供能边缘计算网络中的时间资源分配方法，无线供能边缘计算网络包括一个可接入点以及多个无线设备。本发明使用了策略梯度的方法将时间资源进行分配，从而能够自适应地根据信道的环境，计算出合理的时间资源分配方案，达到较高的计算速率。另一方面，本发明根据归一化计算速率对神经网络的参数进行了更新，归一化计算速率被用来衡量当前时隙下提出的基于神经网络的卸载决策效果相较于迭代方法效果的优劣程度。停止对神经网络的更新时，可用于进一步节省资源分配的时间。
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公开(公告)号：CN116963124A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310685740.2
申请日：2023-06-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W24/02 , H04W28/24 , H04N19/154
Abstract: 本发明公开了一种虚拟现实多用户协作体验质量优化方法，首先离线处理完成所需数据的采集和编码处理，数据服务器在接收到用户的位置信息后，通过线性回归预测出需要发送给用户的全景帧分片编号，基于用户体验质量等级、总时延和方差一致性，建立用户体验质量优化模型，并将所述用户体验质量优化模型转化为单时隙内的全景帧分片编码质量等级决策模型，最后使用密度/价值方法进行编码质量等级决策，最后发送决策结果对应的编码质量等级的全景帧分片。本发明支撑多用户使用商用移动无线设备进行虚拟现实网络协作，并且保证各个用户都可以获得较好的体验。
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