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公开(公告)号：CN115801829A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211394001.X
申请日：2022-11-08
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种工业物联网中边缘自适应感知方法，属于无线通信技术领域，该方法包括如下步骤：将工业物联网中通信与计算资源的联合分配，将感知信息所经历的传输与计算时延统一表示为卸载时延，并给出了估计误差关于卸载时延的闭式表达式；根据卸载时延对估计准确性的影响，设计了感知信息卸载与传感器调度策略，构建了异构感知能力和有限网络资源约束下估计误差最小化问题；基于二分图的最大匹配算法实现传感器的最优调度，并通过优化任务卸载方式实现卸载时延的减少，本发明能够根据传感器的通信和计算能力自适应地调整估计任务卸载决策，有效地改善工业环境感知性能。
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公开(公告)号：CN112615913A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011449832.3
申请日：2020-12-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种面向海洋环境监测的无人机与无人船协同的信息回传方法，包括将无线传输中的信道条件和无人机与无人船之间的通信距离对信息回传的影响统一表示为无人船对无人机分配的无线信道的喜好度，并构建成无人船对无人机的喜好度排名表；分析无人船与无人机协同信息回传时信息的传输速率，通过对无人机—无人船的关联关系和信号的发射功率的联合优化，最大化系统的总吞吐量；设计基于匹配理论的启发式算法，确定无人机—无人船的匹配关系，并基于凸优化理论进一步确定无人船和无人机的发生功率。本发明能够有效降低算法的时间复杂度和计算时间，同时解决了无人机作为移动通信中继时通信链路连接性较弱的问题，有效地监测海洋环境。
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公开(公告)号：CN118678407A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411147209.0
申请日：2024-08-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04W40/10 , H04W40/12 , H04W40/22 , H04W40/20 , H04W40/18 , H04B7/185 , H04B17/309 , H04B17/391
Abstract: 一种工业物联网中通感控一体化中继方法，包括以下步骤：计算基于通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统的两个阶段的划分点、通信功率与传感波束，建立最大化通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统总能量效率的模型；将工业物联网系统总能量效率的模型按照两个阶段分为第一阶段系统和第二阶段系统，第一阶段系统采用丁克尔巴赫算法、惩罚项及泰勒展开方法转换为第一近似凸问题，第二阶段系统采用二次变换及重构秩一解的方法转换为第二近似凸问题；采用基于黄金分割的连续凸近似算法求解第一近似凸问题，得到第一阶段系统的最优能量效率，采用重构秩一解的内点法求解第二近似凸问题，得到第二阶段系统的最优能量效率。
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公开(公告)号：CN117939483A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410329851.4
申请日：2024-03-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于工业物联网的传输与控制协同设计方法，属于无线通信技术领域，包括：基于传感器‑控制器‑执行器全回路通信模型，并分析传感器‑控制器上行链路以及控制器‑执行器下行链路的传输时延;构建基于间歇观测和间断控制的闭环控制模型，分析并解析地表达上行感知信息以及下行控制信息传输可靠性对闭环控制系统的控制成本和上行能耗的影响；构建工业网络系统的通信与控制总成本最小化的目标函数，提出一种交替优化算法对优化问题进行求解，通过对时间与频率资源的联合优化，实现资源受限下工业网络系统的控制。本发明能够根据闭环控制对感知与控制信息传输可靠性的动态需求，自适应调整上行链路与下行链路的时间分配。
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公开(公告)号：CN117560043B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410038629.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04W52/14 , H04W52/26 , H04W52/42 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于图神经网络的无蜂窝网络功率控制方法，包括如下步骤：采用时分双工操作模式，利用无蜂窝网络信道互易性，通过上行链路发送的导频信息进行无蜂窝网络信道估计；通过基于信道估计值的最大比率预编码方案，对下行链路数据传输阶段的传输符号进行预编码，然后利用共轭波束成形技术向用户发送信号；对最大化下行链路最小用户通信速率进行建模，再通过将最大化下行链路最小用户通信速率的问题转化为图优化问题，采用一种基于图神经网络的功率控制算法进行求解，实现下行链路的通信速率的提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117202325A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311051272.X
