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[发明专利]一种基于时空图迁移学习的交通流预测方法-CN202311061841.9在审
发明人：李云;高雅;姚枝秀;夏士超;吴广富 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-08-22 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及智能交通领域，具体涉及一种基于时空图迁移学习的交通流预测方法，包括构建并训练TL‑STGCN模型，获取待处理交通流数据输入训练好的TL‑STGCN模型，输出预测结果；所述TL‑STGCN模型包括时空图卷积网络、域判别器模块和预测模块；本发明结合数据充足的源路网的交通流特征，辅助预测数据稀缺的目标路网未来交通流，结果表明，对于数据稀缺的交通路网预测任务，TL‑STGCN比现有基线模型具有更好的预测性能。
一种基于时空迁移学习通流预测方法

[发明专利]一种移动边缘计算中具有隐私保护的智能体策略学习方法-CN202310686533.9在审
发明人：李云;王碧;夏士超;姚枝秀;高倩;庄宏成 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种移动边缘计算中具有隐私保护的智能体策略学习方法，包括：建立边缘协同的计算卸载模型，包括服务缓存模型、任务卸载模型和系统成本模型；基于边缘协同的计算卸载模型，以最小化任务的处理成本为目标，建立联合任务卸载、服务缓存、算力资源分配和传输功率控制的优化问题；将最优问题抽象为部分可观测的马尔科夫决策过程；基于马尔科夫决策过程采用基于联邦学习方法的多智能体深度强化学习算法自主学习任务卸载、服务缓存、算力资源分配和传输功率控制策略。本发明通过建立了一个边云协同的计算卸载模型，智能体网络以基于联邦学习的训练的方式保护了用户的数据和敏感信息的隐私安全。
一种移动边缘计算具有隐私保护智能策略学习方法

[发明专利]一种基于移动边缘计算的任务卸载及服务缓存联合优化方法-CN202310144930.3在审
发明人：李云;余小莉;夏士超;姚枝秀 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于移动边缘计算的任务卸载及服务缓存联合优化方法；该方法包括：构建移动边缘计算系统网络模型；基于移动边缘计算系统网络模型构建通信模型、计算卸载模型和服务缓存模型；根据通信模型、计算卸载模型和服务缓存模型建立任务卸载及服务缓存联合优化问题；采用基于DPFL算法的分布式边缘协同卸载和服务缓存方法求解任务卸载及服务缓存联合优化问题，得到任务卸载策略和服务缓存策略；考虑到用户对应用偏好的差异，利用个性化联邦学习算法基于历史请求信息预测流行服务，使MEC服务器做出更优的决策，可实现低任务处理时延和设备能耗，以及高缓存命中率。
一种基于移动边缘计算任务卸载服务缓存联合优化方法

[发明专利]一种基于移动边缘计算的任务卸载及资源分配方法-CN202310138344.8在审
发明人：李云;高倩;姚枝秀;夏士超;梁吉申 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于移动边缘计算的任务卸载及资源分配方法；该方法包括：构建移动边缘计算系统模型；基于移动边缘计算系统模型构建服务缓存模型和服务指派模型；基于服务缓存模型和服务指派模型，建立任务卸载及资源分配约束条件；根据任务卸载及资源分配约束条件，以最小化任务处理时延为目标构建任务卸载及资源分配联合优化问题；采用DSRA算法求解任务卸载及资源分配联合优化问题，得到任务卸载及资源分配策略；本发明可实现低时延和高缓存命中率，实现资源的按需分配。
一种基于移动边缘计算任务卸载资源分配方法

[发明专利]一种移动边缘计算中不确定性环境下的动态任务卸载方法-CN202010184385.7有效
发明人： 姚枝秀;夏士超;李云;吴广富 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06Q10/067 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动边缘计算中不确定性环境下的动态任务卸载方法，该方法充分考虑了在实际分布式物联网环境中，云端任务排队等待时间的不确定性，以及海量物联网设备任务产生的随机性和爆发性，本发明采用买卖博弈模型，将用户端定义为买方，服务器端定义为卖方，并通过引入多阶段随机规划模型，解决云端排队等待时延的不确定性问题，本发明可以在不确定性环境下进行高效的任务卸载，并且可以有效提高任务卸载的成功率。
一种移动边缘计算不确定性环境动态任务卸载方法

