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公开(公告)号：CN113485274B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110853515.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种面向工艺过程的数据感知与动态优先级传输联合调度方法，包括如下步骤：步骤一、设定标准数据，用传感器采集现场数据并传输到模糊控制器中；步骤二、对采集到的数据进行模糊处理，进行优先级排序，并用嵌入式处理器进行协议转换；步骤三、将协议转换后的数据发送到无线接收机；步骤四、将接收到的数据传送到服务器中进行数据分析处理；步骤五、服务器控制相应设备执行相应的调节动作。本发明可使得工业现场网络具备扩展性和兼容性，有效解决工业现场异构协议带来的系统延时、关键数据丢失等问题，有效的解决了嵌入式系统中的数据并发性问题。
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公开(公告)号：CN112291161A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011076958.0
申请日：2020-10-10
Applicant: 燕山大学
IPC: H04L12/853 , H04L12/851 , H04L12/865
Abstract: 本发明公开了一种时间敏感网络混合流量调度方法，属于工业物联网时间敏感网络技术领域，首先定义网络拓扑各数据帧特征参数，然后利用时间感知整形器(TAS)设计门控制列表(GCL)区分处理TT流量与非TT流量，在传输过程中各队列流量判定优先程度并进行队列流量的重新排序。在门控制列表基础上，AVB、BE流量采用基于模糊控制的限制抢占调度方法。本发明保障现场具备最高优先级的TT流量完成确定实时传输，降低AVB流量延时，保证音视频传输质量，并且在一定程度上降低AVB抢占所带来的带宽浪费，提升调度性能，解决混合流量共同传输的调度问题。
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公开(公告)号：CN115103441B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210700300.5
申请日：2022-06-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于先验知识和迁移学习的定位方法，属于位置服务技术领域，所述方法在离线阶段利用移动设备采集来自不同AP或者基站的信号强度值进行数据预处理并建立离线指纹库，然后利用机器学习方法训练机器学习模型用于定位，在在线阶段基于加速度传感器和电子罗盘等传感器来确定特殊点获取特征，以匹配先验知识；将特殊点采集到的数据与离线指纹库中特殊点的数据进行对比来确定AP或者基站是否改变，若未改变则直接进行定位，若发生了改变则判断出改变了的AP或者基站并利用迁移学习方法进行知识迁移并重新训练模型。本发明在实际应用中更加适应环境的变化，对环境变化的响应速度更快，能够提高在环境发生改变的情况下的定位精度。
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公开(公告)号：CN111542122B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010457349.3
申请日：2020-05-26
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W72/0446 , H04J3/16 , H04L1/18 , H04W28/04
Abstract: 本发明公开了一种面向现场级工业无线实时通信的资源分配方法，作为面向工业的无线资源调度方法，该方法中将整个通信周期分为TDMA上传周期和主从轮询周期，在所述TDMA上传周期中，位于固定时隙的所有从节点向主节点发送数据包，在所述主从轮询周期中动态调整地址映射信息指定在TDMA上传周期未正确发送数据包的从节点进行数据包的重传，同时利用屏蔽表对进行重传的从节点进行时隙的重新分配，避免时隙资源的浪费，本发明方法能有效的节约各节点的能量，延长网络的生存周期，增强通信的实时性。
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公开(公告)号：CN113449612B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110662372.0
申请日：2021-06-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法，包括如下步骤：S1获取目标场景的初始点云；S2获取目标点云局部特征；S3将子流型卷积网络的输出作为两个相同的MLP网络的输入；S4将第一个MLP网络输出到交叉熵损失函数；S5将第二个MLP网络输出到两个基于注意力机制的图卷积神经网络，最后输出到平方误差损失函数；另外将第二个MLP网络不经图卷积神经网络直接输出到平方误差损失函数；S6选用交叉熵损失函数和平方误差损失函数之和作为网络模型总损失函数，根据总损失函数值的大小，进行网络模型的反向训练，本发明加快网络训练速度，提高识别正确率，改善占用内存空间大的缺陷，实现快速高效的三维目标识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111628942A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010470187.7
