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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]多网关LoRa网络中恢复本底噪声下冲突数据包的方法和系统-CN202211613198.1在审
发明人：赵志为;毛文量;闵革勇;郑凯文;王鹏飞 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种在多网关LoRa网络中恢复本底噪声以下的冲突数据包的方法及系统。为解决如何从LoRa网络中消除干扰并恢复原始数据包技术问题，本发明首先利用多个网关上信号和噪声的不相干性来检测和提取隐藏在本底噪声中的碰撞数据包的频率特征，然后采用全新的网关选择策略，根据从碰撞检测中提取的数据包功率域特征来选择合适的网关集合进行数据包恢复，从而消除干扰并恢复原始数据包，提升了数据包恢复性能。本发明适于物联网、无线通信领域。
网关 lora 网络恢复本底噪声冲突数据包方法系统

[发明专利]物联网系统中的多跳任务卸载方法-CN202310013158.1在审
发明人：赵志为;闵革勇;张新宇;黄海峰;黄文杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04W28/086 文献下载
摘要：本申请公开了一种在不完整信息情况下应用于大规模异构物联网系统中的多跳任务卸载方法。为有效应对获得信息不完整的情况并且给出相应的联合卸载决策和路由策略的问题，本申请提出的具有不完全信息的两阶段博弈论方法：根据本地存储的历史数据和基于层级的少数者博弈方法，物联网设备估计卸载成本，并基于估计的卸载成本和本地成本，做出卸载决策；基站根据接收到的卸载请求，利用基于博弈论的路由决策对物联网设备卸载的传输路径进行调度，发送传输路径至物联网设备；根据所述传输路径，所述物联网设备将任务卸载到目标基站。本发明从两阶段博弈论角度，解决了物联网设备的卸载决策和路由问题，提高卸载性能，降低了卸载成本。
联网系统中的任务卸载方法

[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]一种基于时间序列多版本图拓扑数据的存储方法-CN202010009246.0有效
发明人：段翰聪;刘长红;张翔宇;闵革勇;李陈扬 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列多版本图拓扑数据的存储方法，包括：图拓扑、增量数据块、时序索引树和图拓扑索引表；图拓扑用于存储指定版本的数据；增量数据块用于保存修改操作中产生的新的增量数据并写到存储介质中；时序索引树用于管理经过修改操作所产生的所有的版本的信息，树中每个结点都包含图拓扑索引表，图拓扑索引表用于记录图拓扑具体存在存储介质的具体位置；存储介质包括：索引树文件用于持久化储存内存中的时序索引树，索引树结点文件用于存储基于前一个版本基础上对图拓扑数据的增量数据的索引，图拓扑数据文件通过基线加增量的方式存储图拓扑数据；本方法能快速将指定版本的图拓扑关系装载到内存中并明显减少磁盘I/O。
一种基于时间序列版本拓扑数据存储方法

[发明专利]面向无线边缘网络中视频流服务的实时目标检测方法-CN202211236303.4在审
发明人： 闵革勇;赵志为;丛荣;王坤;张林元齐 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： H04W28/088 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向无线边缘网络中视频流服务的实时目标检测方法。针对无线边缘网络链路质量的动态性以及视频流内容的不确定性问题，提出了一个轻量的用来度量无线网络链路的细粒度动态性的标准“帧‑锚帧距离”，整数非线性规划模型、两阶段优化方法。方法包括：第一阶段根据累积追踪误差函数的单调递增性，揭示平均间隔选择最优的规律，依次指导卸载帧的选择；第二阶段基于第一阶段的卸载帧选择结果，调整卸载帧的分辨率，从而实现链路质量与卸载帧质量的匹配，最大化利用实时无线链路资源，进一步提高目标检测准确性，最终保障应用实时性输出的前提下提高检测准确性。本发明适于边缘计算领域。
面向无线边缘网络视频服务实时目标检测方法

[发明专利]边缘计算场景下的多合作服务器部署方法-CN202211238060.8在审
发明人：赵志为;闵革勇;丛荣;张林元齐 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： H04W28/088 文献下载
摘要：本发明公开了一种边缘计算场景下的多合作服务器部署方法。本发明根据两阶段增量部署方法，部署边缘服务器，该步骤包括如下两个阶段：第一阶段，为基于贪心策略的服务器增量部署阶段；第二阶段，为基于凸优化近似方法的负载分配阶段；通过服务器数量自增迭代上述两个步骤，找到最优服务器部署方案。本发明针对边缘服务器部署资源冗余，开销过大的问题，提出了合作服务的部署框架及两阶段增量部署方法，提高服务器资源利用率，降低服务器总体部署开销。本发明适用于边缘计算领域。
边缘计算场景合作服务器部署方法

[发明专利]一种面向HTAP的分布式数据库智能混合存储方法-CN201910424312.8有效
发明人：段翰聪;刘长红;姚入榕;闵革勇;梁戈 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向HTAP的分布式数据库智能混合存储方法，该包括：通过数据导入系统获取数据源中的数据，并存储于HTAP数据库的存储引擎中，其中，存储引擎由多个存储节点组成，每个存储节点的数据以列族的数据组织格式进行存储；中心节点根据历史OLAP、OLTP的工作负载情况，采用基于密度的聚类分区算法对存储引擎中的数据布局进行优化重组分析，进而获得最优数据布局。本发明以列族的方式对HTAP数据库中的数据进行组织，并根据中心节点计算出的最优存储布局动态地调整列族中的数据，而最优的存储布局是通过基于密度的聚类算法通过聚类结果得出使得具有相当访问频率的列属于同一列族，即经常被访问的列属于同一列族。
一种面向 htap 分布式数据库智能混合存储方法

