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公开(公告)号：CN115766089A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211271268.X
申请日：2022-10-18
Applicant: 福州大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04B17/382
Abstract: 本发明涉及一种能量采集认知物联网络抗干扰最优传输方法。通过将认知无线电技术、能量采集技术、抗干扰技术在通信领域相结合，将认知物联网络建模为一个主基站、多个主用户、多个物联网节点、一个物联网认知基站和多个恶意攻击节点所构成的完整系统。通过深度强化学习方法对认知物联网络各个节点在发送、接收信号被恶意攻击的情况下，认知基站无需先验知识，无模型的学习恶意节点信道攻击策略，合理制定对抗策略并调节各个节点的信道接入、模式选择和功率分配以达到系统吞吐量最大化目的。本发明适用于无线通信领域。
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公开(公告)号：CN115811731A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211475040.2
申请日：2022-11-23
Applicant: 福州大学
IPC: H04W12/12 , H04W12/122
Abstract: 本发明提出演化博弈的能量采集认知物联网对抗主用户仿真攻击方法，针对应用能量采集技术的认知物联网场景，该场景中的自私次用户节点可通过能量采集技术补充能量，所述方法先建立包括信用参数和惩罚参数的奖惩机制，再利用演化博弈分析自私次用户和正常次用户的动态及攻防机制，然后通过调整惩罚参数来降低自私次用户的攻击概率，以最大化空闲频谱的利用率和正常次用户的吞吐量；本发明能提升采用能量采集方案的认识物联网中正常次用户的吞吐量。
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公开(公告)号：CN114925780A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210679183.9
申请日：2022-06-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的轻量级CNN分类器的优化提速方法，包括以下步骤：1）在PC端上利用搭建好的轻量级CNN网络，通过用于图像分类的数据集进行训练，获得多次训练分类效果最好的网络模型；同时在FPGA硬件端对PC端导出的模型架构进行设计；2）对训练好的网络模型进行量化感知训练，将32位浮点数模型参数保存为8位定点整数，同时在FPGA硬件端对轻量级CNN网络完整的架构实现；3）将量化感知训练后的权重，根据设计好的并行度按照硬件需要的读写顺序写成coe文件格式，导入到FPGA的片内存储中，轻量级CNN分类器即可读取输入图片数据实现分类推理。该方法有利于提高分类器的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114925780B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210679183.9
申请日：2022-06-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的轻量级CNN分类器的优化提速方法，包括以下步骤：1）在PC端上利用搭建好的轻量级CNN网络，通过用于图像分类的数据集进行训练，获得多次训练分类效果最好的网络模型；同时在FPGA硬件端对PC端导出的模型架构进行设计；2）对训练好的网络模型进行量化感知训练，将32位浮点数模型参数保存为8位定点整数，同时在FPGA硬件端对轻量级CNN网络完整的架构实现；3）将量化感知训练后的权重，根据设计好的并行度按照硬件需要的读写顺序写成coe文件格式，导入到FPGA的片内存储中，轻量级CNN分类器即可读取输入图片数据实现分类推理。该方法有利于提高分类器的实时性。
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公开(公告)号：CN116095692A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211340206.X
申请日：2022-10-29
Applicant: 福州大学
IPC: H04W16/14 , H04W72/044
Abstract: 本发明提出基于非合作博弈的能量采集认知无线网络的功率分配方法，包括以下步骤；步骤S1：在一个时隙T的τT时间段内，主用户发射机PT通过天线向主用户接收机PR传输数据，每个次用户接收机SU配备用于能量采集的全向天线来采集PU射频信号中的能量；步骤S2：在一个时隙T的(1‑τ)T时间段的数据传输过程内，设定一个确定的最小的信噪比阈值和PU的干扰功率阈值I；步骤S3：在一个时隙T的(1‑τ)T时间段内，SUi(i＝1,2...,n)通过非合作博弈的方式进行功率分配；步骤S4：在一个时隙T的(1‑τ)T时间段内，求解SUi(i＝1,2...,n)的效用函数，最终达到纳什均衡，最大化次用户的吞吐量及主用户、次用户的收益；本发明通过找到能量采集认知无线电网络中的最优功率分配策略，在满足所有约束条件的情况下提升次用户的吞吐量和收益。
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公开(公告)号：CN115712497A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211278767.1
申请日：2022-10-19
Applicant: 福州大学
IPC: G06F9/50 , G16Y30/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的能量采集认知物联网资源分配方法，包括：搭建能量采集认知物联网系统模型，并推导出资源分配的数学模型；搭建强化学习模型，将次发射机到次接收机、协作干扰器到窃听节点这两条链路的2m条子信道以及一个能量采集时间分配网络共建模为2m+1个强化学习智能体，能量采集认知物联网中的其他部分为强化学习环境，智能体与环境不断进行交互；构建基于深度强化学习的能量采集认知物联网资源分配模型，并对其进行训练；通过训练好的资源分配模型对认知物联网进行联合能量采集时间和传输功率的最优分配。该方法有利于对能量采集认知物联网资源进行最优分配。
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公开(公告)号：CN115766089B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211271268.X
申请日：2022-10-18
Applicant: 福州大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04B17/382
Abstract: 本发明涉及一种能量采集认知物联网络抗干扰最优传输方法。通过将认知无线电技术、能量采集技术、抗干扰技术在通信领域相结合，将认知物联网络建模为一个主基站、多个主用户、多个物联网节点、一个物联网认知基站和多个恶意攻击节点所构成的完整系统。通过深度强化学习方法对认知物联网络各个节点在发送、接收信号被恶意攻击的情况下，认知基站无需先验知识，无模型的学习恶意节点信道攻击策略，合理制定对抗策略并调节各个节点的信道接入、模式选择和功率分配以达到系统吞吐量最大化目的。本发明适用于无线通信领域。
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公开(公告)号：CN216171286U
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202122552363.4
申请日：2021-10-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本实用新型涉及一种碳捕捉与封存系统，该系统的气泵经压缩机与第一干燥装置连接，第一干燥装置的输出管路经第一红外二氧化碳传感器通入第一反应装置，第一反应装置上设有第一PH计，第一反应装置设置于第一称重装置上，以测量反应装置的重量变化；第一反应装置引出二氧化碳气管连接第二干燥装置，第二干燥装置的输出管路经第二红外二氧化碳传感器通入第二反应装置，第二反应装置上设有第二PH计，第二反应装置设置于第二称重装置上，以测量反应装置的重量变化；第二反应装置引出二氧化碳气管连接第三干燥装置，第三干燥装置的输出管路经第三红外二氧化碳传感器通入尾气处理装置。该系统结构简单，易于实现，实现成本低，使用方便且能耗低。
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