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公开(公告)号：CN118151671B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410585819.2
申请日：2024-05-13
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： G05D1/46 , G05D109/20
摘要： 本发明公开了一种车载无人机边缘协同电力巡检方法，包括：从控制中心获取杆塔输电线路等信息；通过运载车位置部署方法确定运载车停运点和服务的杆塔集合；利用栅格法和地形平滑法进行无人机巡检空间建模，标记杆塔输电线路位置；采用无人机巡检路径规划方法确定每条运载车停运点服务范围内的杆塔输电线路的飞行轨迹；计算运载车上边缘服务器的能耗和时延；综合考虑运载车位置部署、无人机巡检路径规划、边缘服务器能耗和时延三个问题，计算综合巡检效率值，并作为一次完整电力巡检的最优效率标准。通过上述方法，本发明缓解人工巡检危险性大，无人机巡检电量有限，巡检数据量大、网络拥塞使数据传输慢等问题，提高整体电力巡检效率。
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公开(公告)号：CN117997652B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410397400.4
申请日：2024-04-03
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/16 , G06F18/2321 , G06F18/241 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于集成学习的车辆入侵检测方法及装置，包括：将信息增益比最大的初始数据流特征构成数据流的相关特征向量；根据标准化后的相关特征向量采用DBSCAN算法对所有数据流聚类，在每个类簇中随机选取20%数据流存入精简数据流集合；使用ADASYN算法对精简数据流集合进行自适应补充，使用KPCA算法对所有数据流的相关特征向量进行降维，得到关键特征向量；使用数据流的关键特征向量训练集成模型；将车辆实时数据流输入集成模型中得到实时数据流的数据流类型；本发明通过缩减数据集大小以及填充数据流类型，能够在不平衡的数据集中保证检测精度，此外，通过特征降维，能够降低训练成本和响应时间。
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公开(公告)号：CN116866995B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311132115.1
申请日：2023-09-05
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： H04W28/086 , H04W28/08 , H04W4/44 , G06F18/2337
摘要： 本发明公开了一种基于移动车辆的内容分层边缘缓存策略，包括：从边缘服务器中获取信息；使用FCM聚类算法对基站覆盖范围区域内的车辆进行聚类；通过车辆历史请求内容与车辆当前请求内容预测车辆偏好内容，并对偏好内容进行更新；计算历史请求内容的热度值，将热度值大于或等于阈值 的历史请求内容作为盛行内容；将边缘服务器的缓存空间划分为三层， 层缓存偏好内容， 层缓存盛行内容，层为协作缓存空间；当边缘服务器的 层协作缓存空间已满时，通过OSA优化选择算法在边缘计算网络空间找到协作概率值最大的可用边缘服务器进行协作缓存；本发明通过对内容进行分层缓存，可以有效减少缓存冗余，增大缓存空
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公开(公告)号：CN118518982A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410969260.3
申请日：2024-07-19
申请人： 江西师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于扩散模型的FDIA检测方法及装置，包括：根据智能电网拓扑结构数据和母线电力状态数据计算母线的功率，得到母线状态矩阵；通过划分时间段得到母线状态张量；将历史所有时间段的母线状态张量输入扩散模型和U‑net++网络模型进行训练；将当前时间段的母线状态张量输入扩散模型和训练好的U‑net++网络模型，得到预测母线状态张量；将当前时间段的预测母线状态张量和母线状态张量进行离散小波变换，得到损失矩阵，根据损失矩阵找出智能电网拓扑结构中的所有异常位置；本发明通过扩散模型的前向扩散和逆向去噪，有效地降低了智能电网中的异常数据干扰，能够实现对智能电网异常情况的即时监测和定位。
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公开(公告)号：CN118102393A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410501269.1
申请日：2024-04-25
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： H04W28/08 , H04W28/084 , H04W4/029 , G06N3/0442 , G06N3/092 , H04L67/1021 , H04L67/101
摘要： 本发明公开了一种基于移动边缘计算的多用户服务迁移方法，首先边缘服务器获取移动用户的历史轨迹数据、边缘节点集合以及服务集合；构建服务节点预测模型，对移动用户的历史轨迹数据预测得到移动用户的候选服务节点集合；通过边缘服务器的存储负载计算用户间干扰指标；构建深度强化学习模型，将五元组输入到深度强化学习模型得到移动用户将要迁移的最优目标服务器；综合计算移动用户从源服务器到最优目标服务器之间不同迁移路径的迁移时延，选择迁移时延最小的最优迁移路径将服务从源服务器迁移到最优目标服务器。通过上述方式，本发明能够有效降低移动用户之间在迁移过程中产生的干扰，提高服务迁移效率和用户体验度。
