一种可靠有效的无线传感器网络重启方法

    公开(公告)号:CN103428740A

    公开(公告)日:2013-12-04

    申请号:CN201310305267.7

    申请日:2013-07-21

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种可靠有效的无线传感器网络重启方法。当网络拥有者重启整个无线传感器网络时,SINK节点将其广播包中的ADV信息的版本字段的内容修改为更新版本;各节点各自等时间间隔地广播含有ADV字段的广播包,若广播包中的版本字段的内容比接收到广播包的节点的版本更新,则接收到广播包的节点向广播包的源地址对应的节点发送请求信息,接收到请求信息的节点返回重启命令及相关数据作为回应,收到回应的节点将易失性关键数据存入“持久RAM”后开始重启;完成重启的节点从“持久RAM”中读入易失性关键数据并设置节点的相应参数,完成重启的节点将自身的版本信息和自身广播包中的ADV信息的版本字段的内容修改为更新的版本,之后节点进入正常工作状态。

    一种无线传感网络中动态控制数据包长度的方法

    公开(公告)号:CN101789852B

    公开(公告)日:2012-12-26

    申请号:CN201010039659.X

    申请日:2010-01-12

    Applicant: 浙江大学

    CPC classification number: Y02D70/00

    Abstract: 本发明公开了一种无线传感网络中动态控制数据包长度的方法,包含如下步骤:源节点的请求模块向其动态控制数据包长度模块请求发送数据包到目标节点;源节点的动态控制数据包长度模块的链路评估模块评估链路质量以获最优数据包长度;若所请求发送的数据包的长度均小于等于最优的数据包长度,则该数据包被先经聚合处理再添加标识、或被直接添加标识后发送至源节点的发送模块,否则,该数据包先经分割处理再被添加标识后发送至源节点的发送模块;该数据包被依次发送至目标节点的接收模块、动态控制数据包长度模块,接着被分割处理或聚合处理以进行还原,后再发送给目标节点的接受模块;最后通过目标节点的聚集应答模块向源节点发送应答数据包。

    一种无线传感网络中加速加载ELF文件的方法

    公开(公告)号:CN101277265B

    公开(公告)日:2011-05-04

    申请号:CN200810061577.8

    申请日:2008-05-07

    Abstract: 本发明公开了一种无线传感网络中加速加载ELF文件的方法。本发明方法通过预先获得节点端的内存地址信息,在基站上预加载ELF文件,并修正文件中所引用的符号的地址信息,因此可以减少数据的传输,因为预先在基站上完成了模块的连接过程,因此在传输模块的过程中不需要传送ELF文件的重定位信息和符号信息,其次在节点端可以简化模块的加载过程,加速模块加载过程,因为连接过程和预加载过程由节点端转移到了基站,基站发送的到节点的二进制镜像已经是修正好地址的可执行文件,因此在节点上只需要把镜像写入申请好的内存位置就可以了,省去了重定位的过程。

    在嵌入式系统剪裁可重定位的ELF文件的方法

    公开(公告)号:CN100585561C

    公开(公告)日:2010-01-27

    申请号:CN200810061580.X

    申请日:2008-05-07

    Abstract: 本发明公开了一种在嵌入式系统剪裁可重定位的ELF文件的方法。根据原ELF文件所依赖的体系结构,重新定义ELF文件中需要的数据类型和结构体;根据重定位信息,提取重定位相关联的符号,组织新的符号表和字符串表;用新的数据结构定义代替原来的数据结构,用新的符号表和字符串表代替原来的符号表和字符串表,将其余没有改变的节内容拷贝到新的文件中。本发明与平台无关,可以应用在各种嵌入式平台上面。其优势在于在资源受限的嵌入式系统上裁剪标准的ELF文件格式,通过改变ELF文件的数据类型和删减一些冗余的符号信息,使可重定位的ELF文件更加紧凑,更加小型化,对于一些资源受限的嵌入式系统来说,可以使系统的资源利用率更高效。

    一种基于大语言模型的异构物模型转换方法和装置

    公开(公告)号:CN119358534A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411316863.X

    申请日:2024-09-20

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 一种基于大语言模型的异构物模型转换方法和装置,其方法包括:(1)设备模型解析器负责加载解析设备的物模型文件和profile文件,得到设备的物模型类型和设备的核心功能数据;(2)物模型映射器在物模型转换过程中起着至关重要的作用,通过学习不同设备物模型之间的联系以及相关的模型映射规则微调,得到不同物模型之间的模型映射字典;(3)物模型转换器基于模型映射字典进行物模型宏观框架的转换,同时将设备模型解析器中的源设备物模型核心功能数据转换为目标物模型核心功能数据,并填充到目标设备的物模型和profile文件中;为了保证转换的正确性,基于大模型对转换后的目标物模型文件和profile文件进行转换检测。本发明能克服物模型之间的差异性,提供转换的普适性。

