一种移动终端越区切换方法

    公开(公告)号:CN101982993A

    公开(公告)日:2011-03-02

    申请号:CN201010521156.6

    申请日:2010-10-27

    Abstract: 一种移动终端越区切换方法,涉及移动通信技术领域。本发明利用移动站对基站信号强度值的测量,结合移动站的移动方向,提前对是否需要切换到该小区做出预测,只对在规定时间到达资源预留门限值的基站发起资源预留请求,从而提前进行带宽分配以及QoS协商等工作,在MS到达切换门限后可以直接使用已准备好的资源,同时如果移动站在规定时间内没有达到切换门限,则释放已预留的资源给其他用户使用。这样就可以避免传统资源预留算法中,对所有邻居基站都预留信道造成资源利用率较低的问题,另外,在规定时间内若MS没有到达切换门限,则及时删除所预留的资源给其他用户使用,从而在提高切换成功率的同时,提高系统资源利用率。

    无人机集群分层加速度同步方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114610060A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210218760.4

    申请日:2022-03-01

    Abstract: 本发明涉及一种无人机集群分层加速度同步方法,属于智能无人机技术领域。本发明包括以下步骤:S1:获取初始状态无人机位置信息,建立无人机集群运动控制模型;S2:获取第i层无人机集群内的相应的虚拟leader的状态信息;S3:建立多虚拟点无人机集群编队控制算法,并使稳定域内的无人机加速度保持同步;S4:第i层的虚拟leader虚化为上一层的一个节点,判断是否达到顶层,如未到达,则返回S2。对无人机集群进行分层处理,每一层有相应的一个或多个虚拟leader,虚拟leader牵引控制周围的无人机,使得每一层的无人机集群形成相应数量的无人机簇群,在稳定域内的无人机节点和虚拟leader的加速度同步,使得小范围内的子无人机集群飞行稳定。每一层内的无人机节点都是下一层的一个虚拟leader,上一层节点的移动对应着下层的相应的虚拟leader的移动。本发明能够起到宏观控制无人机集群的作用,使得整个无人机集群稳步的朝着所需到达的目标前行。

    基于效用函数的分布式实时需求响应算法

    公开(公告)号:CN114565126A

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210041228.X

    申请日:2022-01-14

    Abstract: 本发明涉及一种基于效用函数的分布式实时需求响应算法,属于智能电网技术领域。考虑不同用户与能源供应商之间的实时交互,基于不同效用函数改进模型,添加多个电力存储设备,兼顾供电商发电量平稳的需求,提出一种能源供应商与用户同时计算最优价格、需求和发电容量的实时定价算法,给出模型的对偶函数并分解为用户侧和供电侧两类子问题。进而设计分布式实时需求响应算法,以最大化所有用户的用户满意度,同时最小化能源供应商的能源成本,保持总消耗水平低于发电容量。

    一种利用结构信息的二进制代码克隆检测方法和系统

    公开(公告)号:CN118409787A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202310424626.4

    申请日:2023-04-19

    Abstract: 本发明涉及代码克隆检测技术领域,具体涉及一种利用结构信息的二进制代码克隆检测方法和系统;所述方法包括获取软件程序,进行反编译得到二进制代码指令序列,并对二进制代码指令序列提取出基本块和基本块间的结构信息;对二进制代码指令序列、基本块分别进行预处理;对预处理后的二进制代码指令序列和基本块中的各个指令通过预先训练好的词向量模型表征为词向量,得到词向量序列;将词向量序列和结构信息输入到预先训练好的深度学习模型中,提取出语义特征向量;计算出目标软件程序的语义特征向量与其他软件程序的语义特征向量间的相似度距离,根据相似度距离判断所述目标软件程序是否为代码克隆。本发明能够充分检测出软件代码是否为克隆代码。

    一种基于云模型和图割相结合的医学图像分割方法

    公开(公告)号:CN105389821B

    公开(公告)日:2018-02-27

    申请号:CN201510808682.3

    申请日:2015-11-20

    Abstract: 本发明请求保护一种基于云模型和图割相结合的医学图像分割方法。该方法首先对图像进行平滑处理,去除噪点;接着利用逆向云变换分别计算出图像前景和背景的云特征值,利用X条件云发生器计算出每个像素对于前景和背景的隶属度;并计算出数据项和光滑项;然后建立能量函数构造相应网络图并用最大流/最小割算法实现医学图像分割;最后判定分割结果是否满足迭代条件,若满足则输出结果,反之,则重新计算当前分割结果前景和背景的云特征值。本发明通过云模型与图割算法的结合,不但保留了图割方法优良的多特征约束融合能力和全局最优性,还引入云模型的模糊性和随机性,以及二者之间关联的不确定性,可以有效地提高医学图像分割的精度。

    一种移动终端越区切换方法

    公开(公告)号:CN101982993B

    公开(公告)日:2013-04-17

    申请号:CN201010521156.6

    申请日:2010-10-27

    Abstract: 一种移动终端越区切换方法,涉及移动通信技术领域。本发明利用移动站对基站信号强度值的测量,结合移动站的移动方向,提前对是否需要切换到该小区做出预测,只对在规定时间到达资源预留门限值的基站发起资源预留请求,从而提前进行带宽分配以及QoS协商等工作,在MS到达切换门限后可以直接使用已准备好的资源,同时如果移动站在规定时间内没有达到切换门限,则释放已预留的资源给其他用户使用。这样就可以避免传统资源预留算法中,对所有邻居基站都预留信道造成资源利用率较低的问题,另外,在规定时间内若MS没有到达切换门限,则及时删除所预留的资源给其他用户使用,从而在提高切换成功率的同时,提高系统资源利用率。

    车联网中基于任务关联性的卸载方法

    公开(公告)号:CN114980029A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210548602.5

    申请日:2022-05-20

    Abstract: 本发明涉及车联网中的任务卸载与资源调度领域,特别涉及一种车联网中基于任务关联性的卸载方法,在移动边缘计算技术的协助下,针对车联网在有限资源和动态拓扑下需要处理大量低时延子任务的问题,研究一种最小化所有车辆任务完成时间的车联网部分任务卸载及资源调度策略;考虑路侧单元和车辆作为服务节点的差异以及模式选择、任务时延和通信距离约束建立数学模型;将该多约束整数非线性规划问题分解为三个子问题联合求解;通过定义子任务和车辆的优先级并采用KM算法为车辆匹配卸载对象,得到最优任务计算顺序和调度决策;本发明能够有效地确定卸载决策,分配卸载任务和卸载对象,并降低系统总时延。

    一种基于云模型和图割相结合的医学图像分割方法

    公开(公告)号:CN105389821A

    公开(公告)日:2016-03-09

    申请号:CN201510808682.3

    申请日:2015-11-20

    CPC classification number: G06T2207/20116

    Abstract: 本发明请求保护一种基于云模型和图割相结合的医学图像分割方法。该方法首先对图像进行平滑处理,去除噪点;接着利用逆向云变换分别计算出图像前景和背景的云特征值,利用X条件云发生器计算出每个像素对于前景和背景的隶属度;并计算出数据项和光滑项;然后建立能量函数构造相应网络图并用最大流/最小割算法实现医学图像分割;最后判定分割结果是否满足迭代条件,若满足则输出结果,反之,则重新计算当前分割结果前景和背景的云特征值。本发明通过云模型与图割算法的结合,不但保留了图割方法优良的多特征约束融合能力和全局最优性,还引入云模型的模糊性和随机性,以及二者之间关联的不确定性,可以有效地提高医学图像分割的精度。

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