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公开(公告)号：CN117956448A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410005825.6
申请日：2024-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动区块链的室内位置信息管理方法，通过移动区块链、联邦学习(FL)和星际文件系统(IPFS)来实现安全高效的信息管理。具体步骤：首先，用户在本地训练室内定位模型或卸载到移动边缘计算(MEC)服务器上，通过区块链将模型参数上传到MEC服务器上。接着，MEC服务器先聚合部分模型，再在服务器间更新彼此的模型。然后，随机选一个服务器作为主导者广播模型交易，参与节点将交易打包进区块。随后，用户或服务器进行区块验证，再利用IPFS存储区块。最后，用户通过IPFS下载区块，并将其用于本地定位模型同步。本发明紧密融合边缘计算、区块链与室内定位，协同完成室内定位模型训练、区块验证和存储，能实现安全高效的室内位置信息管理。
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公开(公告)号：CN117931481A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410167947.5
申请日：2024-02-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种实时与分时系统数据快速交换的方法，系统在一个处理器上的不同核心协同工作，平等共享硬件资源，提高整体系统的性能和效率，不仅满足实时性要求和大量的应用计算要求，同时减少投资成本；多核系统之间通过简易的共享内存、信号通知机制，提高数据传输带宽和传输效率，同时兼顾实时性和大数据量的要求；满足实时数据处理和高带宽数据传输，通过地址总线通信，FPGA可以并行地处理大量数据和即时处理，加速数据传输处理过程；减少从内核态到用户态地内存拷贝次数，减少数据传输过程中的不必要复制，从而提高性能、减少资源占用；从数据接收方式到处理器处理，全流程设计了高速、支持大容量、实时的数据交互方式，从始至终操作的同一片内存区域。
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公开(公告)号：CN117908002A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410316092.8
申请日：2024-03-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于室内轨迹追踪技术领域，涉及一种基于IR‑UWB雷达非视距距离估计方法，首先，利用IR‑UWB雷达来获取感知目标运动的射频脉冲超宽带信号，并从中提取分布式二维快慢时间矩阵信号特征；其次，对分布式二维快慢时间矩阵信号特征进行快速傅里叶变换得到分布式多普勒频移特征分量；然后，结合运动所导致的多普勒分布不平衡特性以及多普勒频移变化特性，对分布式多普勒频移特征分量进行差分运算及二值化处理，对其完成重构；最后，对重构多普勒频移设计目标距离提取算法，进而在非视距场景下实现IR‑UWB雷达获取目标距离信息，解决在室内场景中障碍物对IR‑UWB雷达所造成的非视距感知失效的问题。
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公开(公告)号：CN117896315A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410278029.X
申请日：2024-03-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/22 , H04L47/2425 , H04L47/6275 , H04L47/70
Abstract: 本发明涉及智能变电站通信领域，公开了基于时间敏感网络的智能变电站混合流调度方法及系统，方法包括获取智能变电站各类型流量信息，依据流量信息生成智能变电站流量集合；基于变电站中突发流量传输特性，构建基于时间感知整形器的混合流调度机制；基于混合流调度机制，形式化调度约束下的突发流和可调度流的整体可调度性；基于形式化的整体可调度性，调用贪婪禁忌搜索算法，确定TAS协议流量调度的门控列表。本发明解决了GOOSE 1A传输不及时的问题；通过混合流调度机制用来评估调度方案的优越性；并结合贪婪禁忌搜索算法，提高GOOSE 1A和SMV的整体可调度性。
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公开(公告)号：CN117395207B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311701117.8
申请日：2023-12-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L47/26 , H04L47/10 , H04L47/2483 , H04L47/50 , H04L49/111 , H04L49/506
Abstract: 本发明属于无损数据中心网络流量控制领域，公开了一种面向无损网络的细粒度流量控制方法，包括：S1，为下游交换机入口队列设置多级阈值；S2，下游交换机实时检测入口队列长度的变化，选择不同数目的数据流进行暂停；S3，根据需要暂停的数据流数目及当前网络状态，识别导致网络拥塞的数据流，并向上游交换机发送暂停帧，维护流表；S4，根据暂停帧动态分配空闲队列,维护流表，暂停该数据流的发送；S5，当下游交换机队列长度小于某一阈值时，查阅流表，向上游交换机发送恢复帧；S6，上游交换机收到恢复帧，查阅流表，恢复数据传输，并执行动态队列调度算法对先前暂停的数据流进行调度。本发明提出的流量控制方案更有效、更实用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117472083A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311817111.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/46
