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[发明专利]涉及退化的氢燃料电池混合动力汽车智能能量管理方法-CN202310836492.7在审
发明人：陶发展;张亚博;卢泓鑫;付致高;唐小林;陈博;冀保峰;王桐;吴红海;李帅永;朱龙龙;高颂;李梦杨;张中才;张冀;张平;孙力帆 -专利权人：龙门实验室;河南科技大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： B60L58/40 文献下载
摘要：本发明涉及以氢能源为主的新能源混合动力汽车能量管理技术领域，具体为涉及退化的氢燃料电池混合动力汽车智能能量管理方法，通过建立混合动力汽车能量管理系统模型，并根据已有的能量源模型，构建能量源性能退化模型，搭建一种基于驾驶数据的混合动力汽车智能能量管理学习框架，将车辆需求功率变化、锂电池和超级电容SoC波动以及能量源性能退化等多重因素融入到能量管理策略框架中，本发明实现降低深度强化学习智能算法动作空间维度的同时，有效保护燃料电池和锂电池免受峰值功率的影响，借助深度强化学习智能算法强大的自学习能力可以在保证整车燃料经济性最佳的基础上，最大限度的减缓能量源性能退化。
涉及退化燃料电池混合动力汽车智能能量管理方法

[发明专利]基于移动感知的车联网边缘缓存更新方法-CN202310624407.0在审
发明人：高建平;邢玲;吴红海;阚超楠;马华红;李冰;黄元浩;张晓辉 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于移动感知的车联网边缘缓存更新方法，对于车联网中的每个车辆进行移动轨迹预测，得到下一时刻各个路边单元覆盖范围内的车辆集合，计算路边单元覆盖范围内的车辆对于各个内容的请求概率预测得到各个车辆在下一时刻请求的内容集合以及路边单元的预测请求内容集合，当预测请求内容集合中的内容不全在路边单元的本地缓存列表，则通过基于最大化缓存命中率和内容传输时延减少率所构建的目标函数求取下一时刻的最优缓存策略，比较当前时刻和下一时刻各个内容的缓存状态标识，得到缓存更新策略并进行缓存更新。本发明以最大化缓存命中率和内容传输时延减少率的联合优化作为内容缓存更新的目标，使得路边单元的缓存更新更加合理有效。
基于移动感知联网边缘缓存更新方法

[发明专利]WBAN中基于非均匀分簇的多径路由协议-CN202010351742.4有效
发明人：郑国强;曲雅婷;白薇薇;王欣彤;郝娇杰;郑奕薇;傅江涛;沈森;张高远;吴红海;冀保峰;马华红 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04W40/10 文献下载
摘要：WBAN中基于非均匀分簇的多径路由协议，涉及通信技术领域，在非均匀分簇的基础上进行了多径路由的设计，同时考虑了WBAN数据的异构性特点对数据进行了分类处理。当簇头节点要传输同样类型的数据时，优先选择最佳的传输路径，若最优路径故障时则切换至次优路径；当簇头节点要传输不同类型的数据时，则采用并行传输的方式，高优先级的数据优先在最优路径上传输，低优先级的数据在次优路径上同时传输。本发明有益效果：提高了数据传输的可靠性，同时采用多径传输的方式可以利用更多的节点参与数据的转发任务，均衡了网络能耗，延长了网络寿命。
wban 基于均匀径路协议

[发明专利]基于时空特征并行分析的车联网入侵检测方法-CN202310489303.3在审
发明人：邢玲;张金瑞;高建平;吴红海;王锟;张晓辉;马华红;赵鹏程;李冰;黄元浩 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04W12/121 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空特征并行分析的车联网入侵检测方法，分别在车联网正常运行状态时和发生入侵时分别采集若干个车联网流量数据序列，提取得到车联网流量数据特征矩阵，进行标签标注得到车联网流量数据样本，构建包括空间特征提取模块，时域特征提取模块，特征拼接模块，自注意力模块，特征融合模块和多层感知机的车联网入侵检测模型并进行训练，当需要对车联网进行入侵检测时，采集数据并得到车联网流量数据特征矩阵，输入至训练好的车联网入侵检测模型，得到车联网入侵检测结果。本发明从车联网流量数据中并行提取空间特征和时域特征并融合得到时空特征，提高对车联网流量数据的表征能力，进而提高车联网入侵检测性能。
基于时空特征并行分析联网入侵检测方法

[发明专利]基于反事实推断的网络对齐方法-CN202310475349.X在审
发明人：邢玲;吴红海;黄元浩;张晓辉;马华红;赵鹏程;李冰 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于反事实推断的网络对齐方法，首先提取用户特征并嵌入到双曲空间，然后基于双曲图注意力网络进行用户特征聚合，得到每个用户在双曲空间中的聚合特征嵌入向量，通过社区发现得到每个网络的社区集合，基于特征嵌入向量和社区进行反事实推断对用户特征嵌入向量进行优化，最后基于社区和优化后的用户特征嵌入向量进行用户对齐。本发明以社区作为处理变量分析网络因果关系，通过反事实网络和事实网络优化用户特征嵌入向量，减小数据分布差异对网络对齐的干扰，提高网络对齐的准确率。
基于事实推断网络对齐方法

