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公开(公告)号：CN110753374B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201910997805.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种面向任务卸载的协作网络中继节点选择方法及装置，所述方法包括：根据源节点、K个中继节点和若干个计算接入节点建立协作网络；获取每一中继节点对应的一组信道参数信息，源节点通过判断信道参数信息选择K/2个中继节点作为最优中继节点的备选节点，其中当K为奇数时，备选节点的数量为K/2向上取整；根据拉格朗日乘子法对备选节点对应的每个子任务分配带宽，并将带宽分配完毕的每个子任务卸载到若干个计算接入节点；根据每一备选节点卸载任务产生的时延和能耗，计算得到备选节点中最优的中继节点。本发明能够有效降低网络系统卸载任务时的时延和能耗，有效地提高网络带宽优化的效率。
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公开(公告)号：CN113807412A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111002998.5
申请日：2021-08-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种多标签图像分类方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待分类图像，使用Python图像库将待分类图像转换为多维张量；将多维张量输入到预先训练好的分类模型中，得到待分类图像的分类结果；其中，分类模型的训练步骤包括：将待训练图像输入到Transformer网络，获取多维特征向量；获取各个图像的标签，生成标签词向量；根据多维特征向量和标签词向量进行融合处理，获取第一预测标签；根据标签词向量对分类模型进行迭代训练，并根据训练得到的分类模型获取第二预测标签；根据第一预测标签和第二预测标签，结合待训练图像的测试集，确定分类模型。本发明提高了分类效率，可广泛应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN113504986A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110734156.2
申请日：2021-06-30
Applicant: 广州大学
IPC: G06F9/50 , G06F12/0842 , G06F16/172 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了基于缓存的边缘计算系统卸载方法、装置、设备及介质，方法包括：在第一时刻，由用户向边缘服务器推荐流行文件集，所述边缘服务器从所述流行文件集中选取目标文件进行缓存；在第二时刻，所述用户基于所述边缘服务器的缓存进行卸载计算；其中，当请求计算的文件已经缓存在所述边缘服务器中时，所述用户从所述边缘服务器中直接获取文件的计算结果。本发明在考虑了边缘服务器有限空间的情况下，选择用户中流行度高的文件缓存在边缘服务器当中，同时也为任务卸载计算节省了系统的时延和能耗，可广泛应用于边缘计算技术领域。
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公开(公告)号：CN112272390B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011125155.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物理层的任务卸载及带宽分配的处理方法和系统，方法包括以下步骤：计算任务总时延和任务总能耗；根据任务总时延和任务总能耗构建目标函数；获取任务卸载方式以及用户端与边缘计算接入点通信时的带宽；根据目标函数、任务卸载方式以及用户端与边缘计算接入点通信时的带宽生成优化函数；采用深度强化算法优化所述优化函数中的任务卸载方式和用户端与边缘计算接入点通信时的带宽，生成任务卸载比例和带宽分配比例；根据任务卸载比例和带宽分配比例处理当前任务量。本发明通过在进行任务卸载时，同时考虑任务和带宽分配问题，以提高MEC网络传输速率和任务卸载的安全性。本发明可广泛应用于移动边缘计算技术领域。
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公开(公告)号：CN109005234A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810913309.8
申请日：2018-08-13
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全概率缓存策略的缓存方法，包括以下步骤：根据请求文件的文件传输方式，计算所述请求文件的命中概率函数；根据预设的安全传输阈值及所述命中概率函数，计算所述请求文件的成功传输文件概率函数；根据预设的文件流行度函数及所述成功传输文件概率函数，计算缓存系统的平均安全缓存吞吐量函数；当所述平均安全缓存吞吐量函数取最大值时，将待缓存文件在所述缓存系统中各节点的缓存概率集合，作为所述缓存系统的安全概率缓存策略，以使所述缓存系统根据所述安全概率缓存策略对所有待缓存文件进行缓存。通过实施本发明的实施例能够提高了缓存系统文件传输的可靠性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108199793B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810119551.8