Abstract: 本发明属于无人机路径规划技术领域，涉及一种多无人机协同海上搜索路径规划方法；获取待搜索区域的相关海流信息建立海流模型；根据待搜索区域的相关海流信息和先验目标信息建立目标概率地图；将待搜索区域内障碍物用不规则多边形表示，以不规则多边形的顶点作为分割线的一个端点，同时满足区域划分的限制约束条件；根据无人机的性能采用静态分配策略为每架无人机分配子区域；为每架无人机规划跨区域的最短路径及使用路径规划方法来规划无人机覆盖路径以实现单区域最短时间覆盖路径；本发明适用无障碍物或有障碍物等多种海洋情况，解决传统方法未根据先验目标信息做出方法选择策略从而造成效率低下和资源浪费的问题，同时保证最优时间和最优路径。
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公开(公告)号：CN117272234B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311550615.7
申请日：2023-11-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/25 , H04W4/80 , G06F18/213 , G06F18/2136 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于无线信号行为感知技术领域，公开了一种基于稠密‑稀疏的时空transformer模型的WiFi行为识别方法，包括：步骤1、生成多维稀疏数据；步骤2、构建基于稠密‑稀疏的时空transformer模型，获得全局特征表达；步骤3、训练稠密‑稀疏的时空transformer模型的网络参数，获得训练后的稠密‑稀疏的时空transformer模型；步骤4、将测试集的样本数据输入到训练后的稠密‑稀疏的时空transformer模型，输出行为识别的预测结果。本发明解决了现有技术中存在数据预处理和特征提取模型未考虑CSI特性的问题，提高特征表示能力和WiFi行为识别精度。
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公开(公告)号：CN117409206A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311715217.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于自适应原型聚合网络的小样本图像分割方法，本发明提出的自适应原型聚合网络包括先验掩码生成模块、原型聚合模块以及视觉关联建模模块。将三个模块集成起来，并应用通用的解码器构建的；先验掩码生成模块生成的先验掩码提供查询对象的粗略定位；自适应原型聚合模块将支持特征、查询特征以及类语义信息；视觉关联建模模块得到视觉关联特征，弥补了一维原型向量损失的空间细节。本发明能够选择性地利用支持和查询集信息以及语义信息，为最后的特征匹配过程生成更具类特定性的原型，扩充了原型向量的表示内容，从而一定程度上缓解了因为支持和查询对象之间的类内差异造成模型性能退化的问题。
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公开(公告)号：CN117394997A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311537438.9
申请日：2023-11-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种物联网设备中的轻量级身份识别方法，可以使用任意选择明文攻击CPA安全的基于格的身份基加密方案，有效减少了物联设备的计算开销。方法包括三个实体：密钥管理中心KMC、用户和物联网设备，三个实体通过注册和认证两个阶段完成物联网设备对用户的身份识别过程。在注册阶段，KMC提供系统的公共参数，并为用户的身份信息生成私钥；在认证阶段，利用基于格的身份基加密方案给出物联网设备对用户进行身份识别。方法利用基于格的加密算法，从而可提供后量子安全性；仅对加密方案作出CPA安全要求，有效降低对物联设备计算能力的要求，让计算能力受限的设备能够对用户进行认证；同时采用的身份基密码系统也使该方法更适用于保障大规模物联网设备的安全性。
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公开(公告)号：CN117372506A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311314357.2
申请日：2023-10-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/70 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于知识蒸馏和生成对抗网络的面向边缘设备的姿态估计方法，属于图像识别技术领域；主要包括：将处理后的训练集输入到Hourglass网络中训练教师模型和学生模型；基于生成对抗网络的知识蒸馏方法，使用原始教师模型的输出结果作为真值获得对抗损失，同时结合原始学生模型自身的损失对原始学生模型进行再训练，获得性能更加优异的学生模型；进行新学生模型部署；与传统的知识蒸馏方法相比，本发明能够更加有效地将教师模型的知识传递给学生模型，使学生模型能够更加有效的获取教师模型的知识，解决当前姿态估计方案难以部署到边缘设备上的问题。
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