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[发明专利]物联网中无人机辅助的深度神经网络分割训练方法-CN202310856669.X在审
发明人：韦云凯;万子康;朱佑存;冷甦鹏;杨鲲;刘强 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开一种物联网中无人机辅助的深度神经网络分割训练技术，应用于基于人工智能的物联网领域，针对缺少地面边缘服务器的物联网场景中资源受限设备难以独立完成深度学习训练任务的问题，本发明将各IoTD的DNN模型从分割位置被分为本地模型和远端模型两部分，不同训练批次的计算和通信过程在流水线运行过程中并行，通过合理地选择DNN分割位置，尽可能减少流水线运行过程中各步骤的空闲时间，达到提高训练效率、减少训练耗时、降低UAV能耗的目标。
联网无人机辅助深度神经网络分割训练方法

[发明专利]一种基于强化学习的毫米波车联网智能通信波束调节方法-CN202310849991.X在审
发明人： 冷甦鹏;刘美;黄晓燕;邓云迪 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： H04W4/029 文献下载
摘要：本发明公开一种基于强化学习的毫米波车联网智能通信波束调节方法，应用于车联网通信技术领域，针对现有的毫米波车联网V2I场景下的通信波束调节研究大多假设波束宽度固定，或调整波束宽度时缺乏对业务和其他资源的关注，系统的传输能力还有很大的优化空间的问题；本发明将系统吞吐量优化问题分解为车辆分组问题和波束宽度功率联合调整问题。在车辆分组问题中，根据车辆不同业务对下行速率需求的差异及车辆的位置进行车辆的分组，决定波束与分组的对应关系。在波束宽度功率联合调整问题中，将天线元件数量、基站总发射功率及用户业务需求作为限制条件，调整各分组波束宽度、功率配置，最大化系统吞吐量。
一种基于强化学习毫米波联网智能通信波束调节方法

[发明专利]基于强化学习的面向车辆网边缘计算的波束赋形方法-CN202310814626.5在审
发明人： 冷甦鹏;车文扬;熊凯;赵鹏程 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04W16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的面向车辆网边缘计算的波束赋形方法，包括以下步骤：步骤1、获取当前环境信息，包括车辆位置和天线信息、RSU位置和天线信息；步骤2、进行信道估计；步骤3、进行车流量密度评估：根据当前区域车辆位置将每一辆车划为不同流量密度等级；步骤4、联合优化决策阶段：云服务平台根据车流量密度信息和信道情况，决定每辆车的发射波束、每个RSU的接收波束、每辆车选择的RSU、每辆车的任务上传比例以及RSU处计算资源的分配。本发明通过动态调整车辆发射波束、RSU接收波束、车辆任务发送比例、调度关系以及RSU处边缘服务器计算资源分配，从而进一步降低高流量密度区域内车辆的感知任务处理时延，提高整个区域的吞吐量。
基于强化学习面向车辆边缘计算波束赋形方法

[发明专利]一种基于无信标转发技术的轻量化快速组网机制实现方法-CN202310723400.4在审
发明人：刘强;沈家望;霍冠霖;冷甦鹏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04W84/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无信标转发技术的轻量化快速组网机制实现方法，设计了一种基于无信标转发技术的轻量化快速组网机制，通过地面站发起并完成第一次网络组建，然后未加入的移动节点字形申请加入网络，完成组网。本发明的方法针对高动态信息采集场景的特点，基于地理位置的无信标转发组网协议和一种适配于轻量化组网入网方法的报文交互规则，设计了轻量化快速组网机制，相较于实现相同功能的AODV协议与BOSS协议，在组网时间等方面有显著的提升，减小了组网与入网的复杂度与网络开销，实现了更为轻量化的组网与入网功能。
一种基于信标转发技术量化快速组网机制实现方法

[发明专利]一种面向SDN的VGDT构建方法、装置及可读存储介质-CN202111268971.0有效
发明人：韦云凯;吴佳平;杨宁;冷甦鹏;杨鲲;刘强;沈军 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04L41/0826 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向SDN网络的VGDT构建方法、装置及可读存储介质，在本发明中，基于应用需求和可用资源对数字孪生中映射数据的粒度和设备数字孪生体的构建位置进行动态调整，在合理的资源开销下，保证数字孪生分析、推演和控制软件定义网络的有效性，从而更好地满足应用需求。
一种面向 sdn vgdt 构建方法装置可读存储介质