申请日：2020-05-28
Applicant: 燕山大学
IPC: H04L12/853 , H04L12/851 , H04L12/927
Abstract: 本发明涉及时间敏感网络中的资源分配方法，其包括一、网络拓扑建模为一个有向图G(V,E)；二、淘汰不符合的路线；三、检测各路径各节点的流量转发速率；四、制定目标函数和输出函数，目标函数为最小化AVB流量的抖动，输出函数为每条路径分配的流量数目；五、根据步骤四的目标函数制定约束条件；六、寻找跳数最多的路径，并把该路径在可行性解决方案中去除，此时剩余p-1条路径；七、记录在动态变化中每轮计算产生的解，作为样本空间。本发明在保证TT流量延时的前提下，最小化AVB流量的抖动，保证音视频的传输效果，并且在一定程度上削减AVB流量的延时，解决混合流量在源节点的多路径动态分配问题。
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公开(公告)号：CN111614594A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010407628.9
申请日：2020-05-14
Applicant: 燕山大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种降低信号峰均比的自适应调整方法，属于通信技术领域，根据功率放大器、A/D、D/A转换器等器件的工作范围，综合设定功率门限值P0，保证所有的信号功率都在器件的动态线性范围内，改善了OFDM系统的误码率性能；引入自适应的思想，通过设定PAPR门限值要求，针对小于门限值的信号，不进行处理；而针对大于门限值的信号，结合经验以及相关推导，初步给定处理参数V、W；对于不同的传输信号，给定不同的处理参数，节省了系统资源，减小了处理信号的时间。本发明针对在初始给定处理参数下仍不满足功率门限值的信号，设定了分块数目V和搜索空间W的调整规则，在保证PAPR性能的前提下，降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN107332234A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710521717.4
申请日：2017-06-30
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: H02J3/00 , H02H3/066 , H02J2003/001 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种考虑可再生能源间歇性的主动配电网多故障修复策略，建立主动配电网多故障分阶段修复策略模型；以恢复最多失电负荷及保持孤岛稳定性为目的对主动配电网供电资源设置优先级，针对二阶段模型提出两阶段调度策略；采用深度优先搜索算法和改进细菌群体趋药性(DBCC)相结合的算法对主动配电网多故障分阶段模型进行求解，利用MATLAB 7.10进行仿真。本发明方法按时间顺序将抢修过程划分为两个阶段，建立主动配电网多故障分阶段修复策略模型制定供电资源调度策略，使重要失电负荷迅速得到恢复，降低故障带来的总经济损失；保证孤岛供电的稳定性；利用MATLAB 7.10进行仿真，验证了本方法能够快速恢复失电负荷，有效的降低总经济损失。
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公开(公告)号：CN115437321A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211012046.6
申请日：2022-08-23
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习网络的微服务‑多代理工厂调度模型，属于智能制造技术领域；所述调度模型为基于生产任务的静态特征和动态特征、代理层动态特征以及对Actor‑Critic网络进行训练后得到的模型；将生产任务确立为分布式处理的微服务模型和属性模型；针对生产资源的功能区别划分多代理模型；获取各生产任务的静态特征和动态特征以及代理层动态特征，将待调度的各生产任务的静态特征和动态特征以及代理层动态特征输入调度模型，获得各生产任务在每个生产阶段的作业执行顺序。本发明基于多智能体Actor‑Critic的深度强化学习框架，可以在不超过设备负载的基础上，减少作业整体处理时间。
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公开(公告)号：CN113573168B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110663584.0
申请日：2021-06-16
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及工业物联网无线能量收集通信领域，具体涉及一种工业产线无线携能网络资源分配方法，结合现有正交频分（OFDM）技术把多个传感器节点分配为多个子信道，节约频谱资源的同时避免相互的干扰，在此基础上对节点位置进行了合理部署，使相同子载波的传感器节点分到不同簇中且相距较远，不同正交子载波节点分为同一簇且相距较近，节省频谱资源的同时增强了工业无线传感器网络的可扩展性，转发过程中结合波束赋形技术提高能量利用率，通过连续凸逼近‑内点双层迭代优化算法得出最优的中继功率分割比，最大化整体信道容量。
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