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公开(公告)号：CN115129015A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210876066.1
申请日：2022-07-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于工业物联网技术领域，具体地说，是一种基于云端平台的数字孪生映射系统及方法，该数字孪生映射系统分为感知识别层、网络层、应用层、搭载云端平台和平台服务层；所述感知识别层通过数据映射线程，感知识别孪生体的不同物理现象的变化，搭建三维孪生模型和实体零部件的传输通道；所述网络层连接感知识别层与应用层，实现数据上下行；所述搭载云端平台根据所述PLC、仿真工程的通信协议部署开发环境，实现本地与云端平台通信；所述应用层搭载于云端平台，具备数据分析、虚拟调试、故障维护等模块；所述平台服务层具备资源存储功能，并搭载驱动程序和应用接口。使用本发明可以降低维护成本、克服本地驱动程序依赖、提高效率和生产力。
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公开(公告)号：CN116709359A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310959006.0
申请日：2023-08-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行Ad Hoc网络的自适应路由联合预测方法，属于通信技术领域，本发明所述的联合预测方法采用长短期记忆（LSTM）模型来预测和获取每个相邻无人机的机动性、缓冲区可用大小和链路过期时间，以避免出现高机动性、高流量和弱链路的无人机，并建立合适的路径；然后将路由决策问题表述为优化问题，并使用所提出的基于熵权的多度量（EWMM）方法进行快速联合路由决策。本发明所提出的集成的预测和决策过程考虑了当前和未来可能导致丢包或延迟的多度量因素，仿真结果证明了基于LSTM的联合预测（JP）模型的有效性，并表明JPE协议优于PAP和SPA协议。
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公开(公告)号：CN119363191A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411394262.0
申请日：2024-10-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人机协同数据收集方法、可读存储介质及设备，属于无线通信技术领域，本发明根据多无人机数量和物联网设备位置分布建立数据收集的环境模型，并基于环境模型确定以最大化多无人机总数据收集量和最短数据收集路径长度为目标的局部网络模型，利用改进后的QMIX算法训练局部网络模型的网络参数并周期性地对网络参数进行聚合处理，得到训练好的无人机全局模型，通过无人机全局模型根据目标城市区域物联网设备位置信息、数据传输信道特征数据得到多无人机最大数据收集量的最优路径长度，控制多无人机对目标物联网设备进行数据收集，在提高数据收集效率和减少飞行路径长度的同时提高了系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116709359B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310959006.0
申请日：2023-08-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行Ad Hoc网络的自适应路由联合预测方法，属于通信技术领域，本发明所述的联合预测方法采用长短期记忆（LSTM）模型来预测和获取每个相邻无人机的机动性、缓冲区可用大小和链路过期时间，以避免出现高机动性、高流量和弱链路的无人机，并建立合适的路径；然后将路由决策问题表述为优化问题，并使用所提出的基于熵权的多度量（EWMM）方法进行快速联合路由决策。本发明所提出的集成的预测和决策过程考虑了当前和未来可能导致丢包或延迟的多度量因素，仿真结果证明了基于LSTM的联合预测（JP）模型的有效性，并表明JPE协议优于PAP和SPA协议。
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