[发明专利]WBAN中基于多中继的增量协作通信传输协议-CN202010477964.0有效
发明人：郑国强;王奥运;白薇薇;王欣彤;郝娇杰;郑奕薇;冀保峰;吴红海;马华红;张高远;沈森;傅江涛 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04W40/22 文献下载
摘要：WBAN中基于多中继的增量协作通信传输协议，涉及通信技术领域，采用增量协作的方式对数据进行传输，根据目的节点数据传输的短反馈信息判断是否使用中继，仅在直接传输失败时采用中继进行协作。本发明有益效果：与现有的协作传输策略相比，有效地减少了传感器节点数据的重传，增强了网络的可靠性，提供了更好的性能。
wban 基于中继增量协作通信传输协议

[发明专利]车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法-CN202310437937.4在审
发明人：邢玲;张金瑞;刘路路;吴红海;高建平;马华红;张晓辉;赵鹏程;李冰;黄元浩 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种车联网中基于敏感语义位置替换的轨迹隐私保护方法，首先对车辆时空轨迹基于地图中的兴趣点进行轨迹语义标注，然后提取出敏感语义位置，包括起点位置、终点位置、用户自定义敏感语义位置和停留位置，为每个敏感语义位置设置一个双半圆区域作为替换区域，从替换区域中筛选出语义属性和查询概率与敏感语义位置相同或相似的兴趣点PoI对该敏感语义位置进行替换，从而得到重构轨迹。本发明通过将轨迹中的敏感语义位置替换成其它的非敏感语义位置，不仅保护了用户的轨迹隐私，而且提高了轨迹数据的可用性。
联网基于敏感语义位置替换轨迹隐私保护方法

[发明专利]车联网中一种基于深度强化学习的多目标联合优化任务卸载策略-CN202310318141.7在审
发明人：马强;何杰;邢玲;高建平;吴红海 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明公开了车联网中一种基于深度强化学习的多目标联合优化任务卸载策略。该策略综合考虑任务类型、数据流量、计算资源和地理环境等因素，以任务超时率、车辆能耗、资源租赁费用和服务器负载均衡系数等多项指标为优化目标，以提高系统总效益为最终目的。该策略基于改进的TD3深度强化学习算法构建系统决策模型，基于簇建立多任务多目标的局部卸载环境。为了提高决策正确性，提出采用双噪声策略网络以提高智能体的探索率；提出使用混合动作空间以提高算法的适应性。本发明针对现有策略优化目标单一、环境适应性较差的问题，可以通过分析任务、车辆和边缘计算环境特征，自适应完成计算任务，有效减少车联网任务卸载成本，提高资源利用率。
联网一种基于深度强化学习多目标联合优化任务卸载策略

[发明专利]一种基于影响系数的道路交通流速度预测方法-CN202211089382.0在审
发明人：马强;冯家衡;邢玲;高建平;吴红海;张琦 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于影响系数的道路交通流速度预测方法，构建道路拓扑结构，将各个道路的交通流数据按照时间步长计算影响系数并基于路网影响系数相似度、路网距离系数相似度来构建邻接矩阵，并利用两次多层图卷积，将特征矩阵F、邻接矩阵A进行融合，得到带有空间特征的特征矩阵F″并输入到Transformer模型中，通过时间影响力计算特征矩阵的权重矩阵值，计算出预测交通流速度。本发明针对现有技术忽视了速度变化具有时效性的问题，能够有效地预测道路交通流速度，提高预测精度。同时，本发明还具有在运行速度上相比现有技术具有更快的特点。
一种基于影响系数道路通流速度预测方法

[发明专利]车载边缘网络中基于深度强化学习的协作缓存方法-CN202310159612.4在审
发明人： 吴红海;金继冲;邢玲;马华红;赵东;刘亮;傅慧源;冀保峰;张高远;谢萍;王白冰;程洋博 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04W28/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种车载边缘网络中基于深度强化学习的协作缓存方法，路边单元预测车辆轨迹并将其覆盖范围内的车辆划分为车辆集群，筛选出每个车辆集群中的簇头车辆，由簇头车辆为集群中车辆分配不同流行内容进行预缓存，同时路边单元也进行流行内容预缓存，针对每种通信情况分别计算车辆的内容传输速率，每当协作缓存决策到来时，每个路边单元分别进行一次深度强化学习，得到协作缓存决策，在深度强化学习中，设置状态为当前缓存内容集合，设置动作表示是否需要对当前缓存内容集合中的内容进行替换，奖励函数为缓存内容集合对应的延迟。采用本发明可以降低车辆的内容传输延时，提高缓存命中率。
车载边缘网络基于深度强化学习协作缓存方法

