专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种低轨卫星网络中基于不确定链路参数的路由选择方法-CN202210260192.4有效
  • 亢小苗;李云;鲜永菊;彭德义 - 重庆邮电大学
  • 2022-03-16 - 2023-10-13 - H04L45/12
  • 本发明属于卫星通信技术领域,具体涉及一种低轨卫星网络中基于不确定链路参数的路由选择方法;该方法包括:获取卫星网络拓扑图,选择源卫星节点和目的卫星节点;计算源卫星节点和目的卫星节点之间的最短路径并对最短路径进行标记;判断源卫星节点和目的卫星节点是否处于轨道上的相同位置,若是,则将标记的最短路径作为最优路径;否则,在最短路径周围选择出能构成四边形的卫星节点;采用隶属度函数描述卫星网络中链路的不确定参数;根据不确定参数,计算四边形中所有链路的综合评价值;选择链路综合评价值最低的路径作为最优路由;本发明考虑了复杂的卫星网络环境,并通过减少路由的搜索空间来实现对路径的搜索,提升了路由效率。
  • 一种卫星网络基于不确定参数路由选择方法
  • [发明专利]一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法-CN202310802546.8在审
  • 李云;康梅艳;鲜永菊;左琳立;吴广富 - 重庆邮电大学
  • 2023-07-03 - 2023-08-29 - H04W28/084
  • 本发明属于移动通信技术领域,具体涉及一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法,包括针对多服务器的动态MEC场景,建立基于区块链的移动边缘计算任务卸载模型;以最小化用户完成计算任务的成本以及最大化用户参与挖矿获得的效用为目标,在多维资源约束的条件下,建立任务卸载和资源分配联合优化模型;考虑到随机时变的网络环境和环境状态的部分可观测性,将任务卸载成本问题和区块链挖矿效用问题抽象为部分可观测的马尔可夫决策过程;根据所建立的系统模型获得MDP问题的状态空间和动作空间,并构建奖励函数;采用多智能体强化学习算法做出最优卸载和资源分配决策;本发明实现了更低的任务卸载成本和更高的区块链挖矿效用。
  • 一种基于区块移动边缘计算任务卸载方法
  • [发明专利]一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统-CN202310596896.3在审
  • 连宇昊;邓鑫茂;卢嘉煜;刘虹;潘钰鑫;陈航;鲜永菊 - 重庆邮电大学
  • 2023-05-24 - 2023-08-22 - G08G1/0968
  • 本发明属于城市公共安全技术领域,具体涉及一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统;该方法包括:数据采集模块、拥堵检测模块、路径规划模块、交警调度模块和设施调度模块;数据采集模块用于采集路况信息、交警信息和设施信息;拥堵检测模块用于根据路况信息判断道路是否处于拥堵状态;路径规划模块用于在道路处于拥堵状态下根据路况信息和交警信息构建道路拥堵最优路线问题;求解道路拥堵最优路线问题,得到交警调度方案;交警调度模块用于根据交警调度方案进行交警调度;设施调度模块用于根据路况信息和设施信息进行设施调度本发明可提升紧急车辆紧急任务的效率,极大降低由于拥堵而造成不及时出使任务而造成悲剧的概率。
  • 一种基于联网紧急车辆道路拥堵疏散系统
  • [发明专利]一种移动边缘计算中基于多点协作的任务迁移方法-CN202310309080.8在审
  • 鲜永菊;韩瑞寅;谭文光;汪洲 - 重庆邮电大学
  • 2023-03-27 - 2023-07-21 - H04W28/08
  • 本发明属于移动通信技术领域,具体涉及一种移动边缘计算中基于多点协作的任务迁移方法;该方法包括:构建MEC场景下的网络系统模型;基于MEC场景下的网络系统模型构建协作通信模型、任务计算模型、用户移动性模型和负载均衡模型;根据协作通信模型、任务计算模型、用户移动性模型和负载均衡模型构建卸载决策和协作集合关联决策联合优化问题;在慢时间尺度上面向未来负载变化进行节点协作,组成协作集合;根据协作集合在快时间尺度上求解卸载决策和协作集合关联决策联合优化问题,得到最优卸载决策和协作集合关联决策;系统根据最优卸载决策和协作集合关联决策进行任务迁移;本发明可有效降低任务迁移率和任务执行时延。
  • 一种移动边缘计算基于多点协作任务迁移方法
  • [发明专利]一种基于SWIPT的MEC系统中任务卸载方法-CN202310211910.3在审
  • 鲜永菊;陈万琼;左维昊;汪帅鸽 - 重庆邮电大学
  • 2023-03-07 - 2023-06-06 - H04W72/0446
  • 本发明属于移动通信技术领域,涉及一种基于SWIPT的MEC系统中任务卸载方法,包括考虑由多个终端设备和多个基站构成的SWIPT‑MEC系统;分别建立任务模型、通信模型、计算模型和能量收集模型;为了求解系统收益最大化问题,建立了基于买卖博弈的供需互动优化模型;终端设备根据自身的计算需求和能源需求向基站购买通信资源,建立买方收益最大化问题;通过动态报价基站向设备提供不同的计算和通信资源,建立卖方收益最大化问题,通过拉格朗日乘子法和KKT条件计算出训练时隙的最优卸载决策;利用深度强化学习预测得到待测时隙的最优的卸载策略;本发明有效降低系统能耗成本,提升系统总收益。
