专利快速检索-快速检索全球专利，免费商用专利数据库-IPRDB

1. 发明授权

CN115865238B 一种信号干扰检测方法及装置有权
公开(公告)号：CN115865238B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310167909.5
申请日：2023-02-27
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：王晨 , 王怀习 , 马涛 , 束妮娜 , 牛钊 , 杨方 , 黄郡 , 刘金红
IPC分类号： H04B17/345 , H04B1/10 , H04B15/00 , G06F18/24
摘要：本发明公开了一种信号干扰检测方法及装置，该方法包括：利用干扰检测设备获取边缘服务器的运行状态参数和目标环境的电磁信号；对运行状态参数和电磁信号进行计算处理，得到特征信号信息；将特征信号信息输入到预设的干扰检测模型进行数据处理，得到干扰检测结果；干扰检测结果包括至少一个目标检测结果；干扰检测结果用于指示干扰检测设备发送干扰信号警报信息。可见，本发明有利于检测信号传输时中是否叠加额外干扰，进而将干扰参数信息反馈给抗干扰系统使其采取相应的措施更好的在接收端进行干扰抑制，从而有效减少接收端信号解码的误码率。

2. 发明公开

CN115865238A 一种信号干扰检测方法及装置有权
公开(公告)号：CN115865238A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310167909.5
申请日：2023-02-27
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：王晨 , 王怀习 , 马涛 , 束妮娜 , 牛钊 , 杨方 , 黄郡 , 刘金红
IPC分类号： H04B17/345 , H04B1/10 , H04B15/00 , G06F18/24
摘要：本发明公开了一种信号干扰检测方法及装置，该方法包括：利用干扰检测设备获取边缘服务器的运行状态参数和目标环境的电磁信号；对运行状态参数和电磁信号进行计算处理，得到特征信号信息；将特征信号信息输入到预设的干扰检测模型进行数据处理，得到干扰检测结果；干扰检测结果包括至少一个目标检测结果；干扰检测结果用于指示干扰检测设备发送干扰信号警报信息。可见，本发明有利于检测信号传输时中是否叠加额外干扰，进而将干扰参数信息反馈给抗干扰系统使其采取相应的措施更好的在接收端进行干扰抑制，从而有效减少接收端信号解码的误码率。

3. 发明授权

CN111178829B 一种在软件项目管理中基于图算法的冲突消解方法有权
公开(公告)号：CN111178829B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911313427.6
申请日：2019-12-19
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：王怀习 , 马涛 , 束妮娜 , 王晨 , 张亮 , 黄郡 , 马春来 , 常超
IPC分类号： G06Q10/10 , G06F16/901
摘要：本发明涉及运筹学中任务规划方法，特别是设计了一种在软件项目管理中基于STN网络的冲突消解方法；其能够满足对大规模时序约束的冲突消解需求；基于图算法的冲突消解方法针对环路冲突和链路冲突两种类型利用环路检测、单源节点最短路径算法、冲突边剪除等算法实现冲突的快速消解。该方案在最大程度上保留时序约束条件的情况下，去除最少的时序约束，实现时序冲突的快速消解。

4. 发明公开

CN109633531A 一种复合噪声条件下的无线传感器网络节点定位系统有权
公开(公告)号：CN109633531A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811566719.6
申请日：2018-12-19
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：马涛 , 刘春生 , 马春来 , 黄郡 , 束妮娜 , 王怀习 , 张亮 , 王晨 , 常超 , 单洪 , 焦均均
IPC分类号： G01S5/02 , H04W64/00
CPC分类号： G01S5/02 , H04W64/006
摘要：本发明涉及一种复合噪声条件下的无线传感器网络节点定位系统，属于无线网络技术领域，解决了节点定位依赖节点间距离信息、复合噪声条件下定位精度差的问题。包括：安装于部分锚节点的接收信号强度器指示器，接收部分未知节点与部分锚节点之间的信号接收强度；安装于部分锚节点的定位器，获取部分锚节点的位置信息；信号处理器根据信号接收强度、位置信息得到部分锚节点中任一节点与部分未知节点中的任一节点间、部分锚节点间的相对距离信息，并构造复合噪声条件下的平方欧氏距离矩阵；综合定位处理器根据平方欧氏距离矩阵，得到无线传感器网络中各未知节点的实际位置信息。该实现了利用较少节点信息、在复合噪声条件下的网络节点精确定位。