申请日：2023-08-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种工业物联网中自适应感知与协同传输方法，属于无线通信技术领域，包括：联合设计传感器调度与感知信息的协同传输，提出了一种自动引导小车辅助的协同传输架构，并以迭代的方式给出了估计误差的解析表达式；引入估计误差差值来评估传感器调度对估计误差的影响，设计了一种低复杂度的传感器调度策略以最小化估计误差；联合优化感知信息的传输模式与通信资源，提出的自适应协同传输策略能够有效提高感知信息的传输性能。本发明能够根据感知信息对估计性能的贡献度来确定传感器调度策略并且可以自适应地调整感知信息的传输方式，有效地提高了状态估计的精度。
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公开(公告)号：CN116634457A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310370469.3
申请日：2023-04-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04W24/02 , H04B7/185 , H04L67/12 , G06F30/27 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的多无人机自适应数据收集与回传方法，包括如下步骤：基于空对地概率信道和两径损耗模型得到浮标‑无人机以及无人机‑岸基间的传输速率，基于多智能体混合近端策略优化算法，确定了无人机轨迹、任务模式和浮标发射功率；基于稳定婚姻匹配算法确定了浮标‑无人机的关联关系，启发式算法确定了无人机‑岸基间的关联关系；基于多智能体混合近端策略优化算法、稳定婚姻匹配算法以及启发式算法，对无人机轨迹、任务模式、浮标发射功率、浮标‑无人机和无人机‑岸基关联关系进行优化，实现了无人机总任务时间的最小化。本发明缩短了多无人机辅助物联网系统数据收集和回传的总时间，提高了无人机数据收集和回传的性能。
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公开(公告)号：CN116260563A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310244413.3
申请日：2023-03-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明一种非正交多点协作系统中解码顺序判决方法，属于无线通信技术领域，包括如下步骤：基于非正交多点协作系统，构建出用户对的两种不同解码的顺序：第一种解码顺序和第二种解码顺序，并给出了用户的可达速率；通过单调优化方法基于第一种解码顺序得到了基站的最优发射功率和传输速率，并给出了最优发射功率和传输速率的闭式解；通过单调优化方法和构建的低复杂度算法基于第二种解码顺序得到了基站的最优发射功率和传输速率；基于最优传输速率，确定了最佳解码顺序的判决准则。该方法实现了不同用户对的不同最优解码顺序，并有效地提升了用户的传输速率。
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公开(公告)号：CN119485394A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411530453.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/30
Abstract: 本发明提供一种工业物联网双向信息传输与全回路控制协同优化方法，属于无线通信技术领域，包括：构建基于传感器‑控制器‑执行器的双向信息传输架构，并在控制器‑执行器下行链路中引入多播传输方式，提高下行传输资源的利用效率；对上行传输和下行多播分组传输的时频资源进行联合优化，构建工业物联网系统的总成本最小化问题；基于传输调度联合优化算法对工业物联网系统的总成本最小化问题进行求解，得到时频资源的分配方案以及工业物联网系统的最小总成本。本发明能够根据工业环境的信道条件和传感器网络规模自适应调整资源分配，有效地减少了控制系统开销。
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公开(公告)号：CN118678407B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411147209.0
申请日：2024-08-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04W40/10 , H04W40/12 , H04W40/22 , H04W40/20 , H04W40/18 , H04B7/185 , H04B17/309 , H04B17/391
Abstract: 一种工业物联网中基于中继的通感控一体化方法，包括以下步骤：计算基于通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统的两个阶段的划分点、通信功率与传感波束，建立最大化通信、感知和控制一体化中继传输的工业物联网系统总能量效率的模型；将工业物联网系统总能量效率的模型按照两个阶段分为第一阶段系统和第二阶段系统，第一阶段系统采用丁克尔巴赫算法、惩罚项及泰勒展开方法转换为第一近似凸问题，第二阶段系统采用二次变换及重构秩一解的方法转换为第二近似凸问题；采用基于黄金分割的连续凸近似算法求解第一近似凸问题，得到第一阶段系统的最优能量效率，采用重构秩一解的内点法求解第二近似凸问题，得到第二阶段系统的最优能量效率。
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