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公开(公告)号：CN113256999B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110512839.3
申请日：2021-05-11
申请人： 电子科技大学 , 成都畅联众智科技有限公司
IPC分类号： G08G1/042 , G08G1/052 , H04L67/125 , H04L67/10 , H02J50/20
摘要： 本发明公开了一种基于射频无线充电的地磁车辆检测系统及方法，其系统采用射频能量接收模块和能量收集模块为地磁传感器持续提供电量，保证终端设备长时间无需更换电池，并通过终端设备、路由设备、协调器和能量发射机进行自由组网，可灵活增加终端设备的数量；其方法通过消除地磁传感器的软磁效应和硬磁效应误差，将地磁传感器数据进行校准后，再根据地磁传感器数据的校准值，对地磁传感器进行基线校准，保证地磁传感器本身输出数据的精确，再次对地磁传感器输出的数据进行滤波处理，降低噪声的影响，并且保留了数据的峰值，达到噪声的影响减弱，却不影响有效数据的目的；本发明解决了现有检测车辆速度技术存在检测精度不足的问题。
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公开(公告)号：CN113203416B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110296433.6
申请日：2021-03-19
申请人： 电子科技大学 , 成都畅联众智科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种针对摆臂行人的行人航位推算方法，包括以下步骤：S1：利用惯性传感器采集行人的俯仰角序列、方位角序列、时间序列、惯性测量单元频率和定位周期，并计算步伐完成俯仰角和步伐完成手机航向；S2：计算步伐完成航向；S3：利用惯性传感器采集行人的测量步长、俯仰角幅度和加速度振幅数据，并计算步伐完成步长；S4：利用PDR算法，根据步伐完成航向和步伐完成步长进行航位推算。本发明通过分析摆臂行走的姿势，改进了传统的PDR系统，提升了行人摆臂行走时步伐检测以及航向估计的准确性。当行人在使用手机定位同时摆臂行走时，本发明将具有比传统PDR系统更高的精确度。
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公开(公告)号：CN113159319A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110295204.2
申请日：2021-03-19
申请人： 电子科技大学 , 成都畅联众智科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法的区块链共识节点待打包数据选取方法，包括以下步骤：S1：矿工从P2P网络接收待打包数据，并得到每个待打包数据的体积最大值、尘埃阈值和输出值；S2：验证每个待打包数据的合法性，并放入待打包数据池；S3：利用矿工从待打包数据池中获取合法的待打包数据，并得到每笔合法的待打包数据的激励值和体积，并给定区块容量、遗传算法的最大迭代次数、交叉概率和变异概率；S4：利用遗传算法确定总激励值最高的待打包数据组合，完成待打包数据选取。本发明使用遗传算法，求出矿工选择待打包数据打包进入区块的过程中具有最大激励值的最优解，从而提高矿工挖矿过程获得的激励值。
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公开(公告)号：CN113256999A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110512839.3
申请日：2021-05-11
申请人： 电子科技大学 , 成都畅联众智科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于射频无线充电的地磁车辆检测系统及方法，其系统采用射频能量接收模块和能量收集模块为地磁传感器持续提供电量，保证终端设备长时间无需更换电池，并通过终端设备、路由设备、协调器和能量发射机进行自由组网，可灵活增加终端设备的数量；其方法通过消除地磁传感器的软磁效应和硬磁效应误差，将地磁传感器数据进行校准后，再根据地磁传感器数据的校准值，对地磁传感器进行基线校准，保证地磁传感器本身输出数据的精确，再次对地磁传感器输出的数据进行滤波处理，降低噪声的影响，并且保留了数据的峰值，达到噪声的影响减弱，却不影响有效数据的目的；本发明解决了现有检测车辆速度技术存在检测精度不足的问题。
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公开(公告)号：CN113203416A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110296433.6
申请日：2021-03-19
申请人： 电子科技大学 , 成都畅联众智科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种针对摆臂行人的行人航位推算方法，包括以下步骤：S1：利用惯性传感器采集行人的俯仰角序列、方位角序列、时间序列、惯性测量单元频率和定位周期，并计算步伐完成俯仰角和步伐完成手机航向；S2：计算步伐完成航向；S3：利用惯性传感器采集行人的测量步长、俯仰角幅度和加速度振幅数据，并计算步伐完成步长；S4：利用PDR算法，根据步伐完成航向和步伐完成步长进行航位推算。本发明通过分析摆臂行走的姿势，改进了传统的PDR系统，提升了行人摆臂行走时步伐检测以及航向估计的准确性。当行人在使用手机定位同时摆臂行走时，本发明将具有比传统PDR系统更高的精确度。
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公开(公告)号：CN110335153A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910635156.X
