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公开(公告)号：CN112929944A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110166963.9
申请日：2021-02-04
申请人： 天津理工大学
摘要： 一种基于模糊逻辑和联盟图博弈的车联网协作内容分发方法，属于边缘车辆网络领域，通过以下步骤实现，第1、系统模型与构架的构建；第2、利用模糊逻辑筛选中继车辆；第3、联盟图博弈。本发明首先采用模糊逻辑来计算RSU(Road Side Unit,路侧单元)通信范围内车辆作为中继车辆的能力，并根据车辆的密度来决定选择中继车辆的比例；然后将道路分段，在每个路段中并行执行联盟图合作博弈算法，使得车辆之间的V2V(Vehicle to Vehicle,车辆与车辆)通信在当前时间片形成一个最优的网络链路结构，从而进行内容分发。结果表明本方法所提出的策略在降低延迟和能耗以及扩大内容分发范围等方面都表现出较好的性能。
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公开(公告)号：CN108306700B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810181263.5
申请日：2018-03-06
申请人： 天津理工大学
IPC分类号： H04B17/391 , H04B17/382 , H04W72/04 , H04W72/08
摘要： 一种基于能效博弈的子载波资源分配方法。采用能效博弈策略来优化子载波分配问题。针对FBMC调制技术不要求子载波相互正交进而存在子载波间竞争的特性，引入显示当前子载波质量的信道状态矩阵，以系统总功耗、单个子载波上的功耗、总时延、干扰温度限和单个子载波上的次用户数等为约束条件，以能效为目标函数，建立多约束条件下的分式规划问题。设计博弈算子，为每个次用户建立效用函数，当每个次用户的效用函数达到最优时，演化博弈达到Nash均衡点，此时的策略组合认为是能效最优的资源分配方法。与现有一些方法相比，本方法(EESA‑EG)的能效最优，且给出了最为合理的子载波分配方案，为信道状态更优的子载波分配了更多的子载波。
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公开(公告)号：CN111741448A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010570066.X
申请日：2020-06-21
申请人： 天津理工大学
IPC分类号： H04W4/46 , H04W40/02 , H04W40/10 , H04W40/32 , H04W84/18 , H04L12/715 , H04L12/733 , H04L12/721
摘要： 一种基于边缘计算策略的分簇AODV路由方法。本方法相比于传统的移动自组织网络，由于车辆节点的高速移动的特殊性，在链路稳定性及网络拓扑控制开销上有了更高的挑战。本发明方法在传统的AODV路由协议中，综合考虑车辆节点能量，车辆行驶速度的信息，对以最小跳数为基础的AODV路由协议进行优化，并结合车对车以及车对路的通信模式，通过在路边单元RSU中添加边缘服务器，使用分层分簇的方法，即簇内车辆节点使用V2V通信模式，簇间车辆节点使用V2V与V2R相结合的通信模式来进行路由的选择。该方法在高速移动车辆自组织网络中提高了路由的先择效率，降低了链路因高速移动而导致断开重新建立链接带来的网络拓扑控制开销。
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公开(公告)号：CN107508646B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710928525.5
申请日：2017-10-09
申请人： 天津理工大学
IPC分类号： H04B17/391 , H04B17/382 , H04B17/336 , H04B17/309
摘要： 一种面向认知无线电网络的跨层干扰受限的功率分配方法。本方法研究了基于FBMC‑OQAM的多用户下垫式频谱共享的认知无线电网络中的功率分配问题。为提高整个网络的能效，引入跨层干扰限制来保护网络中次用户免受过多的干扰；引入虚拟队列的概念，将多用户争用信道导致的额外分组时延转化为在信道对应的虚拟队列中的排队时延。以系统能效为目标函数，以时延和传输功率为约束条件，提出一个非线性约束下的非线性规划问题。通过一些变换将该问题转换为凸多项式非线性规划问题，进而采用拉格朗日对偶方法求其全局最优解。与现有一些方法相比，本方法(EEPA)在提高能效方面具有较高性能，每个用户的功率分配更加合理，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN107707472B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710928523.6
申请日：2017-10-09
申请人： 天津理工大学
IPC分类号： H04L12/721 , H04W40/02
摘要： 一种基于遗传‑细菌觅食优化(GA‑BFO)策略的动态源路由(DSR)方法。本方法针对DSR协议，综合考虑节点能量信息，提出遗传‑细菌觅食优化算法来进行路由选择，即在搜索出到目的节点的多条路由后，对路径进行编码初始化，先启动GA算法，利用它的求解速度快，迅速搜索出若干组优化路径，即最优路径最大概率所在的位置，以此作为BFO算法的菌群初始位置分布，为了弥补GA算法求解精度不高，利用BFO算法的极易搜索出极值的特性，搜索出最优路径。本方法提出的优化策略，在不改变DSR复杂度的前提下提高了路由选择效率及精度，并证明了该算法的收敛到全局最优解的特性。仿真实验表明，本方法是可行的和适用的，也有较好的实验效果。
