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公开(公告)号：CN112967148B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110340751.8
申请日：2021-03-30
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC分类号： G06Q50/02 , G06Q10/0631 , G06Q30/0226 , G06F17/16 , G16Y10/20 , G16Y30/10 , G16Y40/50
摘要： 本发明公开了一种面向智能物联网算力服务的区块链共识机制，包括面向智能物联网算力服务的区块链架构、矩阵乘积计算任务处理机制、以及奖励调整机制；面向智能物联网算力服务的区块链架构中有四类节点：AIoT节点、协调节点、矿工节点以及验证节点。本发明提出的一系列矩阵乘积计算任务处理机制为参与算力服务的区块链矿工制定了统一的规则与接口，保证了区块链挖矿竞争的公平性，有利于吸引更多矿工参与到区块链，从而进一步提升区块链网络的安全性。利用区块链中矿工分布式的计算服务，降低了因中心式服务带来的安全与隐私泄露风
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公开(公告)号：CN113407345B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202110712564.8
申请日：2021-06-25
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC分类号： G06F9/50 , G06F18/20 , G06F18/2413 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/092
摘要： 本发明公开一种基于深度强化学习的目标驱动计算卸载方法，应用于5G/6G、物联网等无线通信领域，针对现有技术未区分任务类型，导致的计算卸载运行效率低下的问题；本发明采用MoE混合专家系统的任务信息增强模块显著提高了任务信息的特征表达能力，本发明的任务信息增强模块能显著提高任务时延敏感特征在计算卸载决策中的影响占比，从而加大不同类型计算任务的区分度；本发明的深度强化学习的奖励机制能够根据具体的无线网络场景加以定制，也可以根据网络特征自适应的进行调整，本发明采用分布式的计算卸载机制不仅保障了计算卸载策(56)对比文件李波;黄鑫;薛端;侯严严;裴以建.基于DTN的车载云计算卸载算法.云南大学学报(自然科学版).2018,(第02期),全文.
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公开(公告)号：CN113158415B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110200652.X
申请日：2021-02-23
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0631
摘要： 本发明公开了一种基于误差分析的车辆轨迹相似度评估方法，包括以下步骤：S1、根据轨迹步长k，形成车辆的预测轨迹和真实轨迹；S2、计算真实轨迹与预测轨迹之间的相关误差，包括标量误差、矢量误差、标量误差抖动和矢量误差抖动；S3、确定影响因子，并计算抖动窗口大小；S4、计算相似度。本发明通过计算预测和真实轨迹的标量误差和矢量误差的值，再由标量误差抖动和矢量误差抖动的值去动态调整标量误差和矢量误差对相似度的影响程度，可以提高车辆预测轨迹和真实轨迹的轨迹相似度的计算效率，且能高效地辅助车辆轨迹预测模型的更新，增强了车辆行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN112637186B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011507081.6
申请日：2020-12-18
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要： 本发明公开了一种基于区块链的入侵检测功能分布式部署方法，包括以下步骤：S1、检测节点选择；S2、入侵检测功能分布式部署以及执行：将完整的入侵检测功能拆分为若干个独立的检测子功能，并根据一个簇内检测节点的分布，计算最优的检测数据传递路径，然后把子功能部署在检测节点上；S3、对检测节点执行任务的情况进行验证，如果发现恶意行为则把恶意行为打包成区块并广播。本发明通过将完整的检测功能划分为不同的子功能分别部署在不同的检测节点上，检测节点通过最优的数据传递路径，协作完成检测功能，大幅度降低了每个检测节点完成复杂入侵检测算法的负载。
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公开(公告)号：CN113407345A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110712564.8
申请日：2021-06-25
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要： 本发明公开一种基于深度强化学习的目标驱动计算卸载方法，应用于5G/6G、物联网等无线通信领域，针对现有技术未区分任务类型，导致的计算卸载运行效率低下的问题；本发明采用MoE混合专家系统的任务信息增强模块显著提高了任务信息的特征表达能力，本发明的任务信息增强模块能显著提高任务时延敏感特征在计算卸载决策中的影响占比，从而加大不同类型计算任务的区分度；本发明的深度强化学习的奖励机制能够根据具体的无线网络场景加以定制，也可以根据网络特征自适应的进行调整，本发明采用分布式的计算卸载机制不仅保障了计算卸载策略的时效性，也降低了计算卸载决策的任务负担。