[实用新型]一种眼科手术后头部俯卧位辅助轮椅-CN202222710563.2有效
发明人：骆益春;晏宁;姚枝秀;周友惠;刘立 -专利权人：重庆医科大学附属大学城医院
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： A61G5/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种眼科手术后头部俯卧位辅助轮椅，涉及轮椅技术领域。包括座椅，所述座椅内部两侧设置有能够调节长度的伸缩机构，所述伸缩机构一端设置有支撑机构，所述伸缩机构包括调节板和第二支撑杆，调节板底部和固定板相连接，第二支撑杆和支撑柱铰接，所述调节板内部分别开设有滑动槽和卡槽，且多个卡槽在滑动槽底部由左往右均匀分布，所述卡槽内部靠接有固定架，所述固定架一端固定连接有第一支撑杆。本实用新型通过伸缩机构和支撑机构的设置，实现了能够通过第一支撑杆、第二支撑杆、和伸缩杆的配合，对不同患者进行支撑板的角度进行细致调节，使得支撑舒适，避免颈痛、腰痛、心悸、气促等不适。
一种眼科术后头部俯卧辅助轮椅

[发明专利]一种旋转拆分式点眼车-CN202211618186.8在审
发明人： 姚枝秀;李倩倩;游海玲;骆益春;周馨玥;罗万蓉;周友惠 -专利权人：重庆医科大学附属大学城医院
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： A61G12/00 文献下载
摘要：本发明提供一种旋转拆分式点眼车，涉及医疗器械领域，包括：冷藏箱体；所述冷藏箱体顶部安装有矩形支撑件，且矩形支撑件上端面中部前侧转动连接有金属旋转板，并且金属旋转板上端面安装有点眼盘；所述矩形支撑件上端面位于金属旋转板外侧安装有遮挡壳罩；本发明通过遮挡壳罩、驱动部与金属旋转板的配合，能够在遮挡壳罩的遮挡作用下，使得点眼盘上放置的眼药水瓶只能露出一瓶，避免因大量眼药水瓶混淆而造成错点、漏点的现象，从而大大降低医护人员在进行点眼治疗时的差错率，从而提高了实用性；解决了传统的点眼车在使用时，很容易发生错点、漏点眼药水的现象，导致医护人员在进行点眼治疗时的差错率较高，从而实用性较差的问题。
一种旋转拆分式点眼车

[发明专利]一种在随机网络中基于算网协同的分布式计算卸载方法-CN202111095551.7有效
发明人：高倩;夏士超;姚枝秀;李云;陈曾平;王昭诚 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H04L47/70 文献下载
摘要：本发明属于移动通信技术领域，特别涉及一种在随机网络中基于算网协同的分布式计算卸载方法，包括基于本地计算模型和边缘云计算模型，构建设备端收益最大化问题模型和MEC服务器最大化收益问题模型；根据用户的随机移动和突发计算要求，分别建立停留时间和等待时延的复合场景集合；采用后验追索权行动来补偿博弈策略，建立设备端和MEC服务器双方基于博弈的随机规划模型；过构建场景树，将设备端和MEC服务器双方的多阶段随机规化问题转化为DEP问题，并求解获得MEC服务器卸载的最优任务策略和MEC服务器对设备端的最优报价策略；本发明基于Lyapunov优化理论的扩展博弈论方法，实现了时变环境下任务的动态卸载和自适应计算能力管理。
一种随机网络基于协同分布式计算卸载方法

[发明专利]一种基于多智能体的资源分配和任务卸载优化方法-CN202210758663.4在审
发明人：夏士超;姚枝秀;左琳立;李云;吴广富 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明属于移动通信技术领域，涉及一种基于多智能体的资源分配和任务卸载优化方法；所述方法包括将异构网络环境中的边缘云服务器和能量收集使能的移动设备均视为可独立决策的智能体单元，结合实际计算卸载场景，将边缘云资源分配和移动设备任务卸载的收益构造出斯塔克尔伯格博弈模型，考虑到随机时变的边缘环境和不完备的状态观测，将斯塔克尔伯格博弈模型再次建模为部分可观测马尔可夫决策过程，并建立采用多智能体的深度强化学习算法求解部分可观测马尔可夫决策过程博弈模型，以学习最优的边缘云资源协同分配策略和任务卸载策略。本发明能够有效提高边缘云服务器的任务计算成功率，并降低移动设备的任务丢弃率。
一种基于智能资源分配任务卸载优化方法

[发明专利]一种基于博弈论的多服务器协作资源分配方法-CN202210298912.6在审
发明人：李云;张雨晴;夏士超;姚枝秀 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于博弈论的多服务器协作资源分配方法，包括：构建多个边缘服务器协作的系统模型，系统模型中的边缘服务器作为迁移者或协作者；构建迁移者成本模型、协作者成本模型和收益模型，并根据这三个模型，构建买方的最大化收益模型和卖方的最大化收益模型；计算迁移者的最佳迁移策略和协作者向迁移者支付报价的最优动态报价策略；判断最佳迁移策略与最优动态报价策略是否满足斯坦克尔伯格均衡，若是，则根据最优策略实现计算资源分配；本发明实现了对任务迁移和计算资源的弹性控制和按需分配。
一种基于博弈论服务器协作资源分配方法