    一种面向移动应用的5G能耗优化方法

    公开(公告)号:CN115278935B

    公开(公告)日:2025-01-17

    申请号:CN202210882568.5

    申请日:2022-07-26

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 一种面向移动应用的5G能耗优化方法,包括:包括(1)转换RRC状态;(2)定义符号;(3)提取特征;(4)识别EOC;(5)预测下一个数据包到达时间。本发明针对5G智能手机上移动应用的能耗优化问题,提出了一种具有两阶段学习的5G无线电节能方法5GSaver:1)在第一阶段,5GSaver利用随机森林(RF)识别EOC事件(IEOC);2)在第二阶段,如果识别到EOC事件,5GSaver通过利用程序执行模式以及每个应用的统计信息,进一步利用深度森林(DF)来预测下一个包到达时间(PPAT)。本发明利用5G NR中新引入的非活动状态来优化UE能耗,与现有的尾部优化方法相比,本发明在节能和通信延迟方面具有更好的效果。

    一种基于随机共振的弱信号自适应检测方法

    公开(公告)号:CN118945735A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410966677.4

    申请日:2024-07-18

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 一种基于随机共振的弱信号检测方法,包括:原始信号采集器对原始信号进行采集,并将采集到的信号送入预处理器;预处理器轮流使用针对不同无线弱信号信号的预处理方式,然后处理完后的信息送入随机共振自适应器;随机共振自适应器轮流使用针对于不同的无线弱信号的随机共振自适应增强方式,并根据结果确定信号的种类和信道;高功率的Wi‑Fi信号发生器控制Wi‑Fi信号让出正在传输的弱无线信号对应的频谱,实现各类弱信号和Wi‑Fi信号的共同传输。

    联合重编排和重调度的5G虚拟无线接入网QoS优化方法

    公开(公告)号:CN117880849A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410012254.9

    申请日:2024-01-04

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 联合重编排和重调度的5G虚拟无线接入网QoS优化方法,提出了一种综合考虑重编排和重调度的QoS保障框架。该框架由三部分组成,启动器、优化引擎和部署器。从总体来看,网络运营商指定他们的需求,并将其提交给框架;启动器收集这些请求,并评估是否启动优化引擎;优化引擎快速提供了一个可行的策略,考虑了满足当前用户需求和重新配置开销之间的权衡;部署器随后会根据该策略重新配置网络。本发明在降低能耗的同时提高用户设备的服务质量,为网络性能提供更为有效的优化策略。

    一种面向移动区块链的云边端计算存储卸载方法和装置

    公开(公告)号:CN117714456A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311636363.X

    申请日:2023-12-01

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 一种面向移动区块链的云边端计算存储卸载方法和装置,其方法包括:(1)对于移动区块链卸载交互过程中的某一个移动设备i,计算其收益函数的最优解;(2)对于移动区块链卸载交互过程中的边缘服务器,计算其收益函数的最优解;(3)对于移动区块链卸载交互过程中的云服务器,计算其收益函数的最优解;(4)根据移动设备、边缘服务器、云服务器的计算资源、存储资源定价与购买量最优解,设置移动区块链计算存储任务卸载平台中云服务器的需求,从而带动系统达到纳什均衡。本发明可以达到斯塔克伯格博弈的纳什均衡,提出的卸载算法支持快速得到移动设备资源购买量、云边服务器资源定价的最优解,并且拥有较强的可扩展性。

    一种基于图注意力网络的微服务异常检测方法和装置

    公开(公告)号:CN117407256A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311347855.7

    申请日:2023-10-18

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 董玮 李皓宇 高艺

    Abstract: 一种基于图注意力网络的微服务异常检测方法和装置,其方法包括:采集所有微服务的性能指标,以及微服务的调用链;对采集到的数据预处理;根据服务器内部的日志记录与数据记录标定得到的数据集作为模型训练数据集;使用训练好的基于图注意力网络的异常检测模型对实时保存的数据样本进行异常检测,得到每一个数据样本的异常评分;设定异常概率阈值,根据数据样本的异常概率判断该数据样本是否为异常数据样本,大于异常评分阈值的被认为是异常数据样本,反之则是正常数据样本,得到异常检测的结果。本发明能及时发现微服务的故障,避免服务中断,便于及时服务故障重启,提高云服务的可用性。

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