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公开(公告)号：CN111190438B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010013204.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于分布式优化的无人机群协同定位气体泄漏源方法，涉及控制和信息技术领域。首先构造无人机群的网络结构拓扑图，使多无人机在给定被检测区域形成具有均匀密度的质心Voronoi分布；测量拓扑图中各节点所在位置的气体浓度、风向和风速；通过流体模拟得到各节点定位的气体泄露源位置点；调用分布式优化算法得到气体泄漏源位置的最优估计点；判断各无人机之间的距离是否小于给定的阈值，若是，得到各节点对气体泄露源的最优估计值，实现分布式气体泄漏源的定位；否则控制各节点无人机向气体泄漏源最优估计点飞去，重新进行气体泄露源的估计。
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公开(公告)号：CN111414575B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010189840.2
申请日：2020-03-18
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于符号函数的多智能体系统的分布式广义跟踪方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造描述多智能体系统的网络结构图，并确定该拓扑结构的邻接矩阵；建立多智能体系统的状态方程；定义描述智能体所要跟踪的时变参考信号函数值的目标函数；根据多智能体的系统邻接矩阵、状态方程和目标函数设计分布式算法；设定多智能体系统中各智能体的初始状态信息与时变参考信号信息，运行设计的分布式算法，控制每个智能体跟踪上一组时变参考信号的某一函数值；根据运行结果不断修正分布式算法，直至达到控制目标。本发明方法使得智能体系统中所有智能体可以独立地执行任务，并且在仅使用局部信息的情况下跟踪一组时变参考信号的函数值。
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公开(公告)号：CN111385305B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010190078.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于平均一致性的分布式图片加/解密方法，涉及控制和信息技术领域。本发明利用算法平均一致性的特性，使得每个智能体逼近初始状态的平均的值。当一幅经过加密的图片在网上出现的时候，将这幅图片出现所在的电脑称之为一个智能体，而这幅图片在网上流传所经过的智能体会构成一个具有特定结构的网络。假定这些智能体满足一定的拓扑结构，在分布式平均一致性算法的作用下，这些照片所流经的智能体的状态值会不断的更新，更新的状态值为这个智能体和它的邻居的平均值，经过一段时间以后，加密的照片在每个智能体上的状态值变为在初始时刻的平均值。此平均值对应图片的真实值，从而使图片变得清晰，达到了对图片进行解密的目的。
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公开(公告)号：CN112235813A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011094761.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H04W24/02 , H04W28/02 , H04L12/863 , H04L12/861
Abstract: 本发明提供一种基于分布式平均跟踪算法的多瓶颈网络主动队列优化方法，涉及控制与信息技术领域。本发明通过构造路由器进行信息传递的网络结构拓扑图；利用自适应动态调整RED算法的参数，以更好的适应网络中数据流量的变化。将分布式平均跟踪算法与RED算法相结合，利用分布式平均跟踪算法实现跟踪所有队列长度平均值的目的，实现所有节点估计的队列长度趋于一致且跟踪实际队列长度的平均值，路由器可以根据反映整个网络拥塞程度的队列长度做出拥塞决策，使拥塞控制更加准确，避免RED算法应用到多瓶颈网络出现的不稳定现象。
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公开(公告)号：CN112097774A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010972064.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供基于自适应卡尔曼滤波与平均跟踪的分布式地图融合方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造多智能体系统的网络拓扑结构图，并确定其邻接矩阵；再根据智能体所使用的运动传感器和测量传感器分别建立各智能体的状态方程及观测方程；根据各智能体的状态方程及观测方程设计自适应卡尔曼滤波算法，获取各智能体的局部地图信息，并将其转换成信息向量和信息矩阵的形式，再利用平均跟踪算法设计实现分布式地图融合方法；设定多个智能体的初始值信息与路标点信息，以及过程噪声和观测噪声的统计量初值，运行分布式地图融合算法，并根据运行结果不断修正分布式地图融合算法，直至算法收敛，最终得到智能体探测区域的全局地图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111414575A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010189840.2
