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公开(公告)号：CN110244772A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910528247.3
申请日：2019-06-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海科技大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明提供一种移动机器人的领航跟随系统，包括：机器人，广播自身的历史速度信息，设有标志板；雾计算节点，包括无线接入模块和通用计算模块；视觉识别模块，包括相机和视觉处理模块，视觉处理模块接收相机数据，识别标志板，并估计其与前车的相对位置和姿态；跟随控制模块，安装在通用计算模块中，根据广播的信息和视觉识别模块的估计值，转化为实时速度信息。本发明还提供领航跟随控制方法。本发明的领航跟随系统采用姿态和位置传感器和相机，在雾计算节点的协助下，利用前车的速度信息和本车视觉信息估计跟随者的相对位置和姿态，实现机器人编队跟随，降低了单个机器人的硬件成本，克服了现有方法在宽阔地域或陌生环境场景下不可用的缺陷。
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公开(公告)号：CN110244772B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910528247.3
申请日：2019-06-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海科技大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明提供一种移动机器人的领航跟随系统，包括：机器人，广播自身的历史速度信息，设有标志板；雾计算节点，包括无线接入模块和通用计算模块；视觉识别模块，包括相机和视觉处理模块，视觉处理模块接收相机数据，识别标志板，并估计其与前车的相对位置和姿态；跟随控制模块，安装在通用计算模块中，根据广播的信息和视觉识别模块的估计值，转化为实时速度信息。本发明还提供领航跟随控制方法。本发明的领航跟随系统采用姿态和位置传感器和相机，在雾计算节点的协助下，利用前车的速度信息和本车视觉信息估计跟随者的相对位置和姿态，实现机器人编队跟随，降低了单个机器人的硬件成本，克服了现有方法在宽阔地域或陌生环境场景下不可用的缺陷。
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公开(公告)号：CN114528987B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210137345.6
申请日：2022-02-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种神经网络边缘‑云协同计算分割部署方法，包括：建立时延预测模型，每个时延预测模型用于预测在一个计算资源下的一种基本的神经网络层的计算时延；确定待部署的神经网络的最优分割点，即将整体时延最小所对应的分割点；利用最优分割点将训练好的待部署的神经网络分割成第一和第二子神经网络，将两者分别部署在边缘端的设备和云服务器上，以进行协同计算。本发明的方法通过将神经网络划分割为两个子神经网络，分别部署在边缘设备和云设备上，相比于纯边缘计算能够减小计算分担，提高计算效率，并且相比较于云计算能够降低网络传输负担，从而降低神经网络应用时延，提高响应速度；同时，没有对模型进行压缩，因此也不会损失精度。
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公开(公告)号：CN115733515A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211325367.1
申请日：2022-10-27
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种智能电网厂站侧的满足无线多业务通信QoS的方法，包括以下步骤：建立智能电网厂站侧通信平台；构建多元业务终端接入的微功率无线通信方案；所述微功率无线通信方案为采用Wi‑SUN/ZigBee技术构建的含有微功率网络节点和覆盖增强节点的自组网，并以网络总体的吞吐量最小为目标函数，利用预设算法对所述目标函数进行求解，确定微功率网络节点和覆盖增强节点的位置；通过所述自组网采用自适应跳频算法进行数据传输，通过所述智能电网厂站侧通信平台进行数据共享与更新，并在调度周期结束前，更新各项参数准备进入下一个调度周期。本发明能够满足电网厂站侧各业务QoS要求。
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公开(公告)号：CN111526193A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010306007.1
申请日：2020-04-17
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于雾计算和区块链平台的分布式气象站系统，包括多个气象站、多个与所述气象站同分布的雾节点和一区块链平台，每个气象站只与一个雾节点通信连接，每个雾节点均与位于其通信范围内的多个气象站通信连接并作为该气象站的路由和存储节点，每个雾节点均与所述区块链平台通信连接，所述区块链平台为用户提供查询接口。本发明还提供其工作方法。本发明的分布式气象站系统利用雾节点作为多个气象站的路由和存储节点，增强了气象站的数据存储能力；且采用区块链平台，将广泛分布的气象站整合并提供一个服务平台，可令任意用户通过平台购买气象站服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107104742A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710215261.9