[发明专利]一种基于误差分析的车辆轨迹相似度评估方法-CN202110200652.X有效
发明人：韦云凯;张陈瑜;马立香;冷甦鹏;杨鲲;刘强;沈军 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于误差分析的车辆轨迹相似度评估方法，包括以下步骤：S1、根据轨迹步长k，形成车辆的预测轨迹和真实轨迹；S2、计算真实轨迹与预测轨迹之间的相关误差，包括标量误差、矢量误差、标量误差抖动和矢量误差抖动；S3、确定影响因子，并计算抖动窗口大小；S4、计算相似度。本发明通过计算预测和真实轨迹的标量误差和矢量误差的值，再由标量误差抖动和矢量误差抖动的值去动态调整标量误差和矢量误差对相似度的影响程度，可以提高车辆预测轨迹和真实轨迹的轨迹相似度的计算效率，且能高效地辅助车辆轨迹预测模型的更新，增强了车辆行驶的安全性。
一种基于误差分析车辆轨迹相似评估方法

[发明专利]一种基于网络演算的感知业务流路径规划方法-CN202310804214.3在审
发明人： 冷甦鹏;崔浩宇;汪李峰;马崯杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络演算的感知业务流路径规划方法，通过群首无人机对感知业务建模推导出感知业务到达曲线，再分析无人机集群网络，使用网络演算理论得到网络链路时延上界计算方法计算全网链路时延上界，最后群首无人机使用DDPG算法求解最优业务传输路径，输出所有业务对应的最优业务传输路径，得到最优业务传输路径集合。本发明的方法使无人集群中业务传输路径选择兼顾资源消耗以及端到端时延，尽可能降低感知业务传输端到端时延的同时减少业务传输对网络资源的消耗，变相延长无人集群的工作时间，以及无人集群执行感知任务后所执行的其他任务的时效性，且引入强化学习方法，相较现有方法具有一定的泛化能力，扩展了应用领域。
一种基于网络演算感知业务路径规划方法

[发明专利]一种基于无信标转发技术的自适应转发区域机制实现方法-CN202310723398.0在审
发明人：刘强;沈家望;霍冠霖;冷甦鹏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04L47/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无信标转发技术的自适应转发区域机制实现方法，设计了一种基于无信标转发技术的自适应转发区域机制，首先对转发区域内同级节点分析，按区域分级，并判断是否存在多个节点出现在同级转发区域的情况，然后对处于同级区域内的多个同级节点进行二次转发区域分级，最后对二次分级后的节点进行DFD时延调整，实现转发区域的自适应调整。本发明的方法通过实现自适应转发区域机制，可以有效避免当多个同级节点位于同一级别且互为隐蔽站时出现碰撞的情况，减小数据重复造成的开销，实现轻量化转发。
一种基于信标转发技术自适应区域机制实现方法

[发明专利]一种基于数字孪生的SDN路由优化方法-CN202310520847.1在审
发明人：韦云凯;吴佳平;朱佑存;冷甦鹏;杨鲲;刘强 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04L45/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于数字孪生的SDN路由优化方法，包括物理空间和虚拟空间两种空间，其中由SDN的主机和交换机组成的数据平面与由控制器组成的控制平面存在于物理空间，利用数据平面中的主机、交换机、链路信息构建的数字孪生存在于虚拟空间；在物理空间中，控制平面负责完成网络流量转发控制，由控制器构建出执行DT‑DRL路由算法的代理，该代理记为DRL‑Agent，DRL‑Agent基于数字孪生提供的路由算法计算模型和网络状态信息，为每条网络流量规划合适的转发路径。本发明通过数字孪生感知、分析网络环境数据和优化路由算法，能够为控制器提供多维度的网络数据和自适应更新的路由策略。
一种基于数字孪生 sdn 路由优化方法

[发明专利]一种自动驾驶汽车多源异构感知数据融合方法-CN202210548591.0有效
发明人： 冷甦鹏;吴耘野;李天扬;张科 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开一种自动驾驶汽车多源异构感知数据融合方法，应用于自动驾驶系统环境感知领域，针对目前的感知融合策略没有在时延和感知范围取得平衡，导致要么系统时延，要么感知覆盖范围或感知精准度下降；本发明通过将区域内的所有自动驾驶车辆依据感知能力，以最低本地计算时延和最大感知覆盖率为目标，划分为感知车辆集合和计算车辆集合，感知车辆之间通过广播中间特征图的方式，实现共享多视角的感知结果，并在基于知识蒸馏的异构感知融合策略下进行协作融合，同时对点云数据和图像数据采用自注意力机制进行多尺度特征融合。计算过程中产生的复杂计算任务将以任务卸载的形式分发给邻近的计算车辆进行辅助计算。
一种自动驾驶汽车多源异构感知数据融合方法