申请日：2020-03-18
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于符号函数的多智能体系统的分布式广义跟踪方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造描述多智能体系统的网络结构图，并确定该拓扑结构的邻接矩阵；建立多智能体系统的状态方程；定义描述智能体所要跟踪的时变参考信号函数值的目标函数；根据多智能体的系统邻接矩阵、状态方程和目标函数设计分布式算法；设定多智能体系统中各智能体的初始状态信息与时变参考信号信息，运行设计的分布式算法，控制每个智能体跟踪上一组时变参考信号的某一函数值；根据运行结果不断修正分布式算法，直至达到控制目标。本发明方法使得智能体系统中所有智能体可以独立地执行任务，并且在仅使用局部信息的情况下跟踪一组时变参考信号的函数值。
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公开(公告)号：CN112097774B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010972064.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供基于自适应卡尔曼滤波与平均跟踪的分布式地图融合方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造多智能体系统的网络拓扑结构图，并确定其邻接矩阵；再根据智能体所使用的运动传感器和测量传感器分别建立各智能体的状态方程及观测方程；根据各智能体的状态方程及观测方程设计自适应卡尔曼滤波算法，获取各智能体的局部地图信息，并将其转换成信息向量和信息矩阵的形式，再利用平均跟踪算法设计实现分布式地图融合方法；设定多个智能体的初始值信息与路标点信息，以及过程噪声和观测噪声的统计量初值，运行分布式地图融合算法，并根据运行结果不断修正分布式地图融合算法，直至算法收敛，最终得到智能体探测区域的全局地图。
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公开(公告)号：CN111400558A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010157305.9
申请日：2020-03-09
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/901 , G06F17/16 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于复杂网络严格目标可控的最少驱动节点辨识方法，涉及复杂网络可控性技术领域，本发明提供一种全新的辨识复杂网络严格目标控制所需最少驱动节点的方法。该方法利用控制论中的PBH秩判据和Kalman秩判据，分别估算出复杂网络严格目标可控时的驱动节点数目的上界和下界，并给出第一种方法驱动节点位置的辨识方法，在此基础上提供一种上界驱动节点数量和位置的快速辨识方法，这种基于严格目标可控的最少驱动节点辨识方法，适用范围更广，不仅能应用于生物网络的调控、交通网络的流量控制、社会网络的信息传播、智能电网的安全防护以及车联网的优化调度等领域，还能进一步推动机器学习与人工智能领域的发展，具有重要的经济和社会价值。
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公开(公告)号：CN111385305A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010190078.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于平均一致性的分布式图片加/解密方法，涉及控制和信息技术领域。本发明利用算法平均一致性的特性，使得每个智能体逼近初始状态的平均的值。当一幅经过加密的图片在网上出现的时候，将这幅图片出现所在的电脑称之为一个智能体，而这幅图片在网上流传所经过的智能体会构成一个具有特定结构的网络。假定这些智能体满足一定的拓扑结构，在分布式平均一致性算法的作用下，这些照片所流经的智能体的状态值会不断的更新，更新的状态值为这个智能体和它的邻居的平均值，经过一段时间以后，加密的照片在每个智能体上的状态值变为在初始时刻的平均值。此平均值对应图片的真实值，从而使图片变得清晰，达到了对图片进行解密的目的。
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公开(公告)号：CN111190438A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010013204.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于分布式优化的无人机群协同定位气体泄漏源方法，涉及控制和信息技术领域。首先构造无人机群的网络结构拓扑图，使多无人机在给定被检测区域形成具有均匀密度的质心Voronoi分布；测量拓扑图中各节点所在位置的气体浓度、风向和风速；通过流体模拟得到各节点定位的气体泄露源位置点；调用分布式优化算法得到气体泄漏源位置的最优估计点；判断各无人机之间的距离是否小于给定的阈值，若是，得到各节点对气体泄露源的最优估计值，实现分布式气体泄漏源的定位；否则控制各节点无人机向气体泄漏源最优估计点飞去，重新进行气体泄露源的估计。
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