一种应对稀疏RSU边缘网络的非匀速车辆任务卸载方法

    公开(公告)号:CN119255299A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411516093.3

    申请日:2024-10-29

    Abstract: 本发明请求保护一种应对稀疏RSU边缘网络的非匀速车辆任务卸载方法,属于通信技术领域。针对稀疏RSU边缘网络场景下,道路车辆的高移动性和非匀速行驶可能造成传输链路中断和任务卸载失败的问题,提出一种应对稀疏RSU边缘网络的非匀速车辆任务卸载方法。该方法通过车辆间建立转发链路的方式,解决车辆与RSU间链路持续时间短和无RSU覆盖的问题,采用V2I、V2V2I,以及车辆本地卸载的混合卸载模式,提高系统的任务卸载效率。根据车辆的实时速度动态调整卸载周期,根据车辆的实时位置和系统的计算资源状态,选择最优的卸载模式和计算资源分配,从而最大化系统任务完成率,降低单位任务卸载时延。

    一种基于山地地形的无人机空对空信道建模方法

    公开(公告)号:CN114268397B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202111499105.2

    申请日:2021-12-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于山地地形的无人机空对空信道建模方法,属于通信技术领域。本发明综合考虑了各种散射体对无线信号的反射和散射作用,利用以收发端为焦点的椭圆柱面模拟远端的散射体,以发送端为球心的球面和接收端的圆柱面模拟近端散射体,构建3D信道模型;同时,考虑了无人机运动所产生的非平稳性,并且基于多径分量的各个参数,推导了空时相关函数和多普勒功率谱密度的信道统计特性表达式,并应用修正等面积法建立相应的确定性和随机性仿真模型。本发明模型能更真实地表征山地地形下无线电波的空间多样性。

    基于历史增益估计的无人机巡航路径动态规划方法

    公开(公告)号:CN111144827B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202010071333.9

    申请日:2020-01-21

    Abstract: 本发明属于无人机技术领域,涉及基于历史增益估计的无人机巡航路径动态规划方法。该方法包括以下步骤:S1)计算各区域的历史增益;S2)结合距离因素,计算下一跳目的区域效益得分;S3)设计无人机路径动态规划方法。提出一种基于无人机历史巡航数据的无人机巡航路径动态规划方法,该方法根据无人机访问各区域所获得的历史数据计算出各区域的历史增益,从而计算下一跳巡航各区域效益得分。相对于传统的无人机摆渡方法能够更加的灵活,进而实现无人机巡航的过程中动态的获取下一跳最优路径,提高综合性能的目的。

    基于BIRCH和SMOTE的网络入侵检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111343165B

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202010094729.5

    申请日:2020-02-16

    Abstract: 本发明涉及网络入侵检测技术,特别涉及基于BIRCH和SMOTE的网络入侵检测方法及系统,方法包括将网络入侵历史数据集中的符号属性转换为数字属性;将网络入侵历史数据集归一化至区间[0,1];利用平衡采样算法对网络入侵历史数据集进行采样,得到每个类别平衡的训练集;利用获得的训练集训练机器学习分类器;将实时的网络入侵数据输入训练好的分类器,分类器输出该实时的网络入侵数据的类别;本发明比单纯使用欠采样的网络入侵检测方法减少了有潜在价值的多数类样本的丢弃,比单纯使用SMOTE过采样的网络入侵检测方法减少了生成少数类新样本时引入的噪音,因此本发明具有更高的少数类召回率和更高的整体分类性能G‑means值。

    一种基于中低轨混合卫星网络的任务卸载方法

    公开(公告)号:CN119727848A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411516130.0

