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[发明专利]基于深度强化学习的联合计算迁移和无人机轨迹优化方法-CN202310901455.X在审
发明人：王书墨;宋铁成;胡静;夏玮玮;燕锋;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的联合计算迁移和无人机轨迹优化方法，属于无人机辅助车联网的边缘计算领域，考虑无人机辅助车辆移动边缘计算的场景，利用深度强化学习优化策略优化每一个时隙每个无人机选择服务的用户以及任务卸载比率，无人机飞行角度和飞行速度，进而减少系统时延，同时提高无人机服务车辆的公平性。本发明使用多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法可以有效解决计算迁移和无人机轨迹的联合优化问题，可以在一系列连续动作空间的优化中表现稳定。
基于深度强化学习联合计算迁移无人机轨迹优化方法

[发明专利]一种面向不平衡数据集的数据处理方法-CN202310268890.3在审
发明人：胡静;宋铁成;张状状;陈然;夏玮玮;燕锋;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种面向不平衡数据集的数据处理方法，通过对每个类别的样本进行有放回抽样，形成多个样本子集，从而使样本子集中每个类别的样本个数大致均衡，提高学习算法对少数类样本的识别能力。本发明结合LOF算法和不同的概率分布函数，通过启发式选择的参数生成人工样本，使得生成的人工样本不受边界噪声的影响，同时能够更多地保证生成样本的多样性。相较于传统的BorderlineSMOTE算法，本发明在生成人工样本时使用局部异常因子算法剔除边界噪声，并引入不同的概率分布函数以保证生成样本的多样性，从而提高分类器的性能。本发明可以有效地应对不平衡数据集的问题，提高学习算法对少数类的识别能力，适用于机器学习、数据挖掘等领域。
一种面向不平衡数据数据处理方法

[发明专利]集中式边缘协作缓存方法-CN202310868161.1在审
发明人：宋铁成;金祝;胡静;夏玮玮;燕锋;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种集中式边缘协作缓存方法，属于无线通信技术领域，提出了包括车辆层、RSU层和连接到云层的宏基站的三层车辆自组织网络模型，基于该网络架构提出了传输模型，车辆移动模型和内容流行度模型的通信模型，基于该通信模型，提出一个最小化平均传输延迟的优化问题，并将其转换为一个多选择背包问题，提出一种贪婪的算法来获得多选择背包问题的近似最优解，与现有的边缘协作缓存方法相比可以有效地提高缓存性能。
集中边缘协作缓存方法

[发明专利]基于能量有效的机会路由方法、装置及系统-CN202111548813.0有效
发明人：高迎宾;曹维坤;夏玮玮;燕锋;张亦农;沈连丰 -专利权人：南京西觉硕信息科技有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04W40/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于能量有效的机会路由方法、装置及系统，所述方法包括发射节点和/或每一跳节点根据地理位置信息和包成功传输概率选择下一跳候选节点集合，并在下一跳候选节点集合中选择平均功耗最低的一个或多个节点作为下一条节点来中继消息，直至目的节点接收到消息，所述目的节点的位置是已知的。本发明能够满足低功耗蓝牙网状网中节点的移动性以及能量消耗敏感的高要求。
基于能量有效机会路由方法装置系统

[发明专利]一种基于位置预测的无人机自组网路由方法-CN202310489119.9在审
发明人：燕锋;周天香;夏玮玮;沈连丰;胡静;宋铁成 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于位置预测的无人机自组网路由方法。该方法采用基于位置的贪婪转发策略，路由决策时考虑距离、偏转角度、运动方向角度、速率和邻居数目等因素，在邻居节点中，基于决策值选择优于当前节点的邻节点作为下一跳。同时为减小无人机高移动性导致的位置不精确性对路由决策的影响，所提方法采用高斯‑马尔科夫模型预测节点的精确位置信息。若贪婪失败，则在该节点的两跳邻居节点中，根据决策值选择比该节点更优的节点进行转发。所提方法能提高数据包投递率，减小端到端时延，能够为数据传输建立一个可靠、高效的路由转发机制，为无人机自组网的应用提供理论支撑。
一种基于位置预测无人机组网路由方法

[发明专利]基于蓝牙LE音频的设备组网方法、装置及系统-CN202210421166.5有效
发明人：高迎宾;何光栎;夏玮玮;燕锋;张亦农;沈连丰 -专利权人：南京西觉硕信息科技有限公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04W4/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蓝牙LE音频的设备组网方法、装置及系统，所述方法包括初始化本设备的信息字段；广播通用广播包Adv_IND，并接收其他设备返回的扫描请求包Aux_SCAN_REQ；广播扫描回复包AUX_SCAN_RSP，确定出父子节点簇，并更新本设备的信息字段；基于多层模糊层次分析法，以及预设的评价参数，为父子节点簇选择合适的连接方式；当所有设备入网后，根据节点重要度算法，选出重要节点，进行父子节点簇连接方式的修正，完成基于蓝牙LE音频的设备组网。本发明充分利用面向连接的CIG方式和面向广播的BIG方式的特点，利用多层模糊层次分析和节点重要度算法进行设备组网。
基于蓝牙 le 音频设备组网方法装置系统

