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[发明专利]一种基于多无人机群智感知的数据采集方法-CN202111073779.6有效
发明人：赵志为;闵革勇;付璐炜;刘伟晨;李宏洋 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多无人机群智感知的数据采集方法，包括以下步骤：将整个采集过程分解为多个时隙，在每个时隙内先进行无人机‑地面车辆匹配，用逐步减少匹配备选项的方法求得最佳匹配，然后用无人机3D导航机制通过对通信速率和消耗能量以及周围环境的判断，确定无人机在该时隙的目的地，并迭代进行以上步骤，达到节能高效采集数据的目的。
一种基于无人机群感知数据采集方法

[发明专利]一种面向IPv6动态物联网的路径恢复方法-CN202210384086.7有效
发明人：闵革勇;赵志为;刘卓柳;陈嘉俊;付璐炜;谭泓旻 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： H04L45/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向IPv6动态物联网的路径恢复方法，包括以下步骤：收集源节点的网络数据包，初始化网络配置，设定网络数据包的结构；根据收到数据包中父节点和祖父节点，寻找sink节点的一跳和两跳节点，选择滑动窗口，准备开始迭代；检查数据包的跳数，判断是否存在能够恢复的数据包；如果存在能够恢复的数据包，则恢复满足算法条件的数据包的路径；通过哈希值验证是否正确，更新未恢复的数据包，更新滑动窗口大小；如果不存在能够恢复的数据包，则结束任务，得到网络中能够恢复的所有数据包。基于本发明的技术方案，在可变的时间滑动窗口下，通过迭代更新来恢复整个网络中尽可能多的数据包的传输路径。
一种面向 ipv6 动态联网路径恢复方法

[发明专利]一种路径恢复方法-CN202211493035.4在审
发明人：闵革勇;赵志为;付璐炜;陈嘉俊;魏远伦 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04L69/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种路径恢复方法，应用于接收节点和由若干无人机构成的无人机网络系统中。为解决无人机系统中恢复路径时存在的冗余记录而导致的开销过大技术问题，本发明仅记录必要的变化信息，且同一处变化信息只会被记录一次，消除了冗余记录，避免了经过相同子路径的数据包的重复开销。取得了即使物理拓扑结构发生频繁变化，在最坏情况下每一新周期全部节点的父节点都改变，仍然可以远低于其他现有方案的系统开销并维护全网拓扑准确恢复路径的技术效果。本发明适于无人机通信网络领域。
一种路径恢复方法

[发明专利]一种基于多峰优化的无人机群辅助车辆网络协同通信模型-CN201910875501.7有效
发明人：林娜;付璐炜;郜峰;赵亮 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明涉及智能技术领域，特别是涉及一种基于多峰优化的无人机群辅助车辆网络协同通信模型。该算法通过对地面车辆分布情况的预测、对地面各个位置对无人机辅助需求程度的评估、多峰优化得到无人机最佳分布方案三个过程组成；具体的步骤如下：步骤1：定义协同通信模型架构；步骤2：预测未来时刻车辆位置；步骤3：以评估模型计算任意位置对无人机的需求程度；步骤4：执行多峰游牧算法求解；步骤5：调度多架无人机前往目的地进行通信；本发明充分发挥无人机移动灵活易部署等优势，通过我们的多峰算法同时调配多架无人机，有效缓解了传统车联网中难以通过网络层技术解决的问题，有效提升了车辆网络通信的包交付率、吞吐量，降低了通信平均跳数。
一种基于优化无人机群辅助车辆网络协同通信模型

[发明专利]一种全新的量子超限学习机-CN201910279139.7在审
发明人：林娜;付璐炜;赵亮;拱长青;郜峰 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06N10/00 文献下载
摘要：本发明属于智能技术领域，特别是涉及一种全新的量子超限学习机。包括如下步骤：步骤1：定义量子感知器模型；步骤2：连接节点构成神经网络；步骤3：初始化及隐层输出计算；步骤4：学习得到输出层权值；步骤5：训练完成，测试训练效果；本发明的量子超限学习机具有比传统超限学习机更强的表达和理解能力，可解决更复杂的问题。
学习机超限量子感知器模型连接节点神经网络输出计算训练效果智能技术初始化输出层隐层测试学习

[发明专利]一种新型的群智能游牧算法-CN201910065705.4在审
发明人：林娜;付璐炜;赵亮;拱长青 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及智能技术领域，特别是涉及一种新型的群智能游牧算法。该算法通过牧民放牧活动、斥候探索活动、部落迁徙及决策活动三个过程组成；具体的步骤如下：步骤1：初始化群智能游牧算法参数；步骤2：牧民放牧活动；步骤3：斥候探索活动；步骤4：部落迁徙及决策；步骤5：终止算法并返回最优解；本发明具有结构简单，原理生动易懂，主观控制参数少、搜索精度高、全局性强等优点。
算法游牧放牧活动智能迁徙牧民过程组成决策活动算法参数智能技术主观控制初始化最优解搜索探索返回决策