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公开(公告)号：CN116074939B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310207123.1
申请日：2023-03-07
IPC: H04W52/24 , H04W52/28 , H04W52/46 , H04W72/0446 , H04W72/044 , H04W72/53
Abstract: 本发明公开了一种基于动态优化的物联网边缘设备协同接入方法，包括以下步骤：每个同类簇中的物联网边缘设备共同采集环境中的有用信息；在观察时间内，在每个簇头设备上提出基于平均信息年龄动态约束的总功率最小化问题；每个簇头设备根据最优功率分配方案和设备选择策略采集簇内其他设备发送的信号；所有簇头设备将信号发送给服务其的AP，AP作为中继，将信号发给CPU；在CPU上提出一个附带环境分类权重的信息年龄最小化问题，以进一步优化功率分配策略。本发明构建了基于环境变化率和设备移动性的信息年龄动态优化，保证了信息传输的新鲜度，且减少了资源受限的物联网边缘设备接入网络的功率消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116074939A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310207123.1
申请日：2023-03-07
IPC: H04W52/24 , H04W52/28 , H04W52/46 , H04W72/0446 , H04W72/044 , H04W72/53
Abstract: 本发明公开了一种基于动态优化的物联网边缘设备协同接入方法，包括以下步骤：每个同类簇中的物联网边缘设备共同采集环境中的有用信息；在观察时间内，在每个簇头设备上提出基于平均信息年龄动态约束的总功率最小化问题；每个簇头设备根据最优功率分配方案和设备选择策略采集簇内其他设备发送的信号；所有簇头设备将信号发送给服务其的AP，AP作为中继，将信号发给CPU；在CPU上提出一个附带环境分类权重的信息年龄最小化问题，以进一步优化功率分配策略。本发明构建了基于环境变化率和设备移动性的信息年龄动态优化，保证了信息传输的新鲜度，且减少了资源受限的物联网边缘设备接入网络的功率消耗。
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公开(公告)号：CN104269732B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410578188.8
申请日：2014-10-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于布里渊放大多波长激光器的微波信号产生的方法与装置，所述装置由多波长激光器单元、滤波器、耦合器、光电探测器等组成。多波长激光器单元包括激光器单元、耦合器单元、放大器单元、环形器单元、光纤单元、偏振控制器单元和隔离器单元。本发明设计出的微波信号的装置与方法不仅能够产生高频微波信号，而且能够获得多带宽可调谐微波信号；本发明装置不需要电子器件，大大降低了电磁干扰等，且具有成本低廉、结构简单的优点。
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公开(公告)号：CN104269732A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410578188.8
申请日：2014-10-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于布里渊放大多波长激光器的微波信号产生的方法与装置，所述装置由多波长激光器单元、滤波器、耦合器、光电探测器等组成。多波长激光器单元包括激光器单元、耦合器单元、放大器单元、环形器单元、光纤单元、偏振控制器单元和隔离器单元。本发明设计出的微波信号的装置与方法不仅能够产生高频微波信号，而且能够获得多带宽可调谐微波信号；本发明装置不需要电子器件，大大降低了电磁干扰等，且具有成本低廉、结构简单的优点。
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公开(公告)号：CN102254152B
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201110162831.5
申请日：2011-06-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种利用彩色跳变点和颜色密度来定位车牌的方法。其主要目的在于减少背景、车牌大小不一致和车牌倾斜对车牌定位的影响，快速、精确的从车牌图像中截取出车牌所在区域图像。其实现步骤为：首先在HSV空间中依据颜色间距离对图片颜色进行分类，将图片转化只包含八种基准颜色的图片。然后对车牌图像进行彩色二值化，得到四幅二值图像，并根据图像中白色像素的数量，判定是否包含车牌。随后，利用彩色跳变点和车牌底色信息来初定位车牌位置。去除二值图中的小连通区域。最后通过颜色密度和连通域信息不断缩小车牌区域直到精确定位出车牌的位置。整个定位过程中不包含计算复杂度很高的操作，实时性较好。
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公开(公告)号：CN102254152A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110162831.5
申请日：2011-06-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种利用彩色跳变点和颜色密度来定位车牌的方法。其主要目的在于减少背景、车牌大小不一致和车牌倾斜对车牌定位的影响，快速、精确的从车牌图像中截取出车牌所在区域图像。其实现步骤为：首先在HSV空间中依据颜色间距离对图片颜色进行分类，将图片转化只包含八种基准颜色的图片。然后对车牌图像进行彩色二值化，得到四幅二值图像，并根据图像中白色像素的数量，判定是否包含车牌。随后，利用彩色跳变点和车牌底色信息来初定位车牌位置。去除二值图中的小连通区域。最后通过颜色密度和连通域信息不断缩小车牌区域直到精确定位出车牌的位置。整个定位过程中不包含计算复杂度很高的操作，实时性较好。
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