申请日：2018-02-06
Applicant: 广州大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413 , H04B7/0456
Abstract: 本发明涉及一种宽带毫米波系统基于时延预补偿的混合预编码方法，其利用信号在毫米波频段传输过程中，主要的信号能量集中在直达径上，以此对在基站端对直达径做时延预补偿，将频率选择信道模型转换成近似平坦衰落信道模型，并针对该平坦衰落信道模型构建以和速率最大优化设计问题，求解优化问题获得在基站端发射总功率受限和射频单元数目受限情况下的最优预编码向量，从而降低了射频单元开销同时抑制了单载波传输过程中的码间干扰问题，改善了移动通信的传输特性。
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公开(公告)号：CN110753374A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910997805.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种面向任务卸载的协作网络中继节点选择方法及装置，所述方法包括：根据源节点、K个中继节点和若干个计算接入节点建立协作网络；获取每一中继节点对应的一组信道参数信息，源节点通过判断信道参数信息选择K/2个中继节点作为最优中继节点的备选节点，其中当K为奇数时，备选节点的数量为K/2向上取整；根据拉格朗日乘子法对备选节点对应的每个子任务分配带宽，并将带宽分配完毕的每个子任务卸载到若干个计算接入节点；根据每一备选节点卸载任务产生的时延和能耗，计算得到备选节点中最优的中继节点。本发明能够有效降低网络系统卸载任务时的时延和能耗，有效地提高网络带宽优化的效率。
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公开(公告)号：CN110061982A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910262870.9
申请日：2019-04-02
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的对抗智能攻击安全传输方法，包括：S1，通过系统的导频信号，估计出主信道、干扰及欺骗信道的链路参数，再分别通过最大化主信道的信噪比、最小化干扰及欺骗信道的信噪比，实现发送端波束成形器、接收端滤波器的设计，抑制特定攻击模式及特定天线数的攻击者；S2，在波束成形器及滤波器的基础上，进行零和博弈，并基于强化学习的功率控制算法，在发送者与攻击者之间展开智能对抗；S3，动态地调整主信道发送与接收天线的数目，应用至波束成形器及滤波器、零和博弈过程，实现有效地抑制智能攻击模式、智能天线数的攻击者；本发明能够抑制智能攻击者的攻击意图，降低攻击概率，提高系统数据传输速率。
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公开(公告)号：CN108418617A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810134006.6
申请日：2018-02-07
Applicant: 广州大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/08 , H04L5/00 , H04L25/02 , H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种基于多个子天线阵列的大规模MIMO系统配置及验证方法，配置方法包括：根据大规模MIMO系统的服务区域均匀划分后的扇区数量配置对应数量的子天线阵列，每个子天线阵列对应服务一个扇区；根据每个扇区内的用户端密集程度，配置每个子天线阵列的天线数量；基于基站端接收的所述服务区域内所有用户端发送的相互正交的导频训练序列信息，以及基站端总的天线数量，获得观测矩阵，并结合观测矩阵估计出信道状态信息；基站端利用估计出的信道状态信息，采用最大比传输预编码方式进行下行无线通信传输。本发明能够有效降低能耗和硬件实现上的复杂度，同时又保证系统频谱效率。
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公开(公告)号：CN113807412B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111002998.5
申请日：2021-08-30
Applicant: 广州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种多标签图像分类方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待分类图像，使用Python图像库将待分类图像转换为多维张量；将多维张量输入到预先训练好的分类模型中，得到待分类图像的分类结果；其中，分类模型的训练步骤包括：将待训练图像输入到Transformer网络，获取多维特征向量；获取各个图像的标签，生成标签词向量；根据多维特征向量和标签词向量进行融合处理，获取第一预测标签；根据标签词向量对分类模型进行迭代训练，并根据训练得到的分类模型获取第二预测标签；根据第一预测标签和第二预测标签，结合待训练图像的测试集，确定分类模型。本发明提高了分类效率，可广泛应用于图像处理技术领域。
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