[发明专利]基于共有信息构建与节点选择的对称密钥生成与交换方法-CN202310670926.0在审
发明人：韦云凯;王艺霖;冷甦鹏;杨鲲;刘强;朱佑存 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于共有信息构建与节点选择的对称密钥生成与交换方法，应用于通信网络安全领域，针对在通信网络中用DH密钥交换技术生成对称密钥时存在的中间人攻击问题，本发明的通信双方利用通信消息构建关于双方通信过程的共有信息，并以共有信息为基础进行密钥协商，安全且快速的生成对称密钥，然后选择网络中的部分节点作为共有信息节点进行共有信息构建和对称密钥协商，实现安全性和开销均衡的系统构建。
基于共有信息构建节点选择对称密钥生成交换方法

[发明专利]基于阵列辅助定位的无人机集群位置管理办法-CN202310566956.7在审
发明人： 冷甦鹏;董露心;崔国龙 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明公开基于阵列辅助定位的无人机集群位置管理方法，应用于无人机技术领域，针对GNSS拒止区域内，无人机集群位置管理过程中定位信号与通信信号同频共存，存在明显互干扰且现有技术难以单节点完成定位任务的问题；本发明借助群首节点所携带的辅助定位系统，通过阵列接收构造接收信号分离模型，将接收到的时频域冲突的定位信号与通信信号进行分离，消除信号间互干扰，从而实现无人机集群内的位置更新，对分离得到的定位信号进一步处理，进行单节点定位，最终实现无人机集群内高效的位置管理。
基于阵列辅助定位无人机集群位置管理办法

[发明专利]一种通信网络中流量关键点的确定方法-CN202111280512.4有效
发明人：韦云凯;罗宇薇;杨宁;冷甦鹏;杨鲲;刘强;沈军 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种通信网络中流量关键点的确定方法，包括以下步骤：S1：构建通信网络的流量业务模型；S2：根据通信网络的流量业务模型，确定通信网络中交换机节点的综合业务权重；S3：基于网络中交换机节点的综合业务权重，确定流量关键点。本发明的方法针对在网络中进行分布式流量监测等功能部署时的流量关键点选择问题，设计了一种基于网络拓扑结构与流量业务分布的对流量关键点的确定方法，实现了在资源受限时对流量关键点的合理选择，优先选择关键权重较高的节点作为监测点，从而实现在有限的资源下提升监测效果，对在网络中设置分布式流量检测点等特殊功能部署具有重要意义。
一种通信网络流量关键确定方法

[发明专利]一种基于增强孪生的物联网轻量型设备智能化方法-CN202111615461.6有效
发明人：韦云凯;陈张欣语;冷甦鹏;杨鲲;刘强 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强孪生的物联网轻量型设备智能化方法，通过各轻量型设备采集原始数据，并上传到Sink节点，得到初始化的增强孪生匹配状态并进行基于Sink节点的增强孪生匹配，得到基于Sink节点的增强孪生匹配节点并计算其总时延；利用基于遗传算法的匹配求解算法对基于Sink节点匹配后剩余增强孪生匹配状态进行基于资源富余型设备节点的增强孪生匹配，得到资源富余型设备节点匹配最优解；并结合基于Sink节点的增强孪生匹配节点的总时延得到全局最优解；本发明提供了一种面向物联网轻量型设备的低成本智能化增强方法，在物联网内部资源富余的节点上，为轻量型设备构建增强孪生体，提升轻量型设备的智能性、协同能力和应用适配能力。
一种基于增强孪生联网轻量型设备智能化方法

[发明专利]一种基于数字孪生的城市车路协同交通流预测方法-CN202210664763.0有效
发明人： 冷甦鹏;明昱君;廖熙雯;张科 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G08G1/065 文献下载
摘要：本发明公开一种基于数字孪生的城市车路协同交通流预测方法，应用于车联网领域，针对目前交通流量预测研究在算力限制下无法实现城市系统大范围的整体预测并同时保障高精度，以及其面对突发事件难以实时调整模型的问题；本发明对城市的整体拓扑、各区域的内部拓扑及车辆个体，分别在虚拟空间内建立分层孪生，从而挖掘复杂、大范围城市交通流量的时空特征。通过划分城市区域，并建立整体区域拓扑实现不同区域之间协同预测，以解决集中式方式所造成的算力负担问题；通过数字孪生中各层次之间的推演过程，不断将交通流量预测与交通导引决策之间进行交互，并对车辆产生周期性反馈，车辆实时上传感知数据，从而提高整体预测精度。
一种基于数字孪生城市协同通流预测方法

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