[发明专利]一种5G/6G边缘计算场景下的多服务器混合部署架构及方法-CN202111073797.4有效
发明人：赵志为;闵革勇;丛荣;刘沛奇;贡子杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种5G/6G边缘计算场景下的多服务器混合部署架构及方法，本发明的方法包括以下步骤：第一阶段面向多个动态边缘服务器，通过经营遗传算法优化，输出设备分配方案；第二阶段面向单个动态边缘服务器，通过Gibbs采样，由步骤一输出路径规划，步骤二输出任务调度，在步骤一二之间进行循环迭代更替以寻找最优解。本发明针对边缘服务器部署过密、支出过大的问题，提出了移动边缘的部署框架、联合优化模型、两阶段优化算法，建立了边缘服务器移动与运算之间的并行执行，降低部署服务器的开销，提高资源利用率。
一种边缘计算场景服务器混合部署架构方法

[发明专利]一种面向流水线结构化数据查询的数据库智能分区方法-CN201910423797.9有效
发明人：段翰聪;刘长红;姚入榕;闵革勇;梁戈 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向流水线结构化数据查询的数据库智能分区方法，解决了基于pipeline的查询上，广播地从其它存储节点获取执行pipeline所需的数据，网络传输开销大、查询执行时间长，查询性能差的问题。本发明方法包括：查询引擎根据SQL的查询请求经过物理计划的执行来处理该SQL查询请求，进行pipeline的划分，并将pipeline的划分情况上传至中心节点；中心节点采用在线k‑means聚类算法计算出存储引擎节点间最优的数据存储布局，其中，聚类结果中的每个簇对应一个存储节点；各存储节点利用增量方式存储当前最优数据布局的数据，直到各个存储节点上的数据皆按照最优的数据布局存储为止，每个存储节点仅保存新布局的数据。
一种面向流水线结构数据查询数据库智能分区方法

[发明专利]一种多智能家居移动设备及其协作寻路防撞方法-CN202210116401.8在审
发明人：谭泓旻;赵志为;张林元齐;闵革勇;刘佩奇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-02-07 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种多智能家居移动设备及其协作寻路防撞方法，其特征在于，包括可移动物联设备本体，所述可移动物联设备本体上搭载有计算单元、与计算单元相连的图像获取设备、与计算单元相连的距离检测设备、能够与云计算端进行通讯的通讯模块、与所述计算单元相连的IC卡以及IC卡读取器。基于本发明的技术方案，通过本地计算进行路径和运动的修正，避免了数据传输的时延。使防撞反应时间缩短，保障了防撞的能力。对摄像头拍摄的图像数据和雷达设备探测的数据以及IC卡读取器获得的其他设备移动信息采用了卡尔曼滤波模型进行融合修正，以得到更为精确的行进路径，为本设备避撞提供了更有效的信息。
一种智能家居移动设备及其协作寻路防撞方法

[发明专利]基于时间序列的视觉目标分布式聚类方法-CN201811319309.1有效
发明人：段翰聪;刘长红;孙月;闵革勇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-11-07 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了基于时间序列的视觉目标分布式聚类方法，包括数据获取步骤：使用摄像头采集大量视觉目标的图片；特征提取步骤：对采集到的图片进行特征提取并进行时间排序；分布式聚类计算：利用摄像头采集视觉目标的时间序列特性，以及对数据进行切分，由多个节点共同完成类别的计算。本发明针对摄像头采集场景下视觉目标图片的时间连续性，快速完成算法的第一次迭代，大大减少了聚类所需花费的时间，大大提高了聚类效率；本发明结合分布式多机实现，进一步加快聚类过程，能够实现百万级别或者千万级别的数据处理，算法简单且效率高。
基于时间序列视觉目标分布式方法

[发明专利]服务于众智计算环境的服务链部署方法及系统-CN202010099639.5有效
发明人：舒畅;张杰;赵志为;闵革勇;高伟峰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了服务于众智计算环境的服务链部署方法及系统，本发明包括：基于网络拓扑进行路由器模型的构建，明确服务链的服务流程；根据拓扑确定与用户相连的AP节点的部署，并且确定AP节点复用的情况下复用用户个数对传输时延的函数；将模型以及路由器的传输时延以及部署开销的参数传入模型，根据深度强化学习的方法，从一个路由节点开始，对整体网络进行优化，迭代到时延整体达到最低；根据最低策略生成的部署方案进行服务链的部署。本发明能够显著提高物联网边缘计算的资源利用率，同时不牺牲物联网任务的计算效率。本发明有效地适应了物联网的地理和无线多样性，提高了大规模边缘物联网网络的资源利用率。
服务计算环境部署方法系统

[发明专利]基于深度哈希和GPU加速的大规模图像检索方法-CN201810852700.1有效
发明人：段翰聪;付美蓉;黄子镭;闵革勇;谭春强 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-07-30 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度哈希和GPU加速的大规模图像检索方法，该方法基于图片对的哈希方法，采用多任务深度学习机制，将分类损失函数与对比损失函数相结合，量化过程中，在保留图片对之间的相似性的同时，尽可能地保留图片本身的语义信息，分类任务与量化任务互相指导学习；同时，采用局部连接模块取代量化网络的全连接层，减少特征之间的冗余信息。设计并实现了更深层次的网络，深层次网络通常能够得到良好的特征表达。在汉明排序的基础上，实现了基于GPU的多层次并行检索方法。本发明不仅提高了检索精度，且能够在百万规模的图像库中完成单张检索延时0.8ms的效果。
基于深度 gpu 加速大规模图像检索方法

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