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公开(公告)号：CN111260118A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010025768.X
申请日：2020-01-10
申请人： 天津理工大学
摘要： 一种基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测方法(MPSO-RBF)，解决如何准确预测城市道路未来交通流量的问题。包括交通流量预测数学模型建立，即根据交通流量数据特征建立对应模型，使用模拟退火算法和遗传算法对初始聚类中心进行优化，并采用模糊均值聚类算法对RBF网络进行训练；使用改进的量子粒子群优化策略，增大粒子位置的随机性，输出最优化的神经网络参数；将优化后的算法应用于径向基神经网络预测模型的参数优化，通过径向基神经网络的高维映射得到所需预测的数据结果。测试结果表明，本发明所提出的算法能够降低预测误差，得到更好、更稳定的预测结果。
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公开(公告)号：CN111194090A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010021357.3
申请日：2020-01-09
申请人： 天津理工大学
摘要： 一种面向边缘计算的多策略信道分配算法(MSCA算法)。针对无线电在WMNs信息传输过程中所产生的的信道干扰和时隙多用户碰撞问题，通过创新性地采用边缘计算技术构建节点数据缓存模型和分步计算节点信道间隔的方式，提出了一种面向边缘计算的多策略信道分配算法。该算法的机制是通过运用边缘计算技术对多播树中的节点进行数据预存储和计算节点之间的信道间隔，进而选出对节点干扰最小的发送信道号，来避免节点信息传输之间的相互干扰。通过实验测试，MSCA算法与多个典型信道分配算法(Proposed、LACA、QASA)相比，在满足吞吐量和端到端延迟的同时，能够最小化信道干扰和网络整体能量消耗。
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公开(公告)号：CN105323818B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201510752454.9
申请日：2015-11-04
申请人： 天津理工大学
摘要： 基于网络区域划分和距离的节能分簇路由方法。针对无线传感网络“热点”问题，本发明提出一种基于距离和网络区域划分的非均衡分簇协议(UCNDD)，在UCNDD算法设计中，采用网络区域划分与分簇相结合的算法，首先定义一个以基站为圆心的环形节点临域，根据距离基站的节点距离将网络划分，临域节点仅作为与基站联系的节点，其余范围的节点，执行优化的分簇路由协议，采用定时机制建立簇，并设定节点不同的竞争半径，使整个网络呈现不均等的分簇，在发送信息路径选择上，亦综合考虑了簇头节点的能量，距离及节点度信息，来选择下一跳节点。通过两种机制相结合的方式，在所适用的区域，能更好的平衡整个网络的能量消耗，延长网络的生存周期。
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公开(公告)号：CN118552875A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410712475.7
申请日：2024-06-04
申请人： 天津理工大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764
摘要： 本发明提供一种基于深度学习策略用于排球视频事件检测方法及装置，属于计算机视觉和排球图像处理领域。通过对视频进行分帧以及语义标注可以更好地为下游任务提供帮助；融合目标检测的人体图像与人体姿态估计的关键点图像可以加快对排球视频的事件定位速度；通过分析视频中的客观数据可为教练员的指导提供有价值的分析信息支持，以便提高运动员训练水平。针对当前由于事件检测存在一定的滞后性和准确性，本发明提出了一种基于深度学习策略的网络用于实现高质量高效率的排球视频事件检测，该模型主要使用卷积神经网络，能够捕获全局和局部特征，并且加快了事件检测速度，有效地改善了排球视频事件检测的效率和质量。
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公开(公告)号：CN118175161A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410302854.9
申请日：2024-03-18
申请人： 天津理工大学
IPC分类号： H04L67/1023 , H04L41/16
摘要： 一种基于云边协同策略的移动边缘计算卸载方法，属于物联网领域。本方法针对软件定义网络中，固定场景下的用户设备计算卸载问题，提出了一种基于云边协同的计算卸载策略。首先使用聚类的方法将边缘设备聚合起来，再对每个类添加一个用于通信的服务器，组成一个用于通信和计算的边缘服务器，并引入云服务器，防止计算时延过长。每个边缘服务器可以为其服务范围内的用户设备提供计算服务。最后，以优化整体时延、能耗以及其他花销为目标，使用人工蜂鸟算法求解最佳的卸载策略。实验结果表明，该方法能够满足各类需求的前提下得到最佳的卸载策略。
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