申请日：2019-07-15
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明实施例提供的一种基于遗传算法的区块链交易输入选择方法，涉及区块链技术领域，其包括输入集合UTXOs以及目标值target；遍历UTXOs，计算当前余额total；根据total大小、UTXOs中各个UTXO的金额大小以及target大小来判断如何输出，当total>target并且在UTXOs中不存在比target大的UTXO时，将UTXOs中的数从大到小依次相加，直到总和sum>＝target，停止相加，记录相加因子的个数num，将相加因子的组合组合作为初始种群的一个个体，再随机生成剩下M-1个个体(M为种群大小)，形成初始种群；利用遗传算法,查找最好的交易输入选择结果result。通过该方法得到的UTXO组合的金额总和更接近目标输出金额，而且交易输入的个数最少，能够获得最佳交易输入选择结果，大大提高了金额较小的UTXO的流通性。
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公开(公告)号：CN111404928B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010175157.3
申请日：2020-03-13
申请人： 电子科技大学 , 安顺迪讯科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种适用于实时交易场景的区块链节点共识方法，通过分析和量化区块链中各节点设备在网络中的属性，设定了一套多元的且考虑权重的节点可信度量化方法，通过向量、矩阵方法得到量化数值，并依此选举Primary主节点，使得区块链Primary主节点发生故障的可能性降低，进而有效降低视图变更的频率且降低延迟，具有较高的稳定性和较大的交易吞吐量；通过在各节点相互通信响应的过程中设定了多个广播及应答机制，并在多个环节中保障正常节点均在区块链系统能够容忍的无效或者恶意节点数之上，其整体的安全性、实时性、稳定性均适用于金融等严苛场景。
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公开(公告)号：CN111404928A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010175157.3
申请日：2020-03-13
申请人： 电子科技大学 , 安顺迪讯科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种适用于实时交易场景的区块链节点共识方法，通过分析和量化区块链中各节点设备在网络中的属性，设定了一套多元的且考虑权重的节点可信度量化方法，通过向量、矩阵方法得到量化数值，并依此选举Primary主节点，使得区块链Primary主节点发生故障的可能性降低，进而有效降低视图变更的频率且降低延迟，具有较高的稳定性和较大的交易吞吐量；通过在各节点相互通信响应的过程中设定了多个广播及应答机制，并在多个环节中保障正常节点均在区块链系统能够容忍的无效或者恶意节点数之上，其整体的安全性、实时性、稳定性均适用于金融等严苛场景。
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公开(公告)号：CN116488825A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310468532.7
申请日：2023-04-27
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04L9/32
摘要： 本发明提供了一种用于数据确权和数据溯源的非同质化通证的管理和验证方法，包括以下步骤：S1：NFT管理机构部署NFT管理智能合约，并公开相对应的NFT智能合约接口标准；S2：NFT智能合约拥有者根据接口标准实现并部署智能合约，然后向NFT管理智能合约请求注册；S3：NFT智能合约用户向NFT智能管理合约请求铸造NFT，NFT智能管理合约调用安全铸造函数进行NFT铸造；S4：NFT智能合约用户可通过NFT智能合约对NFT进行交互，如转移和销毁；S5：当NFT智能合约发生异常情况时，NFT智能合约拥有者可主动或被动的注销NFT智能合约。
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公开(公告)号：CN116415655A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310447005.8
申请日：2023-04-24
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于有向无环图的去中心化异步联邦学习方法，包括以下步骤：S1：在智能合约中初始化全局有向无环图和联邦学习训练相关参数；S2：各客户端使用基于累计权重的随机游走算法从全局有向无环图中选取k个未验证节点，k是开始联邦学习之前商定的参数；S3：各客户端验证共识层所选取的k个未验证节点，若验证不通过则从全局有向无环图中重新获取未验证节点；S4：各客户端从验证通过的节点中提取模型，然后聚合这些模型为一个新的模型，之后在聚合的新模型基础上继续进行若干轮训练；S5：新模型训练完成后，生成新节点，并将客户端本地有向无环图结构更新到全局有向无环图,重复S2‑S5，直到联邦学习任务完成；S6：联邦学习任务完成后，将全局有向无环图存储在智能合约中，智能合约根据各客户端的贡献发放奖励；该发明与传统联邦学习相比，每个客户端可以异步获取模型，无需等待服务器的聚合，弥补了不同客户端的算力差异，并且由于有验证节点的步骤，避免了恶意节点对全局模型的攻击，提高了性能。
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