公开(公告)号：CN118102337A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410056620.0

申请日：2024-01-15

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈杰 ,  徐玲 ,  冯维 ,  胡淼 ,  潘鹏 ,  戴绍港 ,  高然

IPC: H04W24/02 ,  H04W12/12 ,  H04W4/40 ,  H04L41/142 ,  H04L41/14

Abstract: 本发明涉及一种基于用户公平性的MEC网络安全能效最大化方法，包括如下步骤：首先每个节点通过信息交互获得网络的基本配置信息，以系统的安全能效最大化为目标，根据本地计算频率约束、安全传输速率约束、总任务完成时间约束和以及节点发送功率约束，建立基于用户公平性的安全能效最大化系统优化模型；然后通过丁克尔巴赫方法将原始问题转化成更容易处理的形式；利用经典的块坐标下降法将优化问题转化为发射功率、时间分配系数和本地计算频率优化子问题进行求解；采用循环迭代，直至算法收敛或小于指定阈值。本发明以安全能效为优化目标对用户计算频率、用户发射功率和时间分配系数进行优化，可以有效地提升系统的安全能效。

公开(公告)号：CN114268966B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202111612235.2

申请日：2021-12-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 齐崇信 ,  冯维 ,  刘健 ,  胡志浩 ,  何莹 ,  高冰洁 ,  高嘉瑜 ,  洪伊甸 ,  夏晓威

IPC: H04W16/22 ,  H04W28/02 ,  H04W28/084

Abstract: 本发明涉及一种无人机辅助MEC网络低时延多任务分配方法及系统。其方法包括步骤：S1、获取多个用户与多个无人机的基本信息，用户基本信息包括用户位置信息、所需卸载任务信息，无人机基本信息包括无人机位置信息；S2、建立一个以最小化用户任务卸载时延为目标，以分配决策和无人机容量为约束的系统优化模型；S3、引入松弛变量至系统优化模型，以得到线性系统优化模型；S4、基于无人机基本信息、用户基本信息，对线性系统优化模型进行求解，以得到任务分配方案。本发明优化了资源分配，实现了时延的最小化，且优化目标只依赖于无人机与用户之间的相互距离，这一参数在初始化阶段可获得，易实现，任务分配算法简单。

公开(公告)号：CN114302476B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202111665166.1

申请日：2021-12-31

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈杰 ,  冯维 ,  徐玲 ,  姜斌 ,  朱芳 ,  居建林 ,  夏晓威 ,  许丹

IPC: H04W40/22 ,  H04W52/18 ,  H04W52/24 ,  H04W52/26 ,  H04K3/00

Abstract: 本发明实施例提供一种无线携能网络基于信任度的节能中继选择方法及装置，所述方法包括：将消息传输过程分为两个时隙，并将第一时隙分为两个阶段，确定对应的消息速率公式以及中继节点接收到的能量公式，进而确定干扰信号的干扰功率的函数；以平均保密速率、干扰功率、中继信任度为约束建立对应的优化模型；在优化模型中，综合计算得到中继信任度的条件公式以及干扰功率的计算公式；推导得到发送者发送功率与中继信任度、干扰信号属性间的约束关系，结合约束关系，确定发送需求对应的最佳中继节点及实际干扰信号的属性。采用本方法能够从已知信任度的中继集合中找到最佳的中继，并获得中继节点的干扰信号发送功率以及发送者的干扰信号发送时长。

公开(公告)号：CN112598710B

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202011560829.9

申请日：2020-12-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘晴 ,  韩浩 ,  唐健 ,  马宁杰 ,  冯维 ,  姜显扬 ,  姚英彪

IPC: G06T7/246 ,  G06T5/20 ,  G06V10/50 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/771

Abstract: 本发明公开了基于特征在线选择的时空相关滤波目标跟踪方法。采用时空相关滤波框架作为主体跟踪框架，在经典相关滤波框架的基础上，在跟踪目标周围提取感知区域特征，作为负样本对相关滤波器进行抗干扰训练；将CN特征加入到时空相关滤波框架中，并利用HOG特征和CN特征的互补特性，在岭回归的架构下，利用训练好的时空相关滤波器分别对HOG特征和CN特征的特征矩阵进行计算，得出各自的响应输出，对跟踪目标进行定位跟踪；利用预训练好的特征描述算子约束特征响应输出变化系数；根据变化系数和特征描述算子的关系确定特征融合系数，控制特征根据跟踪环境变化自适应融合，使特征对跟踪环境的变化有更好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN116600323A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310733103.8

申请日：2023-06-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 钟瑞 ,  冯维 ,  胡淼 ,  樊冰 ,  刘之光 ,  夏晓威 ,  金敏晨

