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[发明专利]一种基于移动边缘计算的数据传输资源系统及方法-CN202110432703.1有效
发明人：连士熙;刘安丰;方唯百;秦嘉宁;陈书锦 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于移动边缘计算的数据传输资源系统，涉及数据传输领域。一种基于移动边缘计算的数据传输资源系统，包括若干个行驶设备、若干个飞行设备、路侧单元和基站服务器，各所述行驶设备用于获取多个第一地理坐标,各所述飞行设备用于获取多个第二地理坐标，各所述行驶设备和各所述飞行设备分别连接所述路侧单元，所述能耗分析用于根据多个所述第一地理坐标和多个所述第二地理坐标计算各所述行驶设备的行驶速度以及各所述飞行设备的飞行速度，并根据所述行驶速度分析所有所述行驶设备的行驶能耗，根据所述飞行速度分析所有所述飞行设备的飞行能耗。本发明能够提高多节点处理下的任务处理效率，降低能耗。
一种基于移动边缘计算数据传输资源系统方法

[发明专利]一种基于历史数据回溯的可信数据感知方法-CN202210578818.6有效
发明人：黄国盛;刘安丰 -专利权人：湖南第一师范学院;中南大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于历史数据回溯的可信数据感知方法。群智网络中存在恶意的参与者提交虚假数据从而对网络造成危害，提出了一种对历史提交数据进行回溯而有效辨识参与者的信任度，选取可信参与者感知数据的方法。平台开始有一小部分可信的参与者，在选取参与者时，利用可信参与者提交的数据与信任度未知，中可信参与者的数据进行比对，依据二者数据是否一致来提升与下降其信任度。更重要的，一旦识别出新的可信参与者，则将此可信参与者历史曾经提交的数据为标准检验其它数据参与者的可信性，从而推导出更多参与者的信任度。从而以较少的代价，能够快速辨识出更多参与者的信任度，选取可信参与者提交数据，提高数据质量。
一种基于历史数据回溯可信数据感知方法

[发明专利]一种招募可信节点完成计算任务的方法和装置-CN202310193890.1有效
发明人：张金焕;何健;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H04L41/0663 文献下载
摘要：本申请实施例涉及分布式网络技术领域，特别涉及一种招募可信节点完成计算任务的方法和装置。本申请首先选取历史任务作为先验任务，然后指定某几个未知节点组成一个集合进行任务的多轮联邦训练，其中未知节点使用私有数据对任务进行训练，保存任务记录，然后用若干新的节点替换掉该集合中的相同数量的旧节点，组成一个新的集合继续进行任务的训练，之后将任务的记录保存下来，对比前后两个记录，进而判断进行替换的新的节点是否为可信节点，本申请利用存在历史记录的历史任务通过节点替换策略获得一定数量的可信节点，尽可能小的代价去挑选可信节点，这样在之后的任务中，就可以使用可信节点完成任务，从而使得系统的收益最大化。
一种招募可信节点完成计算任务方法装置

[发明专利]一种基于云-边计算网络中的多层服务优化部署方法-CN202211629314.9在审
发明人：王露莹;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于云‑边计算网络中的多层服务优化部署方法。首先构建多层的边缘计算网络场景，建立部署模型、通信模型；其次将传输延迟、部署成本的多目标优化问题建模为单目标优化问题；将多个区域访问的公共服务部署在网络树的最小公共父节点，并使用基于贪心的方法逐步为服务创建副本，使服务部署在距离用户更近的位置。本发明能够适用于边缘计算场景下服务的多层优化部署，通过降低部署成本和请求延迟的综合目标值，实现以低成本提高用户服务质量的目标。
一种基于计算网络中的多层服务优化部署方法

[发明专利]三维不规则边缘网络感知数据获取方法及装置-CN202211681799.6有效
发明人：张金焕;何健;董健;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L45/122 文献下载
摘要：本发明提供一种三维不规则边缘网络感知数据获取方法、系统及装置，包括以下步骤：S1、在三维不规则空间中随机部署若干感知设备以及边缘数据中心，由若干感知设备组成三维不规则的边缘感知网络；S2、计算每个感知设备到边缘数据中心的测地线距离；S3、与邻居感知设备的测地线距离进行对比，得到候选转发设备集合；S4、计算感知设备到候选转发设备集合中每个感知设备的连接权值，S5、选择传输连接权值大的感知设备进行数据传输，然后返回步骤S3，持续至数据传输到边缘数据中心。解决了三维大规模不规则边缘网络中基于欧氏距离进行逐跳感知设备选取带来的传输空洞问题；以及三维大规模不规则边缘网络中感知数据的高能效获取问题。
三维不规则边缘网络感知数据获取方法装置