申请日：2017-04-02
Applicant: 上海无线通信研究中心 , 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04B17/14 , H04B17/21 , H04B17/30 , H04B1/7113
Abstract: 本发明公开了一种面向并行多通道无线信道测量的校准方法，同时也公开了用于实现该校准方法的校准系统。在该校准方法中，首先在发送端和接收端分别添加一路校准接收通道和一路校准发送通道。在校准过程中，通过射频线直接连通发送端和接收端，断开校准接收通道和校准发送通道，测试无源器件的响应特性；在测量过程中，保持发送端和接收端断开，分别连接校准接收通道和校准发送通道，在空口测量中由校准接收通道/校准发送通道配合测量通道校准发送端和接收端的信道响应特性。利用本发明，能够实时在线监督当前时刻下多通道相互之间的信道响应的特性，保证了在信道测量过程中能够避免由于多通道之间的相互干扰影响带来的测量误差。
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公开(公告)号：CN115361330A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210803016.0
申请日：2022-07-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种用于分布式神经网络的边缘网络通信路径选择方法，包括：步骤(1)：获取边缘网络结构信息，其中，所述边缘网络结构信息包括云设备和若干边缘设备；步骤(2)：通过基于前向更新准则的蚁群算法从所述边缘网络结构信息中找出最优通信路径；所述最优通信路径通过多个依次相连的边缘设备连通至云设备构成；步骤(3)：在所述最优通信路径上部署分割后的神经网络，来实现神经网络的分布式计算。本发明能够选择出最优通信路径，并在最优通信路径上部署分割后的神经网络。
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公开(公告)号：CN110445827B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910492237.9
申请日：2019-06-06
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于分布式账本技术的传感网的安全管理方法，包括：选定顶层和区域服务器作为联盟链节点来搭建联盟链，存储分布式账本；为区域服务器下层的传感和汇聚节点生成非对称密钥，将私钥固化在存储器中，并将公钥写入到联盟链中；将传感节点采集的数据经汇聚节点上传到区域服务器，验证通过后数据集存储在区域服务器的链下数据库中并加密，计算数据集的hash值并写入联盟链作为存证；解密数据集并计算其hash值，随后与所述步骤S3中的存证比对来验证其正确性，并返回统一资源定位符。本发明还提供安全系统。本发明的安全管理方法为大规模传感网络提供集中有效的设备管理机制和数据安全性验证，解决数据共享访问控制的问题。
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公开(公告)号：CN107104742B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201710215261.9
申请日：2017-04-02
Applicant: 上海无线通信研究中心 , 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04B17/14 , H04B17/21 , H04B17/30 , H04B1/7113
Abstract: 本发明公开了一种面向并行多通道无线信道测量的校准方法，同时也公开了用于实现该校准方法的校准系统。在该校准方法中，首先在发送端和接收端分别添加一路校准接收通道和一路校准发送通道。在校准过程中，通过射频线直接连通发送端和接收端，断开校准接收通道和校准发送通道，测试无源器件的响应特性；在测量过程中，保持发送端和接收端断开，分别连接校准接收通道和校准发送通道，在空口测量中由校准接收通道/校准发送通道配合测量通道校准发送端和接收端的信道响应特性。利用本发明，能够实时在线监督当前时刻下多通道相互之间的信道响应的特性，保证了在信道测量过程中能够避免由于多通道之间的相互干扰影响带来的测量误差。
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公开(公告)号：CN114528986B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210136875.9
申请日：2022-02-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种神经网络在网状网络场景下的分割计算方法，包括：对网状网络划分设备层，得到设备层信息；根据设备层信息和神经网络的神经网络层信息来执行神经网络分割算法，得到满足时延需求的分割方案；根据设备层信息和满足时延需求的分割方案进行神经网络分割部署。本发明的方法使得同一子神经网络能够多台边缘设备所组成的同一设备层上协同计算，能够大幅减轻边缘设备的计算负载，并提高运算速度，从而加快神经网络应用在边缘端的响应速度。此外，本发明通过分割神经网络，让边缘设备所组成的每个设备层分别运算神经网络的一部分，通过多个设备层之间的协同计算，以缓解单个设备层的边缘设备的计算负载，提升边缘设备的计算效率。
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