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公开(公告)号：CN112804726A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110013305.6
申请日：2021-01-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明在结合强化学习试错和动态规划思想的基础上，公开了一种基于地理位置的多智能体Q学习路由算法，QLGR(Q Learning based Geographic Routing)路由协议。协议在考虑下一跳节点质量与负载能力的同时，基于地理位置信息选择较优的邻居节点。同时在数据包传输时考虑数据回传的情况，并对该情况的出现基于惩罚。本发明首先详细分析了QLGR的设计思路、网络架构；其次，设计了基于Q学习衡量邻居节点价值评估方法；接着，结合地理位置信息，权衡贪婪转发与邻居节点价值，设计了一种基于地理位置的转发策略；最后通过仿真实验对提出的路由协议进行测试，并与现有的路由协议进行对比。
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公开(公告)号：CN113128765A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110424601.5
申请日：2021-04-20
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/02 , G06K9/62 , G06F16/24 , G06F16/2458 , G06F17/13 , G06F17/14 , G16Y10/05 , G16Y20/00 , G16Y20/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/35 , H04L29/08 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于农作物监测模型与物联网数据的精准调控技术，该技术包含低成本设施作物感知物联网光谱采集节点，提出设施蔬菜水肥高效绿色精确调控物联网数据分级技术和基于网络编码的设施蔬菜水肥高效绿色精确调控物联网数据传输技术，结合基于光谱的作物生长指标动态模型、基于作物水肥诊断与调控模型，最终实现基于模型和物联网的设施蔬菜水肥高效绿色精确调控技术。
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公开(公告)号：CN113050894A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110424188.2
申请日：2021-04-20
Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟算法的农业光谱数据缓存替换算法。近年来海量增长得农业光谱数据数据的对存储系统带来巨大挑战。单一的存储介质如HDD(Hard Disk Drive，HDD)或SSD(Solid State Drive，SSD)由于其固有物理特性限制，并不能满足实际需求，将SSD和HDD混合使用的存储架构是一种可行的解决方案，这样管理农业光谱数据的混合存储的缓存替换策略就成为存储性能提升的关键。我们推出一种基于计数布谷鸟过滤器热探测方案(Count Cuckoo Filter Hot‑probe Method，CCF)具有非常好的空间和时间效率，且支持删除功能。通过将CCF和自适应两级LRU(Least Recently Used，LRU)相结合，形成CCF‑LRU缓存替换策略，该策略利用CCF识别热数据，利用自适应两级LRU管理缓存。实验结果表明，结合热探针方案的缓存替换策略与传统策略相比，能显著提高缓存命中率。CCF‑LRU相比其他结合热探针方案的缓存替换策略，时间复杂度和空间复杂度更小，命中率更高。
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公开(公告)号：CN112579511A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011509853.X
申请日：2020-12-19
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F15/173
Abstract: 本公开涉及一种新型流式大数据平台硬件架构及其实现方法，所述架构包括：在每台服务器上安装一块FPGA，每块FPGA之间通过高速网络连接，所述FPGA用于实现控制指令传输、提供计算任务的分流控制，该架构采用实时计算框架，通过系统内存进行计算、索引、优化命令执行，其中，所述框架针对不同数量级的数据采取不同的数据计算方法。
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公开(公告)号：CN119316336A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310854480.7
申请日：2023-07-12
Applicant: 南京理工大学 , 南京海道普数据技术有限公司