[发明专利]一种基于参与者可靠度和任务匹配的可信数据感知方法-CN202211513040.7在审
发明人：康云川;白静;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参与者可靠度和任务匹配的可信数据感知方法。移动群智感知网络的感知数据质量对构建高质量的应用和为公众提供高质量的服务至关重要。然而，移动群智感知网络存在不诚实的参与者通过伪造虚假或恶意的数据而骗取报酬。本发明以网络中已有的可靠的参与者感知的数据作为基准检验未知的参与者上传的数据的真实性，根据参与者上传的数据的真实性来识别值得信赖的参与者，并计算参与者的可靠度。通过参与者的可靠度，构建参与者能力与任务匹配模型。在以后的感知任务中，平台按照匹配好的规则向参与者分配感知任务，以提高网络中数据的采集质量和系统的健壮性。
一种基于参与者可靠任务匹配可信数据感知方法

[发明专利]一种云－边协同的数据服务化网络均衡计算方法-CN202211170282.0在审
发明人：李江洋;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种云－边协同的数据服务化网络均衡计算方法，属于计算机网络与通信领域。本发明主要包括3个组成：一是总体的网络均衡计算的体系结构；二是同类数据融合路由的方法与机制以使得同类数据在一条路由路径上路由时其数据融合率高，以减少需要传输的数据量；三是基于反馈控制的负载均衡计算方法；该方法改变了以往数据服务化网络计算方法或集中于边缘计算，或集中于云端计算的不足，本发明的计算方法实现了在网络边缘到云端的各个网络设备上均衡计算方法，从而充分的利用了网络每层设备的计算能力，并使得数据与服务在路由到云端的过程中充分融合与计算从而减少其需要传输的容量，从整体上均衡了网络负载。
一种协同数据服务网络均衡计算方法

[发明专利]一种基于流量特征的流量攻击检测方案-CN202211178761.7在审
发明人：解子朝;桂劲松;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04W12/121 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流量特征的on‑off攻击检测方案。在无线传感网络中，由于成本限制，只有少数设备具有与互联网通信的能力，因此云端难以获取物联网设备的流量。此外由于硬件简单，物联网设备很容易遭受各种流量攻击而导致其有限的能量被浪费。本发明采用派遣无人机的方式主动访问部分物联网设备，采集所有物联网设备的流量，并采用小波包能量熵检测攻击。最后，根据对于流量数据的检测结果为物联网设备构建信任体系，将信任值较低的节点剔除出网络，最终达到提高网络寿命和提高数据有效性的目的。
一种基于流量特征攻击检测方案

[发明专利]一种基于设备消息扩散的主动任务卸载方法-CN202210419412.3有效
发明人：白静;刘安丰;贺佳贝 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于设备信息扩散的主动任务卸载方法。该发明方法能够在设备有任务或数据产生时将信息扩散出去以通知无人机前来处理，从而到达提高任务完成率，减少无人机飞行代价，降低任务平均完成时间的目的。首先，当设备上有新任务产生时，计算整个网络的任务的平均完成延迟。然后，计算该设备上的任务的平均完成延迟。之后，根据两种不同的延迟预测出完成该任务所需的延迟。最后，基于预测的任务延迟与任务的有效时间合理动态的决策出任务复制消息和任务计算通知消息的扩散数量。从而在保证任务完成率的情况下，进一步降低无人机的飞行成本以及整个网络的能量消耗。
一种基于设备消息扩散主动任务卸载方法

[发明专利]一种面向服务网络的云端融合计算系统及自适应路由方法-CN202211205659.1在审
发明人：谢欣奕;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向服务网络的云端融合计算系统及自适应路由方法，该方法可用于解决服务网络面临的数据量过大和数据与任务分散等问题。该方法采用云边融合的计算方式，数据在中间设备上根据网络拥塞情况被逐级处理，最终在云端形成全局服务。主要方案包括：1)对网络进行监听，获得网络拓扑，拥塞情况，设备与数据流信息；2)基于匹配理论将数据流发送至下一中间设备；3)设备将数据加入排队队列，优先对数据进行简单处理，当网络拥塞发生时则进行服务编排；4)设备将处理结果暂存至本地后向上传输。本发明可利用网络中计算资源分布式执行任务，显著提高计算效率；在最小化数据延时的同时保证数据质量，实现服务快速响应和网络低能耗。
一种面向服务网络云端融合计算系统自适应路由方法