[发明专利]基于能量收集的分布式任务卸载和计算资源的管理方法-CN202110312344.6有效
发明人： 姚枝秀;高倩;夏士超;李云;吴广富 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明属于移动通信技术领域，特别涉及一种基于能量收集的分布式任务卸载和计算资源的管理方法，包括建立任务本地计算模型和边缘云计算模型；建立出设备端基于扰动李雅普诺夫优化的设备端收益最大化的目标函数及动边缘计算服务器最大化收益的目标函数；设备根据预筛选准则，预选择移动边缘计算服务服务器进行任务的卸载；利用拉格朗日乘子法和KKT条件计算出设备端向所选择的移动边缘计算服务器卸载的最优任务量策略；获得各个时隙内移动边缘计算服务器对设备端的最优报价策略；获取最优任务量策略以及最优动态报价策略满足斯坦克尔伯格均衡的解作为资源分配策略；本发明实现电池能量水平的稳定性管理以及针对异构用户的计算资源按需分配。
基于能量收集分布式任务卸载计算资源管理方法

[发明专利]一种面向异构移动边缘网络的动态任务卸载方法-CN202011472512.X有效
发明人：黄鸿锐;姚枝秀;鲜永菊;李云;吴广富;徐泽金 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： H04L67/1023 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种面向异构移动边缘网络的动态任务卸载方法，包括移动设备产生计算任务，根据计算任务的属性建立两个任务队列模型，并得出卸载任务的处理策略；计算卸载任务的卸载效用、通信成本以及通信与计算能耗成本；建立移动设备在进行任务卸载中的系统模型，并以最大化时间平均卸载收益为优化目标的任务卸载问题；根据李雅普诺夫优化理论将任务卸载优化问题转化为单时隙内的优化问题，通过最小化李雅普诺夫漂移加惩罚项之和求出新的优化方程；根据计算任务卸载的属性请求，建立搜索树，进行快速的分支定界，得到移动设备最优的卸载策略和卸载的任务量；本发明能够保证系统的稳定性，最大化系统的时间平均卸载收益。
一种面向移动边缘网络动态任务卸载方法

[发明专利]一种基于移动性感知的任务卸载和资源分配联合优化方法-CN202110394370.8有效
发明人： 姚枝秀;夏士超;李云;吴广富 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于移动性感知的任务卸载和资源分配联合优化方法，包括利用两阶段随机规划理论，将移动设备与移动边缘设备服务器之间的通信距离建模为一组随机参数，并在时延约束条件下以最小化移动设备的总能耗为目标，建立基于两阶段随机规划的能耗最小化问题的期望值模型，并求解获得移动设备基于最优任务卸载策略、本地最优CPU频率分配策略以及最优传输功率分配策略进行任务卸载决策以及本地CPU频率资源和传输功率的分配；本发明能在设备随机移动的网络环境下，保证设备任务处理时延要求的同时，实现移动设备的能耗最小化。
一种基于移动性感知任务卸载资源分配联合优化方法

[发明专利]一种不确定网络环境中的任务卸载和资源分配方法-CN202110635596.2有效
发明人： 姚枝秀;夏士超;陈曾平;王婧琳;李云 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种不确定网络环境中的任务卸载和资源分配方法，包括将任务卸载过程建模为两阶段卸载模型，并将该模型优化为基于两阶段随机规划的任务卸载和资源分配问题，利用随机模拟方法将其化为样本均值近似问题，将该问题解耦为本地计算资源分配子问题、传输功率和边缘计算资源联合分配子问题以及卸载决策子问题；采用标准拉格朗日乘子法、遗传算法以及分析本地计算和边缘计算的时延估计和能耗预算求解三个子问题；用户根据求解三个子问题获得最优分配策略进行任务卸载；本发明能够在时延不确定的网络中满足任务计算时延的要求，同时保证系统能耗最小化。
一种不确定网络环境中的任务卸载资源分配方法

[发明专利]移动边缘计算中一种分布式异构环境下的资源分配方法-CN202010046733.4有效
发明人： 姚枝秀;夏士超;李云;吴广富 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，涉及移动边缘计算中一种分布式异构环境下的资源分配方法；所述方法包括根据MEC环境中不同业务类型对应的卸载时延，建立多样化的任务卸载模型；建立用户与MEC服务器之间的买卖博弈模型；并分别建立用户以及MEC服务器的最大化收益模型；采用李雅普诺夫优化算法对用户模型进行改进，通过拉格朗日乘子法和KKT条件求解出用户的最优购买策略；基于该策略，求解出MEC服务器的最优报价策略；若最优购买策略和最优报价策略满足斯坦科尔伯格均衡解，MEC服务器则按照最优策略对不同用户的计算资源按需分配。通过该方法可以实现对用户卸载收益和时延的折中，以及任务卸载和计算资源分配的弹性控制和按需分配。
移动边缘计算一种分布式环境资源分配方法

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