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公开(公告)号：CN113242525A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110503887.6
申请日：2021-05-10
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要： 本发明公开一种针对割点故障的移动传感器网络连通修复的方法，应用于无线传感器网络技术领域，针对移动传感器网络中网络割点故障导致的网络分裂的问题；本发明通过执行节点选择算法为潜在的网络割点故障引发的网络分裂选择执行修复任务的移动节点组合，在移动过程中通过移动节点淘汰算法减少不必要的移动，特殊情况下采取降速级联移动算法使修复时间和总移动距离达到均衡的效果，根据连通进度交互流程判断是否连通所有分区，从而最终达到修复网络分裂的目的。
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公开(公告)号：CN112465151A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011490926.5
申请日：2020-12-17
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的多智能体联邦协作方法，包括以下步骤：S1、对每个智能体建立深度强化学习模型；S2、为智能体建立对应的神经网络；S3、智能体与环境进行交互，将决策经验存储到经验池中，并且根据随机梯度下降法更新本地的神经网络模型；S4、将本地的神经网络模型参数传给协作平台；S5、对智能体上传的参数进行聚合处理，并将结果返回给各个智能体进行参数更新；S6、智能体进行软更新，得到最新的本地模型参数；S7、重复S3‑S6，直到完成目标任务。本发明的智能体在通过深度强化学习进行环境探索与决策的同时，利用联邦学习技术获取其他智能体学习经验，从而有效地提高智能体学习效率，且降低智能体之间的协作开销。
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公开(公告)号：CN113536207B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110836466.5
申请日：2021-07-23
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要： 本发明公开了一种物联网网关异常状态下的节能采样方法，包括：对于传感器负责采样的物理量，设定好相关的参数，以及最小的采样间隔时间；传感器节点执行采样，将采样数据存储，然后对采样数据做二阶差分，并根据差分值决定下次采样时间间隔，其值为最小采样间隔时间的整数倍；根据之前的采样值及预测值，通过三次指数平滑算法预测出下一时刻到下次采样时的数据；当采样值与预测的该时刻的值的误差大于阈值时，后面若干个数据采用最小时间间隔来进行采样，平滑值也初始化，并用连续采样获得的数据进行迭代。本发明能够避免无效的采集和数据丢失；对采样数据进行二阶差分运算，实现了采样的节能，能够保证获得足够的数据和预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113556819A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110831708.1
申请日：2021-07-22
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要： 本发明公开了信标模式下ZigBee无线传感器网络错峰时隙分配的方法，包括：基于无线传感器网络节点在环境监测应用中采样的相对周期大小和紧急性按延迟敏感度对数据类型进行划分，在终端的MAC层根据划分的数据类型设计新的时隙请求帧来负载数据类型信息；在协调器端采用改进后的背包算法对竞争期内到达的时隙请求帧完成分配，在保证异类数据相对传输延迟的情况下，充分的利用保证时隙，提升非竞争期时隙的最大传输价值，满足更多节点的传输请求。此外，对于未分配到时隙的节点，采用指数平滑预测算法来对数据进行补全，在一定层面上保证了数据的完整性。
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公开(公告)号：CN114006817B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202111268971.0
申请日：2021-10-29
申请人： 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC分类号： H04L41/0826 , H04L41/0894 , H04L41/14 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了一种面向SDN网络的VGDT构建方法、装置及可读存储介质，在本发明中，基于应用需求和可用资源对数字孪生中映射数据的粒度和设备数字孪生体的构建位置进行动态调整，在合理的资源开销下，保证数字孪生分析、推演和控制软件定义网络的有效性，从而更好地满足应用需求。
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