5. 发明公开

CN109560972A 一种Ad Hoc网络物理拓扑非协作式推断方法有权
公开(公告)号：CN109560972A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811614989.X
申请日：2018-12-27
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：牛钊 , 马涛 , 马春来 , 束妮娜 , 黄郡 , 单洪 , 王怀习 , 王晨 , 常超 , 刘春生
IPC分类号： H04L12/24 , H04L12/751 , H04W4/021 , H04W64/00
摘要：本发明涉及一种Ad Hoc网络物理拓扑非协作式推断方法，属于无线网络技术领域。该方法包括以下步骤：S1：采用无线电定位对Ad Hoc网络中的节点进行区分定位；S2：根据所述节点区分定位信息获取网络部署区域大小；S3：根据所述网络部署区域大小和所述节点区分定位信息计算出节点的重要通信距离；S4：根据所述节点区分定位信息和所述节点的重要通信距离推断网络物理拓扑。本发明在未知节点通信功率等相关参数的情况下实现网络物理拓扑的自动推断，与现有方法相比，网络物理拓扑的结构有效性提高且实现过程的计算复杂度降低。

6. 发明授权

CN117278540B 自适应边缘联邦学习客户端调度方法、装置及电子设备有权
公开(公告)号：CN117278540B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311572304.0
申请日：2023-11-23
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：束妮娜 , 颜康 , 余静波 , 吴韬 , 杨方 , 王晨 , 王怀习 , 周政伟
IPC分类号： H04L67/01 , G06N3/098 , G06N3/045 , G06F9/50
摘要：本发明公开了一种自适应边缘联邦学习客户端调度方法、装置及电子设备，该方法应用于服务器，包括：初始化生成结构相同的第一神经网络与第二神经网络；令，获取客户端在第轮训练时的状态向量集合；将状态向量集合输入至第一神经网络，得到客户端在第轮训练时的动作向量集合；将待训练的全局模型广播至各个客户端后，以使各客户端基于自身对应的动作向量和本地数据对全局模型进行训练，得到本地模型；获取多个本地模型的参数并聚合，得到新的全局模型；判断新的全局模型的当前精度是否满足预设条件；若是，则将新的全局模型作为训练完成的全局模型。本发明有效提升了全局模型精度和能量效率。(56)对比文件Deng, YH；Lyu, F；Ren, J；Wu, HQ；Zhou,YZ；Zhang, YX；Shen, XM.AUCTION: Automatedand Quality-Aware Client SelectionFramework for Efficient FederatedLearning《.IEEE TRANSACTIONS ON PARALLELAND DISTRIBUTED SYSTEMS》.2022,第33卷(第8期),1996-2004.Yu, Rong;Li, Peichun.Toward Resource-Efficient Federated Learning in MobileEdge Computing Yu, Rong Li, Peichun.《IEEE》.2021,第35卷(第1期),全文.Zhida Jiang;Yang Xu;Hongli Xu;ZhiyuanWang;Chen Qian.Heterogeneity-AwareFederated Learning with Adaptive ClientSelection and Gradient Compression.《IEEE》.2023,全文.Tao Wu;Yuben Qu;Chunsheng Liu;YuqianJing;Feiyu Wu;Haipeng Dai;Chao Dong;Jiannong Cao.Joint Edge Aggregation andAssociation for Cost-Efficient Multi-CellFederated Learning《.IEEE》.2023,全文.Xiaojing Chen;Zhenyuan Li;Wei Ni;XinWang;Shunqing Zhang;Shugong Xu;QingqiPei.Two-Phase Deep Reinforcement Learningof Dynamic Resource Allocation and ClientSelection for Hierarchical FederatedLearning《.IEEE》.2022,2377-8644.

