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公开(公告)号：CN118972900A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411460580.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏移动信息系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络的空天地网络流量卸载决策方法及系统，涉及通信网络优化技术领域，包括：接收空天地一体化网络中的节点相关数据，将节点相关数据进行时间窗口划分，并进行特征提取，得到节点特征数据，其中，所述节点相关数据包括节点连接状态数据和节点间的实时流量数据；将节点特征数据输入至预先建立的图神经网络模型GNN内，通过对节点和边的特征进行编码和聚合，生成每个节点的表示向量，利用每个节点的表示向量对GNN进行训练，得到训练后的GNN；接收空天地一体化网络中的网络状态和节点特征，输入至训练后的GNN内，输出得到性能预测结果，基于性能预测结果，结合多目标优化技术，从而实现网络整体的流量最佳卸载。
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公开(公告)号：CN118972900B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411460580.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏移动信息系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络的空天地网络流量卸载决策方法及系统，涉及通信网络优化技术领域，包括：接收空天地一体化网络中的节点相关数据，将节点相关数据进行时间窗口划分，并进行特征提取，得到节点特征数据，其中，所述节点相关数据包括节点连接状态数据和节点间的实时流量数据；将节点特征数据输入至预先建立的图神经网络模型GNN内，通过对节点和边的特征进行编码和聚合，生成每个节点的表示向量，利用每个节点的表示向量对GNN进行训练，得到训练后的GNN；接收空天地一体化网络中的网络状态和节点特征，输入至训练后的GNN内，输出得到性能预测结果，基于性能预测结果，结合多目标优化技术，从而实现网络整体的流量最佳卸载。
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公开(公告)号：CN119862951A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411925532.6
申请日：2024-12-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种电力物联终端智能运维方法、装置、存储介质和程序产品，涉及电网技术领域，该方法为：获取终端设备的状态检测数据以及中心服务器下发的知识图谱生成模型；基于状态检测数据对知识图谱生成模型进行训练，并获取知识图谱生成模型在训练过程的损失函数梯度数据；将损失函数梯度数据上传到中心服务器，以使中心服务器基于损失函数梯度数据训练全局知识图谱生成模型；获取终端设备的实时运行数据，并上传到中心服务器，以通过全局知识图谱生成模型确定实时运行数据对应的异常状态检测结果以及电力物联终端状态运维知识图谱。本发明提高了电力物联终端异常状态检测的准确性，提升了电力物联终端智能运维的效率。
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公开(公告)号：CN115623540B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202211409140.5
申请日：2022-11-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W24/02
Abstract: 本发明涉及一种移动设备的边缘优化卸载方法，属于移动边缘计算和无线通信技术领域，该方法包括：获取目标区域内边缘服务器和移动设备的相关信息；获取第x+1轮决策中，状态为s情况下移动设备选择最佳动作时得到的最小期望回报vx+1(s)以及第x轮决策中，状态为s情况下移动设备选择最佳动作时得到的最小期望回报vx(s)，将|vx+1(s)‑vx(s)|与固定值ε进行比较；根据比较结果输出最佳卸载决策π*(s)；移动设备根据最佳卸载决策π*(s)选择相应的边缘服务器进行任务卸载。本申请提供的方法通过一系列运算获取最佳卸载决策，以及根据最佳卸载决策选择相应的边缘服务器进行任务卸载，降低了边缘服务器卸载时延以及卸载能耗的加权和，提高了移动设备边缘卸载的效率。
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公开(公告)号：CN116723017A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310691253.7
申请日：2023-06-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，公开了一种具有恶意参与者攻击检测的联邦学习双层激励机制，包括：联邦学习的中心服务器制定初始激励策略，促使其周围的客户端在不共享自己本地私有数据的情况下，根据激励策略选择最优本地计算频率；通过夏普利值评估参与联邦学习的各个客户端对全局模型训练的贡献值，以识别恶意客户端并分配激励报酬；通过联邦学习双层激励机制优化激励分配策略。本发明的联邦学习双层激励机制可以使得服务器通过有限的激励预算，合理的激励分配策略来达到更高的全局模型训练精度。在中心服务器评估客户端参与联邦学习贡献大小的同时，识别并拒绝恶意客户端参与联邦学习的全局模型训练，从而进一步加强了联邦学习的安全性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115623540A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211409140.5