  • 一种基于swiptmec系统任务卸载方法
  • [发明专利]一种能量收集MEC系统中任务卸载和资源分配方法-CN202310212011.5在审
  • 鲜永菊;陈万琼;左维昊;汪帅鸽 - 重庆邮电大学
  • 2023-03-07 - 2023-06-02 - H04W72/53
  • 本发明属于移动通信技术领域,特别涉及一种能量收集MEC系统中任务卸载和资源分配方法,包括考虑由多个具有EH功能的终端设备和一个配有边缘服务器的基站组成的MEC系统,分别建立任务队列模型、任务计算模型和能量收集模型;建模一个时间平均意义上的长期随机优化问题,目标是最小化终端设备完成任务的执行时间和能量消耗总成本;首先通过Lyapunov随机优化理论,将随机优化问题解耦成每个确定时隙内的卸载决策子问题和资源分配子问题,然后通过深度强化学习算法和自适应遗传算法分别求解两个子问题;本发明可以有效降低终端设备完成任务的总成本,并保证队列长期稳定。
  • 一种能量收集mec系统任务卸载资源分配方法
  • [发明专利]一种无人机自组织网络中的节点轨迹预测方法-CN202110013204.9有效
  • 胡辰;鲜永菊;李云;周家豪;朱德富;吴广富 - 重庆邮电大学
  • 2021-01-06 - 2022-09-09 - H04W4/02
  • 本发明涉及无人机自组网通信技术领域,具体而言,涉及一种一种无人机自组织网络中的节点轨迹预测方法;所述预测方法包括采集不同类型的无人机飞行数据,并提取出无人机的飞行特征数据;利用K近邻算法对提取出的飞行特征中的缺失数据进行填充以及对异常数据进行删除;将处理后的无人机飞行特征对门控循环单元网络进行训练;采用粒子群优化算法对所述门控循环单元网络中的权值参数进行调优;将待测的无人机飞行数据输入到权值参数调优后的门控循环单元网络中,输出无人机自组织网络中的节点轨迹。本发明通过K近邻算法提取出更为合理的飞行特征;利用数据训练GRU模型对无人机飞行轨迹进行预测;能有效降低路由重构次数,降低系统数据传输时延。
  • 一种无人机组织网络中的节点轨迹预测方法
  • [发明专利]一种超密集网络中基于混合接入方式的动态边缘计算卸载方法-CN202210299457.1在审
  • 鲜永菊;刘闯 - 重庆邮电大学
  • 2022-03-25 - 2022-08-09 - H04W72/04
  • 本发明属于移动通信技术领域,具体涉及一种超密集网络中基于混合接入方式的动态边缘计算卸载方法,该方法包括:构建多用户超密集网络;用户设备产生计算任务,并向宏基站发送任务请求;宏基站构建任务模型,并获取当前网络的状态信息;根据当前网络的状态信息执行不同的任务传输方式;将当前网络的状态信息输入到训练好的神经网络中,得到卸载决策以及资源分配方案;宏基站将决策方案发送到各个用户,将资源分配方案发送给微基站;用户根据决策方案进行任务卸载,微基站根据资源分配方案进行资源分配;发明采用目标较为先进的双延时确定性策略梯度算法来求解优化问题,提高了模型的训练效率。
  • 一种密集网络基于混合接入方式动态边缘计算卸载方法
  • [发明专利]一种计算资源有限MEC中任务卸载与资源分配方法-CN202110042448.X有效
  • 鲜永菊;宋青芸 - 重庆邮电大学
  • 2021-01-13 - 2022-07-12 - H04W24/06
  • 本发明涉及一种计算资源有限MEC中联合任务卸载和资源分配方法,属于无线通信和移动边缘计算领域。该方法通过制约卸载的思想缓解计算资源有限的问题,主要体现在MEC调整价格影响用户的卸载决策。该方法包括:小区内用户产生新的计算任务,向MEC服务器发送任务卸载请求;MEC收集本时隙内所有用户发送的计算卸载请求信息,首先通过Stackelberg模型描述MEC与用户之间的交互,然后根据差异化定价策略为用户制定价格,通过改进模拟退火算法为用户分配计算资源,最后向用户返回服务报价以及可提供的计算资源;用户根据收到MEC的返回结果,独自完成卸载决定。本发明可有效应用在计算资源有限的MEC场景,可以提高MEC的总收益。
  • 一种计算资源有限mec任务卸载分配方法
  • [发明专利]一种移动Ad Hoc云中基于能量收集的多阶段随机规划任务卸载方法-CN202210268722.X在审
  • 鲜永菊;郭陈榕;夏士超 - 重庆邮电大学
  • 2022-03-18 - 2022-07-01 - H04W24/06
  • 本发明属于移动通信技术领域,涉及一种移动Ad Hoc云中基于能量收集的多阶段随机规划任务卸载方法,包括考虑一组带有EH功能的附近终端设备构成的移动Ad Hoc云网络,考虑客户终端和代理终端Wi‑Fi连接时间的不确定性,分别建立卸载效益模型、通信成本模型、计算成本模型和能量收集模型;建立基于多阶段随机规划的随机买卖博弈模型,根据自身的计算任务需求向代理终端购买资源,建立买方的收益最大化问题;通过动态资源报价为客户终端提供不同的计算和存储资源,建立卖方的收益最大化问题;利用多阶段随机规划法拉格朗日乘子法和KKT条件计算出买方向所选择的代理终端卸载的最优任务卸载策略以及卖方的最优报价策略;本发明有效提升系统收益,稳定电池能量。
  • 一种移动adhoc基于能量收集阶段随机规划任务卸载方法

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