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公开(公告)号：CN117575299A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410067031.2
申请日：2024-01-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/006
Abstract: 本发明提出一种基于改进粒子群算法的协同多任务分配方法，该方法包含如下步骤：获取协同作战的N个作战单元的集合U，集合U内包含每个作战单元的信息；获取M个作战任务的集合T，集合T内包含每个作战任务目标信息；根据作战任务对武器资源需求与作战单元拥有的武器资源，建立协同多任务分配模型；对协同多任务分配模型中任意可行解采用二维混合矩阵的方式进行编码；采用改进的粒子群优化算法求解协同多任务分配模型，该方法设计基于按组排序的初始化策略对粒子群进行初始化，并采用基于交叉进化的粒子更新策略和基于共性的局部搜索策略对粒子位置进行更新迭代，迭代完成后，输出精英解集中所有粒子位置，即为任务分配方案。
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公开(公告)号：CN116208969B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310221067.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于改进海洋捕食者算法的无线传感器网络覆盖优化方法，针对固定范围的目标网络监测区域，以该目标网络监测区域内传感器节点数量、传感器节点部署位置、以及传感器节点统一的感知半径与传感半径作为输入，以目标网络监测区域的网络覆盖率作为输出，构建基于布尔感知的传感器节点联合感知模型；以当前传感器节点二维部署位置和目标网络监测区域的网络覆盖率为输入，利用海洋捕食者算法结合Tent混沌对步骤S1得到的传感器节点联合感知模型的待优化参数进行优化，获得优化后的最大网络覆盖率及其所对应的最优节点位置部署方案。改进海洋捕食者算法取得的优化效果更好，网络节点分布更均匀，覆盖盲区与节点覆盖冗余现象更少。
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公开(公告)号：CN116566906A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310809767.8
申请日：2023-07-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/12 , H04L47/6295 , H04L47/24
Abstract: 本发明公开了一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法及系统，涉及路由器队列管理和拥塞控制技术领域，用以增强指挥控制网络下异构链路汇聚节点队列管理对队列状态的敏感度，进而增强主动队列管理的控制力度，利用平均队列长度表征队列变化的长期状态，利用队列长度变化率表征队列变化的瞬时状态，并且将两者相结合构建了队列状态判定模型，并给出了突发容忍、突发抑制、衰减容忍、衰减抑制、队列平稳五种队列状态的判定依据；在此基础上，结合队列状态判定结果设计具有自适应调整能力的丢弃概率函数，进行主动队列管理，实现对网络流量服务质量的可靠保障。
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公开(公告)号：CN116566903A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310815822.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/10 , H04L47/2441 , H04L43/0852 , H04L43/0876
Abstract: 本发明公开了一种指控网络异构链路汇聚流量的端到端时延分析方法，包括：将指挥控制网络中的时延敏感流量建模为MMPP流量，将指挥控制网络中的带宽敏感流量和尽最大努力交付流量建模为fBm流量，分别推导三种流量的随机到达曲线和有界函数，计算状态时变的通信链路为异构链路汇聚流量提供的总服务速率平均值，分别推导异构链路汇聚节点为三种流量提供的随机服务曲线，基于随机到达曲线和随机服务曲线，推导三种流量端到端时延，并进行性能分析；本发明所设计的方法解决了复杂多维、瞬时涌现的流量到达过程和接续传输、状态时变的系统服务过程导致端到端时延难以精准评估的问题。
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公开(公告)号：CN115277354B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210910664.6
申请日：2022-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L41/06 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/16 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/2411 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N20/10