IPC: H04W24/02 ,  H04W28/08 ,  H04B17/391 ,  H04L67/101

Abstract: 本发明公开了一种针对单用户异构蜂窝网络的时延最小化方法，包括如下步骤：S1、搭建异构蜂窝网络，所述异构蜂窝网络包括一个宏基站，n个微基站，一个用户组成；S2、初始化阶段：宏基站获取用户的基本位置信息，初始化用户节点信息和小区间干扰功率，获取各个微基站计算能力，并规定用户所占用的信道带宽；S3、构建通信模型和卸载模型，并根据通信模型和卸载模型以最小化用户端总时延比为目标函数对问题进行建模；S4、利用分支定界算法，求得最优解。该方法涉及无限通信系统中的移动边缘计算技术，利用宏基站、微基站所部署的边缘服务运算器，结合用户设备计算器，以达到在用户设备剩余电池容量有限的情况下最小化用户端时延的目标。

公开(公告)号：CN116405569A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202211612847.6

申请日：2022-12-15

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 金敏晨 ,  冯维 ,  姜显扬 ,  许晓荣 ,  朱芳 ,  夏晓威 ,  吴端坡 ,  胡楚哲

IPC: H04L67/61 ,  H04L67/12 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明属于信息与通信工程技术领域，具体涉及基于车辆和边缘计算服务器的任务卸载匹配方法及系统。方法包括如下步骤：S1，初始化阶段：集中控制中心MBS收集车辆和路边单元RSU的基本信息；S2，考虑车辆的随机移动和多种上传速率计算方法，计算不同车辆和路边单元RSU之间的时延和能耗；S3，建立以联合优化任务卸载时延和能耗为目标，以任务卸载决策和车辆随机移动为约束的优化模型；S4，采用基于代价最小化的匹配算法求解步骤S3建立的模型，得到最终车辆服务器匹配情况。本发明具有能够联合优化时延和能耗、兼顾车辆的移动性和传输可靠性的特点。

公开(公告)号：CN115765846A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211467281.2

申请日：2022-11-22

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郭明宇 ,  冯维 ,  齐崇信 ,  朱芳 ,  夏晓威 ,  姚英彪 ,  许晓荣

IPC: H04B7/185 ,  H04W16/22 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明属于移动边缘计算技术领域，具体涉及基于密集边界优先服务的无人机部署方法及系统。方法包括S1，获取当前场景下相关信息；S2，建立以无人机位置与可通信信道增益为约束，以最大化平均传输速率为目标的系统优化模型；S3，将优化问题分解为最大服务半径与垂直位置子问题和区域划分与水平位置子问题；S4，求解最大服务半径与垂直位置子问题；S5，求解无人机水平位置子问题。本发明具有针对复杂的城市环境，能将无人机作为移动边缘服务器，在数据量剧增时协助用户或者边缘服务器处理任务，使得系统平均传输速率最大化的特点。

公开(公告)号：CN111970717B

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202010787410.0

申请日：2020-08-07

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘浩 ,  冯维 ,  姚英彪 ,  许晓荣 ,  曹荻秋 ,  夏晓威

IPC: H04W16/22 ,  H04W24/02 ,  H04W28/08

Abstract: 本发明公开了一种基于雾无线接入网中内容缓存和用户‑基站关联的方法，包括步骤：S11.建立系统模型，得到用户文件请求服务时延以及获取文件后的用户效用；S12.根据得到的用户文件请求服务时延以及获取文件后的用户效用计算用户效率，并根据计算得到的用户效率建立内容缓存和用户‑基站关联的联合优化模型；S13.根据建立的内容缓存和用户‑基站关联的联合优化模型求解基站最佳的内容缓存方案，得到基站最佳的内容缓存方案，并根据得到的内容缓存方案求解用户‑基站之间的关联匹配问题，得到内容缓存和用户‑基站关联的优化算法；S14.根据得到的内容缓存和用户‑基站关联的优化算法求解原优化问题。

公开(公告)号：CN110811609B

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN201911033704.8

申请日：2019-10-28

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王紫萌 ,  吴端坡 ,  冯维

IPC: A61B5/372

Abstract: 本发明提供了一种基于自适应模板匹配与机器学习算法融合的癫痫棘波智能检测装置，包括：采集模块：用于采集脑电信号；预处理模块：用于数据预处理；对采集到的原始EEG数据进行巴特沃斯带通滤波得到标准EEG信号；自适应模板匹配棘波检测模块：用于执行自适应模板匹配棘波检测并得到结果；机器学习棘波检测模块：用于执行机器学习棘波检测并得到结果；输出模块：用于将检测结果融合并输出。

公开(公告)号：CN115267772A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210596095.2

申请日：2022-05-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 宋慧娜 ,  鲍朴博 ,  滕旭阳 ,  仇兆炀 ,  何美霖 ,  冯维 ,  乔磊 ,  苏明坤

IPC: G01S13/90

Abstract: 本发明公开了基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法及系统，自适应多时相干涉测量方法包括如下步骤：S1、对N幅时序SAR图像进行预处理；N为大于1的整数；S2、在预设窗口中，根据SAR图像的不同结构特征检测SAR图像中的点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域；S3、基于点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域自适应估计复协方差矩阵；S4、对复协方差矩阵进行像素间的相似性检测，基于恒定虚警概率或经验性阈值设置以确定同质点集合；S5、基于同质点集合进行自适应多视处理。本发明考虑了像元的相位信息，在SAR小数据集情况下同质点像元检测结果准确率相比于传统算法在小数据集情况下有大幅的提升。