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公开(公告)号：CN118858854A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410892861.9
申请日：2024-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/12 , G06F18/213
Abstract: 本发明属于低压交流电气故障检测技术领域，具体是公开了一种基于自适应特征平稳性的故障电弧检测方法。仅使用时域、频域或时频域特征作为判断是否发生故障的依据难以应对当今多种负载的复杂性。将一个标签内的电流数据分为五等份，分别求取每段电流数据的特征值，设置一个窗口长度为四个周期的滑动窗进行遍历，然后求取滑动窗内这些周期的特征值的标准差作为特征平稳性，选取五个遍历结果中特征平稳性幅值最小的作为最终的特征。提出特征平稳性将特征幅值比较映射到另一层面，再通过支持向量机进行诊断。提出自适应特征平稳性的算法避免了传统检测方法中多负载多场景下的不稳定、不准确等问题，可以解决传统检测中对于弱弧的漏判以及误判，实现电弧的准确在线诊断。
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公开(公告)号：CN117062025B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311210900.4
申请日：2023-09-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于车联网领域，具体涉及一种车联网节能联合计算卸载与资源分配方法，所述包括提出了一种协同感知的数据融合体系结构，将来自RSU和车辆的感知数据进行数据融合处理。面向数据融合计算任务，提出了一种改进的K均值任务分类算法对任务进行预分类。然后针对需要将任务卸载到卸载节点的车辆，提出了一个具有长期时延约束和长期能耗约束的排队时延最小化问题，并利用李雅普诺夫优化方法将长期时延约束和长期能耗约束转化为队列稳定性问题。最后将其卸载过程建模为马尔可夫决策过程模型，利用DDQN算法找到最优的计算卸载与计算资源分配决策。
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公开(公告)号：CN115049130B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210695491.0
申请日：2022-06-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60W60/00 , G06V20/13 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01C21/26 , G01S17/931 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及轨迹预测技术领域，尤其是涉及一种基于时空金字塔的自动驾驶轨迹预测方法,包括对自动驾驶车辆所载传感器收集的雷达点云数据进行预处理，得到BEV图；提取自动驾驶车辆行驶道路的卫星图像，获取局部路径图；构建基于时空金字塔transformer的神经网络模型；将BEV图与局部路径图进行整合，将整合结果输入到神经网络模型进行处理，得到自动驾驶车辆的轨迹与交通参与者的分类结果；本发明在时空金字塔网络模型的基础上添加Transformer机制，利用Transformer机制的简单性使空间交互和上下文信息可以很容易地合并到输入嵌入中，而不增加模型的复杂性，并且提升模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN117156558A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311296596.X
申请日：2023-10-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/541 , H04W72/543 , H04B17/391
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于硬件损伤的IRS辅助NOMA网络传输方法；该方法包括：构建基于IRS辅助的NOMA网络系统；根据用户服务质量约束、串行干扰消除约束以及反射相移约束，构建基站传输功率最小化模型；求解基站传输功率最小化模型，得到最佳传输方案；系统根据最佳传输方案进行传输；能够反映出多用户在非正交多址技术以及智能反射面辅助下的最佳传输功率结果，提高了系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116866933A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310912964.2
申请日：2023-07-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无人机资源分配技术领域，具体涉及一种基于智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络资源分配方法，包括：构建智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络系统模型；构建通信模型、时延模型和能耗模型；根据通信模型、时延模型和能耗模型构建最大平均吞吐量函数；采用连续凸近似和块降落算法对最大平均吞吐量函数进行优化，根据优化后的最大平均吞吐量函数计算最优资源分配结果；本发明通过智能反射面辅助无人机网络系统，从而提高车辆与无人机之间链路的信道增益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116577612A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310499811.X
申请日：2023-05-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明属于电力系统自动化技术领域，具体是公开提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、希尔伯特边际谱分析(Hilbert‑Huang transform，HHT)多特征融合的故障电弧检测方法。该方法首先通过对采集到的电流信号进行变分模态分解，提取出多个不同频率的固有模态函数，然后将各模态分量进行边际谱分析，针对模态分量边际谱的选取，提出依据多特征故障区分度进行模态分量选取方法，选取各模态分量边际谱故障区分度较高的特征量。为降低特征冗余度，采用线性成分分析进行特征融合，并最后导入神经网络进行分类验证检测精度。
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公开(公告)号：CN116526969A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310356102.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于线性调频Z变换和小波包分解的光伏故障电弧检测方法，所述方法包括：对采集的电流互感器两端电压信号小波降噪处理，然后进行傅里叶变换得到正常信号和故障信号的频谱，分析正常信号与电弧信号的差异，得到故障信号的特征频段，然后通过线性调频变换(CZT变换)放大故障信号的特征，计算出故障频段的方差和均值。为了提取故障电弧高频精细成分，同时也从电流信号多尺度分析的角度出发，对信号进行3层复小波变换获取各节点小波包系数模极大值及节点能量谱，最后进一步结合极限学习机(ELM)进行故障电弧识别。并且基于该算法设计了一种基于stm32嵌入式平台的光伏系统直流电弧检测装置。
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公开(公告)号：CN114928611B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210527281.0
申请日：2022-05-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于车联网计算领域，具体涉及一种基于IEEE802.11p协议的车联网节能计算卸载优化方法，包括当车辆的计算任务的输入数据大小满足第一不等式，则将车辆划分到第一集合中，第一集合中的数据在本地执行计算任务；当车辆的计算任务的输入数据大小满足第二不等式，则将车辆划分到第二集合中，第二集合中的数据卸载至远程云服务器执行；若不满足前两个不等式则计算车辆在不同卸载情况下执行任务的时延和能效，并计算系统效用；以最大化系统效用构建目标函数，求解目标函数在满足最大容忍时延和资源限制下的卸载策略；本发明在不损失性能的情况下大大降低算法复杂度，且在降低计算时间和系统能耗方面，相比于现有方案具有更好的性能。
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公开(公告)号：CN115150781A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210743244.3
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无人机资源分配技术领域，具体涉及一种基于任务优先级的无人机协助边缘计算的资源分配方法；该方法包括：构建无人机协助边缘计算的物联网设备系统模型；根据无人机协助边缘计算的物联网设备系统模型构建通信模型、时延模型和能耗模型；采用层次分析法对物联网设备的计算任务进行优先级划分，得到不同计算任务的优先级权重；根据优先级权重、通信模型、时延模型和能耗模型构建最小开销优化问题；求解最小开销优化问题，得到计算任务的资源分配结果；物联网设备根据资源分配结果进行计算处理；本发明综合考虑能耗和时延，能够实现系统的合理资源调度，从而提高系统性能，实用性高。
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公开(公告)号：CN112350852B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202011129070.9
申请日：2020-10-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/14 , H04L43/0852 , H04L43/0888 , H04L41/142 , H04L67/12 , H04W24/02
Abstract: 本发明属于车联网通信领域，具体是一种基于车联网架构的区块链网络的性能计算方法；所述计算方法包括将车载单元作为轻节点，路边单元作为共识节点构建出双层结构的区块链网络；采用排队模型对交易投递过程建模，通过马尔科夫链模型求解出稳态概率；通过概率母函数求得交易投递的服务时间分布，在服务时间分布下利用P‑K公式求取轻节点的平均服务时间和平均排队时间；最终得到轻节点进行交易投递的平均投递时延和平均投递效率；轻节点产生的交易到达共识节点后被打包成区块；利用随机理论求得区块链交易的平均验证时延和网络的平均吞吐量；本发明将车联网的单元映射到区块链网络中，并对这种区块链网络的性能进行计算从而有助于未来的应用。
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