    申请日:2024-10-29

    Abstract: 本发明请求保护一种基于中低轨混合卫星网络的任务卸载方法,属于通信技术领域。针对低轨星间链路的高时变性可能造成低轨星网资源利用率低、业务负载失衡,进而导致任务卸载性能恶化的问题,提出一种基于中低轨混合卫星网络的任务卸载方法。该方法根据地面用户位置选择最佳的低轨接入卫星及中轨协作卫星,中轨协作卫星根据任务请求中各子任务的类型和数据量,以及低轨卫星的资源状态,选择相应的低轨卸载卫星,构建并优化任务卸载决策,从而最大化网络的资源利用率和任务完成率,并有效降低系统单位任务卸载时延。

    一种适用于可伸缩视频的D2D资源分配方法

    公开(公告)号:CN111212406B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202010185087.X

    申请日:2020-03-17

    Abstract: 本发明涉及移动无线通信技术领域,具体为一种适用于可伸缩视频的D2D资源分配方法;所述方法包括根据蜂窝用户和D2D用户的最小SINR要求和功率限制,进行D2D用户接入筛选;将筛选后的D2D用户以及蜂窝用户遍历所有视频层;根据蜂窝用户和D2D用户传输的视频层数分别得到所需的最小传输速率要求,从而分别计算出蜂窝用户和D2D用户的最小发送功率;计算出所有满足最小发送功率限制的D2D用户复用蜂窝用户频谱的收益和,进而得到最大收益和;构建出增益矩阵,对多个D2D用户复用多个频谱进行资源分配;通过灵活地资源分配,最终达到在在蜂窝D2D协作网络中传输可伸缩视频时获得有效的最大吞吐量或者平均视频质量。

    一种基于山地地形的无人机空对空信道建模方法

    公开(公告)号:CN114268397A

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202111499105.2

    申请日:2021-12-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于山地地形的无人机空对空信道建模方法,属于通信技术领域。本发明综合考虑了各种散射体对无线信号的反射和散射作用,利用以收发端为焦点的椭圆柱面模拟远端的散射体,以发送端为球心的球面和接收端的圆柱面模拟近端散射体,构建3D信道模型;同时,考虑了无人机运动所产生的非平稳性,并且基于多径分量的各个参数,推导了空时相关函数和多普勒功率谱密度的信道统计特性表达式,并应用修正等面积法建立相应的确定性和随机性仿真模型。本发明模型能更真实地表征山地地形下无线电波的空间多样性。

    基于BIRCH和SMOTE的网络入侵检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111343165A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010094729.5

    申请日:2020-02-16

    Abstract: 本发明涉及网络入侵检测技术,特别涉及基于BIRCH和SMOTE的网络入侵检测方法及系统,方法包括将网络入侵历史数据集中的符号属性转换为数字属性;将网络入侵历史数据集归一化至区间[0,1];利用平衡采样算法对网络入侵历史数据集进行采样,得到每个类别平衡的训练集;利用获得的训练集训练机器学习分类器;将实时的网络入侵数据输入训练好的分类器,分类器输出该实时的网络入侵数据的类别;本发明比单纯使用欠采样的网络入侵检测方法减少了有潜在价值的多数类样本的丢弃,比单纯使用SMOTE过采样的网络入侵检测方法减少了生成少数类新样本时引入的噪音,因此本发明具有更高的少数类召回率和更高的整体分类性能G-means值。

    一种基于混合采样的网络入侵检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111314353A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010103246.7

    申请日:2020-02-19

    Abstract: 本发明涉及网络入侵检测技术领域,特别涉及一种基于混合采样的网络入侵检测方法及系统,方法包括将网络入侵历史数据集中的符号属性转换为数字属性;将网络入侵历史数据集归一化至区间[0,1];利用混合采样算法对网络入侵历史数据集进行采样,得到每个类别平衡的训练集;利用获得的训练集训练BP神经网络分类器;将实时的网络入侵数据输入训练好的BP神经网络分类器,BP神经网络分类器输出该实时的网络入侵数据的类别;本发明减少了多数类样本的舍弃,从而减少了对构建分类器有价值的信息的损失;相比基于SMOTE过采样的入侵检测技术,减少了生成少数类新样本时引入的噪音,因此该算法对不平衡数据有更好的分类性能。

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