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公开(公告)号：CN104618966A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510050065.1
申请日：2015-01-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/22
CPC classification number: H04W28/22
Abstract: 本发明公开了一种基于终端协同的无线泛在环境下速率分配方法，该方法在各终端及其接入网络性能因子权重的求解中，将层次分析法和熵值分析法求解的权重进行分配得到实际权重，既实现了终端用户的主观喜好，又实现了各终端及其接入网络之间的客观差异。本发明提出的终端协同分流方法解决了终端的能耗问题，应用于物联网的泛在环境，该方法充分利用了无线泛在环境下的终端与网络资源，增加了网络吞吐量，减少了数据传输时间，同时也扩大了网络的覆盖范围。
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公开(公告)号：CN102427586B
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201110399899.5
申请日：2011-12-06
Abstract: 本发明公开一种基于Fountain码的功率和中继联合优化方法，其特征在于采用Fountain码对信号进行编码传输，基于Fountain码的信息累积特点和实际信道环境构建功率和中继联合优化模型，从而在保证信息传输的可靠性前提下，最优化其有效性指标，以实现信息传输的有效性和可靠性的良好折中，在此基础上，求解联合优化模型的理论最优解作为协作通信的依据。本发明还公开了基于上述联合优化方法的协作通信方法。本发明基于Fountain码的功率和中继联合优化方法的协作通信方法非常简单而易于实现，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN101854693A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010179800.6
申请日：2010-05-21
Abstract: 应用于移动自组织网络的路径稳定度计算方法，该方法首先引入相关因子描述相邻链路之间相关程度，通过分析相邻两个链路的稳定事件之间的相关关系，导出相关因子应满足的五个基本性质，从而准确界定了相关因子的内涵，其次，根据Sklar定理，将相邻两个链路的联合稳定概率即子路径稳定度分解为各链路稳定的边缘概率即每个链路的稳定度和类似于Copula函数的两个链路稳定事件之间的相关性结构；再次，通过改进的Kendall相关系数来近似估计相关因子，从而能够利用统计样本序列的方法在实际网络中获得相关因子的具体值；最终，得出整个路径R的稳定度计算公式：本发明既可与任意单一链路稳定度计算方法相结合计算路径稳定度，具有很大通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114842058B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210316082.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向虚拟现实的先验驱动双向补偿的全景图像配准方法，包括：对两幅待配准图像进行运动目标提取，对提取到运动目标的图像前景集进行自适应形变像素校正，提取图像特征，完成运动目标匹配；对匹配成功的运动目标进行运动方向和速度检测，根据两个摄像头物理时间的差值计算得到运动目标的速度，对各自运动目标进行补偿；对目标提取失败的图像、目标匹配失败的图像以及进行了双向补偿的图像进行图像配准。本发明能够解决现有VR监控场景下存在的因摄像机时钟不同步导致的图像导致的运动前景时图像配准效率低、效果差等技术问题。
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公开(公告)号：CN116367173B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202310336493.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及无人机辅助通信网络中基于两阶段Stackelberg博弈的动态频谱共享系统及方法，包括：第一阶段Stackelberg博弈中，基站最大化自身的效用函数，得到价格、份额奖励、佣金激励的最优解，将最优解广播给无人机，无人机将最优解代入自身的效用函数；第二阶段Stackelberg博弈中，无人机将基站广播的最优解代入自身的效用函数并最大化效用函数，得到频谱资源、价格的最优解，将频谱资源、价格的最优解反馈给基站，将价格的最优解广播给用户，用户将价格的最优解代入自身的效用函数并最大化效用函数，得到频谱资源的最优解，将频谱资源的最优解反馈给基站与无人机；对价格、频谱资源、佣金激励、份额奖励进行动态调整，直至基站、无人机、用户获得最大收益。
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公开(公告)号：CN114821364B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210323197.7
申请日：2022-03-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机运动状态的DeepSort园林垃圾统计方法，所述方法包括：1）针对模糊图像，判断模糊区域对目标垃圾的影响，预测下一帧预测框，减少垃圾的多检，提高统计的准确率。2）针对无人机采集数据时出现突然上升、下降、加速、减速情况，改进预测框与检测框的匹配方法，提高匹配的准确率，降低垃圾的多检率。在智慧园林场景中，利用本发明的技术方案，可实现对无人机拍摄的视频信息中的垃圾进行精准统计，大大减少了在园林管理中人力物力的投入，完善了园林管理系统和保洁人员的考核标准。
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公开(公告)号：CN118689240A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410581025.9
申请日：2024-05-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明提出了面向追捕目标的无人机多源传感群智动态跟踪方法，包括：对待追捕目标从车型外观、车牌号以及驾驶员进行多维特征识别，锁定追捕目标。然后建立无人机的驾驶状态与追捕目标实时运动状态的动态关系，基于两者运动状态动态差值对比实时动态调整跟踪策略和驾驶状态，并基于无人机的动态驾驶调整对追捕目标的轨迹进行预测，根据预测结果进行自适应跟踪，确保对目标的持续监视跟踪，保持与目标的适当距离，并在可能的情况下重新获取目标的跟踪，确保不会因目标的躲避逃脱等变化而丢失目标。无人机对特定追捕目标进行识别、追踪，并不断调整优化提高了目标识别的准确性和鲁棒性，智能应对各种复杂环境，为目标的精准追踪和识别提供有力支持。
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公开(公告)号：CN117014962A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310902388.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/086 , H04L67/63 , H04L67/10 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式联邦学习的设备调度方法、装置、介质及设备，所述方法包括：基于预先计算的包传输错误率求解预设的优化问题，得到初始模型中U个用户设备与S个边缘服务器的关联规则；基于求解得到的关联规则建立边缘服务器与各自关联的用户设备的通信连接；采用预设的协同训练方法由建立通信连接的边缘服务器和用户设备对分布式联邦学习全局模型进行协同训练，得到训练完成的分布式联邦学习全局模型，实现对各用户设备的调度。本发明能够提高分布式联邦学习中用户设备参与训练的可靠性，提高了训练效率。
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