[发明专利]一种蓝牙多终端链路切换方法、蓝牙音频设备及系统-CN202010396792.4有效
发明人：高迎宾;袁泉;夏玮玮;燕锋;沈连丰;张亦农 -专利权人：南京中感微电子有限公司
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04W4/80 文献下载
摘要：本发明涉及蓝牙通信技术领域，具体为一种蓝牙多终端链路切换方法、蓝牙音频设备及系统。所述方法包括，第一终端与第一蓝牙音频设备建立第一链路，第二蓝牙音频设备依据第一链路参数，侦听并接收第一链路的数据；链路切换指令被触发；所述第一蓝牙音频设备向所述第一终端发送指令，令所述第一终端在指定数量的时隙内暂停发送数据包；在所述指定数量的时隙内，所述第一蓝牙音频设备发送第二链路参数；所述第二蓝牙音频设备接收所述第二链路参数，并依据所述第二链路参数，侦听并接收第二链路的数据。本发明保证第一、第二蓝牙音频设备在实现终端设备的切换时，能够同步接收数据。
一种蓝牙终端切换方法音频设备系统

[发明专利]一种数据传输方法、装置和系统-CN201911372615.6有效
发明人：童锐;姜龙;夏玮玮;燕锋;沈连丰;张亦农;高迎宾 -专利权人：南京中感微电子有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04L1/1829 文献下载
摘要：本申请公开一种数据传输方法、装置和系统，该数据传输方法包括：通过与数据源设备建立的无线链路接收所述数据源设备发送的数据包；收集所述无线链路中包含的与重传所述数据包相关的特征数据；根据所述特征数据采用训练好的分类器模型判断下一时隙是否需要重传所述数据包且在判断需要重传所述数据包时直接将重传所述数据包的指示信息发送给所述数据源设备。本申请提供的数据传输方法、装置和系统，无需进行CRC校验，能够智能判断是否需要重传数据包且在判断需要重传数据包时能够直接将重传数据包的指示信息发送给数据源设备来使数据源设备重传数据包，数据传输可靠、准确、迅速。
一种数据传输方法装置系统

[发明专利]一种多接入网切片场景下基于遗传算法的边缘计算卸载方法-CN202310377496.3在审
发明人：宋铁成;范兴旺;胡静;陈鹏宇;夏玮玮;燕锋;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种多接入网切片场景下基于遗传算法的边缘计算卸载方法，包括：首先初始化模型，得到所有用户的任务量及时延约束，得到所有雾接入点和云服务器的计算能力，得到所有信道的信道增益；随后创建接入网切片实例，包括大规模物联网切片及低时延高可靠切片，为不同切片设置卸载策略；根据不同切片内用户卸载策略初始化种群，并对初始化种群个体进行优化和淘汰；之后设置迭代步长为t，开始进行迭代；先通过轮盘赌选择法对个体进行选择操作；再对选择的个体进行单点交叉操作；之后对交叉后的个体进行变异操作；然后判断是否达到迭代步长t，若否，则重复上述选择，交叉，变异操作；若是，则输出适应值最高的个体作为卸载策略。
一种接入切片场景基于遗传算法边缘计算卸载方法

[发明专利]一种广播场景下的无人机自组网信道接入方法及系统-CN202310340147.4在审
发明人：燕锋;杭天阳;夏玮玮;沈连丰;胡静;宋铁成 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04W74/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种广播场景下的无人机自组网信道接入方法及系统，包括：当无人机节点有发送需求时，节点统计上一次传输的反馈，根据Q‑Learning算法输出一个退避窗口值CW，退避完成后节点接入信道；发包前，节点根据接收成功率门限选择转发节点的个数，将选中的转发节点编号和CW附在数据包中广播发出；节点收到广播包后读取MAC头字段，统计邻居CW值，维护邻居表和CW流行度表，并比对自身是否是转发节点；若当前节点为选中的转发节点，则节点需要将收到的数据包以广播的形式进行转发；源节点在ACK时限到达时统计此次发送收到的有效ACK个数，计算得出此次传输的反馈，在下次传输前更新Q‑Learning的权值表；节点重复以上过程，迭代更新出自适应的信道接入策略。
一种广播场景无人机组网信道接入方法系统