[发明专利]一种基于主动信任检测的边缘计算任务卸载方法-CN202211161643.5在审
发明人：杨雪峥;曾志文;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主动信任检测的边缘计算任务卸载方法。在边缘计算网络中，计算能力较弱的物联网络设备将任务卸载到其附近的边缘服务器上执行，为分辨出可信边缘服务器与恶意边缘服务器、使得任务都能够卸载到可信边缘服务器上执行，本发明创新性的提出了一种通过主动信任检测来获取信任的方法，其主要包括如下步骤：一是物联网络设备采用主动信任检测的方法获得边缘服务器的信任度；二是物联网络设备在卸载任务时，依据边缘服务器的负载情况与信任度情况进行综合选取，使得任务卸载到负载轻，可信的边缘服务器上执行，从而得到准确的计算结果，提高任务完成的质量。
一种基于主动信任检测边缘计算任务卸载方法

[发明专利]群智网络中基于矩阵补全与强化学习的数据收集方法-CN202211217427.8在审
发明人：梁廷轩;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-10-04 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种群智网络中基于矩阵补全与强化学习的数据收集方法，包含如下3个关键方法：(1)工人可信度的检验：当网格中存在可信工人时，优先招募可信工人，并以可信工人提交的数据来检验此网格中可信度未定工人的可信度；(2)当网络中含可信工人的网格数量满足矩阵补全要求时，采用矩阵补全方法推断出其它无可信工人网格中的数据；同时，将可信工人与推断出的数据作为真实数据，并采取与(1)类似的方法来检验可信度未定工人的可信度；(3)当网络中含可信工人的网格数量大于矩阵补全要求时，采用强化学习方法从中选取对于矩阵补全最有益的一部分网格来收集数据，并使用矩阵补全方法推断出剩余网格中的数据，以减少数据收集成本。
网络基于矩阵强化学习数据收集方法

[发明专利]一种基于双重信任检验的提高Skyline数据质量的采集方法-CN202211171571.2在审
发明人：梁润富;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双重信任检验的提高Skyline数据质量的采集方法，采用四种交叉验证的方法来获得工人可靠的信任评价，信任度未知工人与可信工人/可信用户的检验，信任度未知用户与可信用户/可信工人的检验。在此基础上，基于概率天际线计算进行工人选择，为报告数据选择高信任度和高任务相似度的工人，进而排除了与任务无关的低信任度工人，有效提高了Skyline采集数据的质量，保障了系统的安全性和隐私性。
一种基于双重信任检验提高 skyline 数据质量采集方法

[发明专利]一种移动群智感知中基于时间、可信属性的数据采集方法-CN202211113199.X在审
发明人：余佳宜;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动群智感知中基于时间、可信属性的数据采集方法。它将时间对任务价值的折扣特性和参与者完成任务的概率和完成任务的质量加入到参与者的边际效益的计算中，并根据边际效益与参与者的竞价之比非递增地顺序选择参与者执行数据采集任务。本发明相比于现有发明考虑了参与者在任务执行过程中的不确定性行为以及任务的价值随时间递减的性质，提高了完成的任务的总价值，进而提高了平台收益，且能被正确完成的任务数量接近离线条件下的最优算法。
一种移动感知基于时间可信属性数据采集方法

[发明专利]一种针对群智网络参与不足和预算分配的数据收集方法-CN202211161354.5在审
发明人：余佳宜;刘安丰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对群智网络参与不足和预算分配的数据收集方法。它通过雇佣代理人介绍其社会邻居参与数据采集的方式来解决参与者人数不足的问题，并考虑到参与者执行感兴趣任务时会更投入，以及当参与者与其代理人关系越紧密时受代理人的制约越强，完成任务质量越高。本发明将这两种因素量化为社会邻居的基础兴趣和合作紧密度属性，通过这两种属性预估社会邻居对平台的价值，从而得出代理人对平台的影响值，按照影响值非递增顺序选择代理人扩充参与者集合。在选择过程中，本发明根据实时的任务完成率动态分配雇佣代理人和数据采集者的预算。本发明相比于现有发明考虑了参与人数不充足和预算分配的问题，提高了平台的收益和预算的利用率。
一种针对网络参与不足预算分配数据收集方法

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