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公开(公告)号：CN116976043A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310605175.4
申请日：2023-05-26
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06F30/12 , G06N5/025 , G06N5/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/25 , G06F111/02 , G06F113/04
摘要： 本发明提出了基于知识图谱的SDSS电网智能辅助决策方法，实现了实体到虚拟模型的三维映射，包括以下内容：建立数字模型，接入多源异构基础数据源；电网知识图谱构建，抽取设备、关系、属性以及业务信息，并进行整合、提炼与深度学习，形成完整的图谱体系，不断更新学习新接受的知识；故障信息解析，获取来自电网系统的告警或复归信号并进行解析，实现对信号实现修正和逻辑判读；故障案例查询，针对故障信号在图谱中进行信息匹配，输出解决方案；可视化智能辅助决策，在可视化的基础上，完成对电网系统的实时监测、应对故障方案辅助提示以及知识传承。本发明能够实现故障快速精准定位、及时给出高效处理方案，为电网运行提供新的智能辅助决策手段。
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公开(公告)号：CN115685278A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211331541.3
申请日：2022-10-28
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了基于KF(卡尔曼滤波)的低空无人机航迹定位修正方法，包括：步骤1，从ADS‑B广播获取北斗无人机定位信息数据，包括x,y,z方向坐标与速度和加速度向量；步骤2，将步骤1中的数据作为原始数据，考虑UAV运动状态为xyz三个方向的匀速直线运动，定义其状态向量与观测向量，将原始和向量数据通过线性卡尔曼滤波器得到滤后序列；步骤3，基于步骤2得到的序列，将线性卡尔曼滤波器改进为无迹卡尔曼滤波器，将步骤1中的数据作为原始数据，考虑UAV运动状态为xyz三个方向的匀加速直线运动，进行无迹卡尔曼滤波的更新，得到修正后的定位信息。定位精度显著提高，且可以减小在城市等复杂环境下定位精度的偏差。
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公开(公告)号：CN118139114A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410397488.X
申请日：2024-04-02
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： H04W28/08 , H04W4/40 , H04W4/42 , H04W4/44 , H04W24/02 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/16 , G06N3/092
摘要： 本发明提出的一种面向低空智联网的数据收集与计算卸载方法，旨在解决低空智联网中边缘计算场景下任务卸载和资源分配的优化问题。该方法首先构建了一个包含无人机辅助计算的边缘计算场景系统模型，其中包括多个移动的终端用户，以路边单元(RSU)作为中央控制器。随后将系统关键信息年龄和终端设备的能耗作为优化目标，利用深度强化学习方法代替传统方法，定义了MDP模型。在此基础上，提出了一种基于深度Q网络(DQN)和深度确定性策略梯度(DDPG)算法的DIORA智能计算卸载方法，以适应边缘计算场景的动态复杂性，在执行阶段最大化系统性能。本发明能够有效提高边缘计算系统的资源利用率和任务执行效率，优化用户体验，具有广泛的应用前景和经济效益。
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公开(公告)号：CN117998369A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410245472.7
申请日：2024-03-05
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： H04W16/14 , H04W16/22 , H04B17/382
摘要： 本发明提供了一种基于DQN的无人机灵活联盟形成博弈和动态频谱接入方法及系统，涉及飞行控制领域。本方法包括：评估当前无人机联盟中任务资源需求的冗余程度，量化无人机联盟任务执行的弹性水平，得到无人机联盟任务执行的弹性度量；基于无人机联盟任务执行的弹性度量，构建无人机联盟效用函数模型，利用所述无人机联盟效用函数模型保证无人机联盟内效用分配的公平性；在所述无人机联盟效用函数模型的基础之上，构建弹性联盟形成和频谱分配模型，利用所述弹性联盟形成和频谱分配模型完成当前无人机联盟的结构更新和频谱分配。本方法将联盟的抗任务动态能力指标融入到联盟的效用函数中，保证了联盟任务的高效鲁棒执行。解决了无人机联盟任务执行与频率分配之间的强耦合问题，实现了灵活的联盟组建和动态频谱分配。
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公开(公告)号：CN115685278B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202211331541.3
申请日：2022-10-28
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了基于KF(卡尔曼滤波)的低空无人机航迹定位修正方法，包括：步骤1，从ADS‑B广播获取北斗无人机定位信息数据，包括x,y,z方向坐标与速度和加速度向量；步骤2，将步骤1中的数据作为原始数据，考虑UAV运动状态为xyz三个方向的匀速直线运动，定义其状态向量与观测向量，将原始和向量数据通过线性卡尔曼滤波器得到滤后序列；步骤3，基于步骤2得到的序列，将线性卡尔曼滤波器改进为无迹卡尔曼滤波器，将步骤1中的数据作为原始数据，考虑UAV运动状态为xyz三个方向的匀加速直线运动，进行无迹卡尔曼滤波的更新，得到修正后的定位信息。定位精度显著提高，且可以减小在城市等复杂环境下定位精度的偏差。
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公开(公告)号：CN116865271A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310605009.4
申请日：2023-05-26
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
摘要： 本发明提出的一种基于数字孪生驱动的微电网多智能体协调优化控制策略，考虑微电网群系统的经济效益，上层基于微电网群层面建立数学模型，下层以单个微电网为研究对象，考虑功率平衡、分布式电源出力、储能充放电等约束条件，建立单个微电网的多目标数学模型。本发明使用基于数字孪生驱动的微电网多智能体协调优化控制策略可以提高可再生能源利用率，减小微电网备用容量，降低投资成本。
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