[发明专利]一种无人机协同下边缘计算多时隙计算资源的动态分配方法-CN202310316311.8在审
发明人：宋铁成;陈鹏宇;胡静;范兴旺;夏玮玮;燕锋;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本专利公开了一种无人机协同下边缘计算多时隙计算资源的动态分配方法。针对无人机协同边缘计算的实际场景，建立了云‑无人机‑用户的决策优化系统，通过实时用户任务调度为用户提供低延迟服务，并使系统能量消耗尽可能低。我们对用户和无人机之间的信道进行建模，计算卸载速率。本方法引入惩罚因子表征用户的服务质量。无限制的任务卸载会导致过多的能量消耗，因此本方法还选择了能量消耗作为优化目标。我们根据实时数据反馈，合理分配频率资源并及时调整无人机的位置。我们使用模拟退火算法求解分配策略，实现无人机计算资源的优化分配。本方法可以实现边缘计算中计算资源的动态合理分配，在无人机协同、多时隙动态优化的场景有较好的应用。
一种无人机协同边缘计算多时资源动态分配方法

[发明专利]一种基于ZigBee优先的分级抗干扰方法-CN202310262373.5在审
发明人：胡静;宋铁成;王啸;张状状;夏玮玮;燕锋;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04W72/541 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ZigBee优先的分级抗干扰方法。该方法在物联网网关上搭载了WiFi模块和ZigBee模块，将WiFi的无线接入点部署成三信道的蜂窝网通信模型，实时监测WiFi的通信指标并计算干扰度。通过心跳包的包接受率PRR和包错误率PER相结合的方式进行信道状态评估，判断ZigBee传输是否出现干扰。使用分级抗干扰的信道跳变算法减小或消除干扰，干扰刚发生时在WiFi信道间隙中选取ZigBee信道，在干扰仍未解决时利用外层WiFi信道扩大选取范围，在干扰最严重时调整自身WiFi的信道用于选择ZigBee的最佳传输信道。本发明解决了2.4GHz频段ZigBee和WiFi相互干扰的问题。
一种基于 zigbee 优先分级抗干扰方法

[发明专利]一种无人机编队智能重构方法-CN202310067771.1在审
发明人：李昊;燕锋;丁凯;常西亚;杨栋;夏玮玮;沈连丰 -专利权人：中国人民解放军63983部队;东南大学
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明提出了一种无人机编队智能重构方法，该重构方法是基于虚拟刚体结构法的分布式无人机编队重构方法。每个无人机节点根据与跟踪虚拟目标的位置差调整速度保持跟踪，并周期性地广播自身追踪的虚拟目标，当收到来自其他无人机节点的广播信息时更新邻居表。当编队中部分无人机节点遭受打击无法正常运行时，受损无人机节点的邻居将判断自身是否为候选补位无人机节点，再决定是否更换追踪目标，补上空缺位置。当无人机前往补缺时将会发送前往补位广播，告知其他无人机原位置空缺。在每个时隙中重复以上过程，直到已无可补位的无人机节点。上述方法可以在分布式无人机编队遭受打击的情况下进行智能重构，恢复队形完整，提高编队的抗干扰，抗打击能力。
一种无人机编队智能方法

[发明专利]一种针对流媒体码流的音效增强方法及其系统-CN202310151254.2在审
发明人：宋铁成;李鹏飞;胡静;张状状;夏玮玮;燕锋;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： H04L65/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对流媒体码流的音效增强方法及其系统，属于计算机技术领域，该方法包括：接收流媒体服务传输的码流信息；获取预设音效信息；基于所述音频信息通过推理模型加载量化参数包；对音频码流转码，再对转码后码流进行预处理；基于推理模型确定均衡特征序列和混响特征序列；基于特征序列，音频处理设备对码流进行音效增强；通过播放设备播放增强后的音频数据；其中，推理模型包括均衡特征推理层和混响特征推理层；本发明在音频传输和播放的基础上增加了音效增强的功能，能够动态根据歌曲的不同动态调整音效，为用户提供更好的听觉体验。
一种针对流媒体音效增强方法及其系统

[发明专利]移动边缘计算系统中基于多智能体强化学习的资源分配方法-CN201910680954.4有效
发明人：夏玮玮;张雅雯;燕锋;成华清;胡静;宋铁成;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了移动边缘计算系统中基于多智能体强化学习的资源分配方法，包括：（1）将无线信道划分成若干个子载波，每个用户仅仅可以选择一个子载波；（2）每个用户随机选择信道以及计算资源，然后计算用户卸载产生的时延和能耗；（3）将用户在本地计算产生的时延能耗和卸载到边缘云的进行对比，判断卸载是否成功；（4）通过多智能体强化学习得到当前卸载动作的奖励值，并计算价值函数；（5）用户根据策略函数进行动作选择；（6）改变用户的学习速率进行策略更新，得到最优动作集合。本发明基于可变速率的多智能体强化学习，充分利用移动边缘服务器的计算资源和无线资源，在考虑了用户卸载的必要性的同时，得到各智能终端效用函数的最大值。
移动边缘计算系统基于智能强化学习资源分配方法

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