Abstract: 本发明属于指挥控制网络管理技术领域，具体涉及一种面向指挥控制网络管理系统的故障检测方法，具体包括以下步骤：S1：构建指挥控制网络故障管理系统架构；S2：获取原始故障网络数据集，对数据集进行归一化预处理；S3：对预处理后的数据集运进行数据集的特征降维；S4：构建SVM模型，将SVM应用于指挥控制网络故障检测中；S5：选取SVM模型中需要优化的参数作为评价算法预测性能的性能指标；S6：运用决策灰狼优化算法优化SVM模型中的参数，进行网络故障检测；通过对指挥控制网络系统采集得到的数据进行预处理，本发明提出的方法处理的网络故障数据集相较于原始数据集能够训练出更佳性能的机器学习模型，有效提高了网络故障检测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116170351A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310043768.6
申请日：2023-01-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L43/0876 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/08 , H04L41/147 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图注意力机制的网络流量预测方法，包括网络流量数据的采集，对数据进行处理，转化操作；对DSTGAT网络流量预测模型参数进行初始化设置；将预处理后的网络流量数据输入DSTGAT预测模型中，选择不同的超参数对模型进行训练，训练模型能够挖掘不同节点间网络流量数据的连通性与近相关性，通过使用图神经网络与注意力机制实现时空特征分解，最后进行数据归一化处理，实现网络流量的准确预测。
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公开(公告)号：CN114361775B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111560297.3
申请日：2021-12-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种圆极化可穿戴天线，包括上、下毛毡基板、上、下聚酰亚胺薄膜电路；所述上、下聚酰亚胺薄膜电路与所述上、下毛毡基板叠装固定连接；所述上、下聚酰亚胺薄膜电路上电连接有多组金属贴片；所述下毛毡基板中心开设有一小孔；所述下聚酰亚胺薄膜电路上的金属贴片开设有一U型槽。本发明天线在很宽的频段内实现圆极化效果，3dB以下的轴比带宽超过45％，天线增益稳定，3dB增益带宽超过66％，且天线使用柔性材料制作，尺寸较小，适合人体穿戴。
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公开(公告)号：CN113904103B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111049761.2
申请日：2021-09-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种双频段双模式纽扣天线，属于可穿戴天线的设计与应用领域。该天线包括上下两块介质基板，通过硬质同轴线连接支撑；所述下层基板采用方形的柔性毛毡材料，毛毡背面为完整的金属贴片，所述上层基板采用FR4材料，上层基板正面为方形金属辐射贴片，所述方形金属辐射贴片上有切角，且方形金属辐射贴片上开了不对称的U型槽，从方形金属辐射贴片四边引出四根金属枝节，延伸到上层基板的边缘并弯曲，上层基板背面为略小于基板的圆形金属贴片，在圆形金属贴片上挖去一圆孔，以便连接馈电电缆向正面的辐射贴片馈电。本发明在不同频段呈现不同辐射模式，并且在定向模式下实现了圆极化效果。
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公开(公告)号：CN115963731A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310253612.0
申请日：2023-03-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的指挥控制体系网络结构优化方法，包括：建立多目标优化模型，初始化参数；采用上三角编码方法，将网络结构的邻接矩阵中有效元素进行编码形成染色体；将基础隶属网络结构和协同式网络结构作为启发式信息以生成初始种群，获得初始种群的全部个体；利用适应度函数计算种群中每个个体的适应度；选择出父代个体并采用自适应交叉和变异机制对父代个体进行进化操作，进而得到子代个体；采用精英保留策略更新种群，重复迭代直到满足终止条件，最终输出最优的指挥控制体系网络结构；本发明算法可获得抗毁性和时效性最高的网络结构，实现了指挥控制体系网络结构的优化，并表现出较好的收敛性和准确性。
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公开(公告)号：CN115277420B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211180711.2
申请日：2022-09-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/0895 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种虚拟现实网络资源管理方法，本发明中可见光定位系统向卫星提供用户的位置信息，在卫星产生相应的虚拟图像，并传输给室内小基站，室内小基站通过太赫兹链路将虚拟图像传输给用户。通过选取恰当的服务顺序、室内小基站和用户之间的关联，以及选择合适的可见光接入点，可以有效地实现虚拟图像传输时延的最小化。该问题是一个非线性问题，通过大M方法将非线性问题转换为一个线性混合整数规划问题，并通过Q‑learning算法实现最小传输时延。
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