[发明专利]基于异常行为发现的车联网内部入侵检测方法-CN202211301461.3在审
发明人：邢玲;吴红海;王锟;赵鹏程;黄元浩 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异常行为发现的车联网内部入侵检测方法，构建基于记忆增强自编码器的车联网内部入侵检测模型，该模型基于异常通信行为数据的重构误差大于正常通信行为数据的原理来实现入侵检测，云服务器初始化车联网内部入侵检测模型的相关参数并下发至各个路边单元，基于联邦聚合对车联网内部入侵检测模型进行训练，训练完成后各个路边单元采用训练好的车联网内部入侵检测模型对其覆盖范围内的车辆进行入侵检测。本发明通过对车联网内部中的正常车辆通信行为特征进行建模，当车辆的通信行为与正常模型发生重大偏离时则认为该车辆为被入侵车辆。
基于异常行为发现联网内部入侵检测方法

[发明专利]一种基于改进EKF位置预测算法的VANET地理路由方法-CN202310043763.3在审
发明人：郑国强;王锋;马华红;吴红海;白薇薇;李俊超;杨伟峰;李济顺;薛玉君 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：一种基于改进EKF位置预测算法的VANET地理路由方法，首先采用改进的EKF定位算法预测邻居节点在下一时隙的位置，执行邻居表更新算法，以确保执行贪婪转发时邻居节点位置的可靠性；判断是否局部最优，若当前节点未陷入局部最优时，利用贪婪转发选择最佳中继节点；若节点陷入局部最优时，利用周边转发选择中继节点，提高了路由可靠性，当目的节点在该中继节点的邻居表内，则转发数据，否则，重复执行上述操作。与现有技术的VANET地理路由方法相比，该方法在包的投递率、端到端延时和吞吐量上都具有较好的性能。
一种基于改进 ekf 位置预测算法 vanet 地理路由方法

[发明专利]单信道下环境反向散射辅助的多传感器分布式检测方法-CN202310018792.4在审
发明人：张高远;陈开;冀保峰;唐杰;李兴旺;韩瑽琤;宋欢欢;文红;李永恩;马聪芳;张晓辉;穆昱;张冀;张平;孙力帆;陶发展;马华红;吴红海;谢萍;张丽丽;付江涛;郑国强;高宏峰;刘伟 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：单信道下环境反向散射辅助的多传感器分布式检测方法，环境当中的射频源随机产生二进制信息比特a经过信道传输后被I个单天线本地环境反向散射传感器观测到，同时被配置I条天线的融合中心接收。信源产生二进制信息比特u被I个相互独立的本地环境反向散射传感器同时观测到后，进行硬判决,根据判决结果将射频信号反射出去；每条链路的反射信号通过二进制对称信道进行转发传输后，与融合中心接收到的射频信号进行模二加法运算。每条链路的计算结果再通过一个二进制对称信道到达融合中心，融合中心根据接收的信号得出低复杂度判决度量值，并将判决度量值与判决门限比较后得出检测结果。本发明具有计算复杂度低，鲁棒性强，带宽利用率高的特点。
信道环境反向散射辅助传感器分布式检测方法

[发明专利]基于行为习惯的跨社交网络用户身份识别方法-CN201910836401.3有效
发明人：邢玲;邓凯凯;吴红海;谢萍;张琦;高建平 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行为习惯的跨社交网络用户身份识别方法，首先分别从两个社交网络中爬取各自用户的显示名称和历史发布内容，然后计算用户之间的显示名称相似度，并从各个用户的历史发布内容中提取出该用户的兴趣图谱，计算用户之间的兴趣图谱相似度，最后综合两种相似度进行用户匹配，得到用户身份识别结果。本发明将具有高访问性的显示名称和用户发布内容进行融合来实现跨社交网络用户身份识别，以提高用户身份识别性能。
基于行为习惯社交网络用户身份识别方法

[发明专利]融合用户多属性信息的跨社交网络用户身份识别方法-CN202010031369.4有效
发明人：邢玲;邓凯凯;吴红海;高建平;谢萍 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合用户多属性信息的跨社交网络用户身份识别方法，首先分别从两个社交网络中爬取各自用户的显示名称、用户好友网络和历史发布内容，然后计算用户之间的显示名称相似度、好友网络相似度以及历史发布内容相似度，最后综合所有特征属性相似度进行用户匹配，得到用户身份识别结果。本发明充分考虑用户不同数据之间的融合，融合三类信息的特征属性相似度可以打破不同用户信息在识别过程中的限制问题，使得不同信息在识别过程中实现互补，提高了用户身份识别的普适性以及识别性能。
融合用户属性信息社交网络身份识别方法

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