Abstract: 本发明属于无人机通信领域，公开了一种基于多智能体强化学习的飞行自组网分布式路由方法，所述基于多智能体强化学习的飞行自组网分布式路由方法包括：建立能量消耗、分组递交率、吞吐量和端到端时延四个网络性能模型；建立节点交互机制；建立马尔可夫决策过程，明确状态空间、动作空间、空间状态转移概率的定义，设计奖励函数；基于改进的多智能体深度确定性策略梯度算法DE‑MADDPG，设计基于多智能体强化学习的飞行自组网分布式路由方法；通过各无人机根据各自节点的局部网络信息来修改运行的协议及协议参数，优化系统主网和子网，提升网络整体性能。本发明主要解决传统飞行自组网协议自适应能力不强，网络环境与协议不匹配的问题。相较于传统方法，本发明具有控制延迟低、控制精度高和性能表现好的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113077023A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110424568.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06K17/00 , G06K9/62 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种组串自动选配物联网系统，该系统主要功能是通过改进后的k‑means聚类算法，选出重量和长度指标都符合标准的组串,构成一组成为产品。本发明所提出的方法包括：组串自动选配物联网系统的总体架构设计、流式网络传输编码器、构建相似图方法和基于堆的k近邻快速搜索算法四个关键内容。本发明首先设计了整体的选配控制系统，能够实现数据采集，根据聚类结果对组串进行选配；其次，本发明提出了一种基于分级数据的可靠传输流式网络编码器，提高了系统数据传输的可靠性和稳定性；为了能够确切描述数据的实际分布，本发明通过相似图约减构建相似图，提高了聚类性能；本发明还提出了基于堆得K近邻快速搜索算法，提升了系统选配的速度。
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公开(公告)号：CN119316902A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310857853.6
申请日：2023-07-13
Applicant: 南京理工大学 , 南京海道普数据技术有限公司
Abstract: 本发明涉及移动自组网的路由算法领域，公开了一种基于图注意力网络的移动自组网多径路由优化方法、系统，主要解决传统移动自组网中，由于链路特征和路由方案会对网络性能产生非线性的影响，造成不合适的路由方案导致网络资源浪费的问题。本发明所提出的内容包括：移动自组网多路径网络模型、图注意力网络预测模型、路由优化系统。本发明首先通过软件定义网络技术获取的节点和链路的特征向量生成路径信息；其次根据链路和路径的隐藏状态关系构建移动自组网多路径网络模型；最后在应用层构建图注意力网络预测模型，实现基于图注意力网络的移动自组网多径路由优化方法；另外，根据基于图注意力网络的移动自组网多径路由优化方法建立跨层路由优化系统。本发明提供的基于图注意力网络的移动自组网多径路由优化方法、系统，优化了节点聚合，满足了在移动自组网中的同时学习网络特征和网络复杂结构要求，提高了预测网络性能的准确度，可以辅助选择路由策略，有效提高了网络资源的利用率。
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公开(公告)号：CN119316337A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310857794.2
申请日：2023-07-12
Applicant: 南京理工大学 , 南京海道普数据技术有限公司
Abstract: 本发明属于无人机通信领域，公开了一种基于深度强化学习的飞行自组网自适应路由选择方法，所述基于深度强化学习的飞行自组网自适应路由选择方法包括：建立多模式路由框架；构建飞行自组网自适应多模式路由模型；根据深度Q网络设计基于深度强化学习的飞行自组网自适应路由选择方法。本发明主要解决传统飞行自组网协议自适应能力不强，大规模网络应用场景效果不佳的问题。本发明通过深度强化学习自动调节各个无人机的路由工作模式，将大型网络分解为主体网络和数个与之相连的小型异构网络，可以降低系统复杂度，局部性能达到最优，使得整体网络性能提升。
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公开(公告)号：CN117234107A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311529313.1
申请日：2023-11-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明属于无人机组网仿真系统技术领域，本发明公开了一种基于虚幻引擎的多无人机自组网仿真系统及方法，基于虚幻引擎的多无人机自组网仿真系统包括：飞行模拟平台，包括场景模拟模块、网络性能图表展示模块；协同控制平台，包括无人机控制模块、移动信息获取模块、网络仿真结果处理模块；网络仿真平台，包括基础配置模块、节点移动模块、网络仿真模块。本发明采用上述基于虚幻引擎的多无人机自组网仿真系统及方法，能够解决飞行自组网仿真中常用的移动模型难以描述三维复杂场景下多无人机的真实移动行为，以及常用的网络仿真器对三维的、复杂的网络仿真结果的可视化难以达到理想效果的问题。
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公开(公告)号：CN113159418A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110424626.5
申请日：2021-04-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分析的组串群选优化联动控制技术，该技术针对组串群选参数如子弹串数量、缓存件数量等影响了选配过程中的选配盘进料机构、下料机构、缓存等机构控制的效率问题，提供一种联动控制技术。本发明利用聚类分析对历史选配过程信息进行数据挖掘、分析，并在大数据平台上并行化实现，然后根据当前对本批次选配过程的情况，采用CBR机制预测串选参数，指导选配算法，反馈控制联动件，提高选配效率。
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