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公开(公告)号：CN118038688A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410417318.3
申请日：2024-04-09
申请人： 江西师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于概率分布的城市异常检测方法及装置，包括：根据城市路网数据划分城市区域得到城市子区域；通过预处理得到车辆轨迹数据；根据车辆轨迹数据，统计城市子区域历史30天的时段交通入流量和时段交通出流量，再使用FPD方法构建城市子区域的入流量概率分布集合和出流量概率分布集合；使用LOF算法检测并标记入流量概率分布集合和出流量概率分布集合中的异常；通过找出近似区域得到待检测城市子区域的当前检测数据库；根据当前检测数据库使用LOF算法判断所述待检测城市子区域当天是否存在异常事件；本发明考虑区域之间的相似性，以概率分布的形式对城市交通流进行异常检测，能够有效的识别异常交通流模式。
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公开(公告)号：CN117411731B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311722761.3
申请日：2023-12-15
申请人： 江西师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于LOF算法的加密DDOS流量异常检测方法，包括：使用CKKS全同态加密算法对客户端数据包进行加密得到加密数据包；服务端网关将每个时间段内接收到的所有加密数据包存入对应的加密数据包集合；使用空间抽样算法对每个加密数据包集合进行抽样；采用LOF算法对抽样得到的每个加密数据包抽样集合进行检测，若加密数据包抽样集合中异常加密数据包的比例超过20%，再次使用LOF算法检测出对应的加密数据包集合中所有的异常加密数据包并删除；本发明采用CKKS全同态加密算法对数据包进行加密，然后使用两次LOF算法对加密数据包检测，能够在保护数据安全的同时，高效、准确地检测出DDoS攻击数据包。
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公开(公告)号：CN118102393B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410501269.1
申请日：2024-04-25
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： H04W28/08 , H04W28/084 , H04W4/029 , G06N3/0442 , G06N3/092 , H04L67/1021 , H04L67/101
摘要： 本发明公开了一种基于移动边缘计算的多用户服务迁移方法，首先边缘服务器获取移动用户的历史轨迹数据、边缘节点集合以及服务集合；构建服务节点预测模型，对移动用户的历史轨迹数据预测得到移动用户的候选服务节点集合；通过边缘服务器的存储负载计算用户间干扰指标；构建深度强化学习模型，将五元组输入到深度强化学习模型得到移动用户将要迁移的最优目标服务器；综合计算移动用户从源服务器到最优目标服务器之间不同迁移路径的迁移时延，选择迁移时延最小的最优迁移路径将服务从源服务器迁移到最优目标服务器。通过上述方式，本发明能够有效降低移动用户之间在迁移过程中产生的干扰，提高服务迁移效率和用户体验度。
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公开(公告)号：CN118151671A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410585819.2
申请日：2024-05-13
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： G05D1/46 , G05D109/20
摘要： 本发明公开了一种车载无人机边缘协同电力巡检方法，包括：从控制中心获取杆塔输电线路等信息；通过运载车位置部署方法确定运载车停运点和服务的杆塔集合；利用栅格法和地形平滑法进行无人机巡检空间建模，标记杆塔输电线路位置；采用无人机巡检路径规划方法确定每条运载车停运点服务范围内的杆塔输电线路的飞行轨迹；计算运载车上边缘服务器的能耗和时延；综合考虑运载车位置部署、无人机巡检路径规划、边缘服务器能耗和时延三个问题，计算综合巡检效率值，并作为一次完整电力巡检的最优效率标准。通过上述方法，本发明缓解人工巡检危险性大，无人机巡检电量有限，巡检数据量大、网络拥塞使数据传输慢等问题，提高整体电力巡检效率。
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公开(公告)号：CN117411731A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311722761.3
申请日：2023-12-15
申请人： 江西师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于LOF算法的加密DDOS流量异常检测方法，包括：使用CKKS全同态加密算法对客户端数据包进行加密得到加密数据包；服务端网关将每个时间段内接收到的所有加密数据包存入对应的加密数据包集合；使用空间抽样算法对每个加密数据包集合进行抽样；采用LOF算法对抽样得到的每个加密数据包抽样集合进行检测，若加密数据包抽样集合中异常加密数据包的比例超过20%，再次使用LOF算法检测出对应的加密数据包集合中所有的异常加密数据包并删除；本发明采用CKKS全同态加密算法对数据包进行加密，然后使用两次LOF算法对加密数据包检测，能够在保护数据安全的同时，高效、准确地检测出DDoS攻击数据包。
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