申请日：2022-11-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W24/02
Abstract: 本发明涉及一种移动设备的边缘优化卸载方法，属于移动边缘计算和无线通信技术领域，该方法包括：获取目标区域内边缘服务器和移动设备的相关信息；获取第x+1轮决策中，状态为s情况下移动设备选择最佳动作时得到的最小期望回报vx+1(s)以及第x轮决策中，状态为s情况下移动设备选择最佳动作时得到的最小期望回报vx(s)，将|vx+1(s)‑vx(s)|与固定值ε进行比较；根据比较结果输出最佳卸载决策π*(s)；移动设备根据最佳卸载决策π*(s)选择相应的边缘服务器进行任务卸载。本申请提供的方法通过一系列运算获取最佳卸载决策，以及根据最佳卸载决策选择相应的边缘服务器进行任务卸载，降低了边缘服务器卸载时延以及卸载能耗的加权和，提高了移动设备边缘卸载的效率。
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公开(公告)号：CN115550605A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211002883.0
申请日：2022-08-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N7/18 , H04N5/04 , H04N21/8547 , H04N21/2347 , H04N21/254 , H04N21/258 , H04L9/40 , G06Q10/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了电网多媒体调度系统的故障检测方法及其自动检测设备，该方法包括以下步骤：对电网多媒体调度系统中各个设备处布置检测摄像头；对各个设备处的若干检测摄像头进行同步开启，并通过若干检测摄像头对各个设备进行故障检测；对若干检测摄像头获取的数据进行处理，并将处理后的数据以及设备信息、设备故障维修手册上传至云存储服务器；在云存储服务器内进行数据去重。本发明通过若干检测摄像头对电网多媒体调度系统中各个设备进行检测，能够准确的判断设备发生故障的先后顺序及准确时间，且实现数据的分级云运算处理，能够提高数据计算的能力和计算效率，同时在保证数据安全的情况下，可以删除云存储服务器中的冗余数据。
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公开(公告)号：CN115543143A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211002776.8
申请日：2022-08-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能语音识别的多媒体电网调度人机交互系统，包括服务器、工作站、交换机组及变电站；服务器，用于读取电网设备的视频图像，识别所需电网设备图像，并将电网设备图形存储在数据库中；工作站，用于处理数据库中电网设备图像，并在三维画面中进行交互操作，优化内存负载并更新画面；交换机组，用于服务器与变电站的多媒体电网调度的转换；变电站，用于电力系统中对电压和电流进行变换，并接受电能及分配电能的场所。本发明中人机交换系统能使通信基础设施资源和电力系统基础设施资源进行有效整合，提高电力系统信息化水平、安全运行水平、可靠供电及优质服务水平，提高电能传输效率和使用效率。
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公开(公告)号：CN108509980B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201810188900.1
申请日：2018-03-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/772 , G06V10/764 , G06K9/62 , G01F23/04
Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习的水位监测方法，包括以下步骤：步骤1，在待测量河流区域固定一根测量标杆，通过摄像头实时采集该测量标杆与水面附近区域的图像；步骤2，采集若干幅图像作为训练图像，将每幅图像分为C类，对每类的图像块采用滑动窗采集训练数据，并打上对应的类别标签；步骤3，采用字典学习的方法对训练数据进行训练，得到字典D；步骤4，利用字典D对摄像头采集到的图像进行实时分类，得到图像的类别标签向量，从而获得水位值。本发明只需要安装传统的标杆即可实现，克服了传统水位测量方案中水平面位置难以准确识别的问题，具有较高的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108710886B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810418937.9
申请日：2018-05-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于SIFT算法的重复图像匹配方法，包括：运用SIFT算法提取待匹配图像的匹配点及其位置信息；对匹配特征点进行投影变换；检测投影变换后的匹配点位置信息相似度和投影变换的幅值大小；以匹配点位置信息相似度最大和投影变换的幅值最小为目标，运用最小二乘法求解投影变换参数；计算在此投影变换参数下的匹配点位置信息相似度，通过与阈值的比较判断图像匹配情况。本发明结合SIFT算法提取匹配特征点，通过投影变换的引入消除了拍摄角度的细微变化对结果的影响，运用最小二乘方法找到使得匹配点位置信息相似度最大和投影变换的幅值最小的参数，对重复图像检测具有重要的意义。
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