7. 发明公开

CN117278540A 自适应边缘联邦学习客户端调度方法、装置及电子设备有权
公开(公告)号：CN117278540A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311572304.0
申请日：2023-11-23
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：束妮娜 , 颜康 , 余静波 , 吴韬 , 杨方 , 王晨 , 王怀习 , 周政伟
IPC分类号： H04L67/01 , G06N3/098 , G06N3/045 , G06F9/50
摘要：本发明公开了一种自适应边缘联邦学习客户端调度方法、装置及电子设备，该方法应用于服务器，包括：初始化生成结构相同的第一神经网络与第二神经网络；令，获取客户端在第轮训练时的状态向量集合；将状态向量集合输入至第一神经网络，得到客户端在第轮训练时的动作向量集合；将待训练的全局模型广播至各个客户端后，以使各客户端基于自身对应的动作向量和本地数据对全局模型进行训练，得到本地模型；获取多个本地模型的参数并聚合，得到新的全局模型；判断新的全局模型的当前精度是否满足预设条件；若是，则将新的全局模型作为训练完成的全局模型。本发明有效提升了全局模型精度和能量效率。

8. 发明公开

CN116032828A 一种介数中心性近似计算方法及装置有权
公开(公告)号：CN116032828A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310167081.3
申请日：2023-02-27
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：王怀习 , 束妮娜 , 马涛 , 王晨 , 冯也来 , 黄郡 , 沈培佳 , 杨成武
IPC分类号： H04L45/12 , H04L41/142 , G06N7/01
摘要：本发明公开了一种介数中心性近似计算方法及装置。所述方法包括：计算网络G的特征向量中心性；利用所述特征向量中心性，计算网络G中节点的重数，构建多重网络G2；从所述多重网络G2中选出样本节点，得到无重样本节点集合S；计算所述无重样本节点集合S介数中心性，得到网络G介数中心性近似值。可见，本发明基于特征向量中心性计算复杂度低的优点，以特征向量中心性作为依据，选出介数中心性计算的样本节点，样本节点之间的最短路径可以较好地代表网络节点之间所有的最短路径，通过计算样本节点之间的最短路径获取网络近似介数中心性值，从而实现大规模网络中介数中心性的快速计算。

9. 发明公开

CN115865740A 一种基于网络结构的关键链路识别方法及装置有权
公开(公告)号：CN115865740A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310186777.0
申请日：2023-03-02
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：王怀习 , 束妮娜 , 马涛 , 王晨 , 冯也来 , 黄郡 , 沈培佳 , 杨成武
IPC分类号： H04L43/08 , H04L41/142 , H04L43/16 , H04L45/12
摘要：本发明公开了一种基于网络结构的关键链路识别方法及装置。该方法包括：遍历网络的所有边，计算所述网络中任一边的归一化介数值，得到边归一化介数值集；根据预设的边分类模型，将所述网络中的所有边进行分类，得到第一关键链路集和待选边集；根据边归一化介数值集，利用预设的阈值判断模型，对所述待选边集中的边进行处理，得到第二关键链路集；将所述第一关键链路集和所述第二关键链路集进行合并，得到关键链路集。可见，本发明通过对网络中的边进行分类，解决了仅靠介数值确定关键链路的片面性问题，通过设置合理的阈值参数，结合边的介数值确定其余关键链路，解决了介数法中科学性的问题。

10. 发明授权

CN113489619B 一种基于时间序列分析的网络拓扑推断方法及装置有权
公开(公告)号：CN113489619B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111036139.8
申请日：2021-09-06
申请人：中国人民解放军国防科技大学
发明人：束妮娜 , 马涛 , 王晨 , 牛钊 , 汪明智 , 刘春生 , 常超 , 李磊
IPC分类号： H04L12/24
摘要：本发明提供一种基于时间序列分析的网络拓扑推断方法及装置，所述方法包括：获取信息数据，将所述信息数据以时间序列进行表征；根据表征结果，对各节点进行排序，并按照排序次序将各节点对应的时间序列进行拼接；对拼接后的时间序列进行分段近似聚合；使用格拉姆角差场算法对分段近似聚合后的时间序列进行编码，构建类格拉姆矩阵；根据所述类格拉姆矩阵，对网络进行拓扑推断。根据本发明的方案，基于时间序列分析的网络拓扑推断方法可有效完成非协作条件下的拓扑推断。

你已经成功收藏专利！

检索式保存成功!

IPRDB

热门服务

关于我们

友情链接

联系方式