一种卫星网络组播重传方法及系统

    公开(公告)号:CN114900853A

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202210822363.8

    申请日:2022-07-13

    Abstract: 本发明提供一种卫星网络组播重传方法及系统,该方法包括:将LEO卫星的星间组网建模为类曼哈顿网络拓扑结构;将组播源卫星和组播成员作为网络拓扑节点,生成连接源节点和组员节点的直角斯坦纳树,并将所述直角斯坦纳树作为组播树;丢包待重传组员沿组播树路径发送重传请求至源节点,若中继节点只有一个子节点,则沿组播树路径进行转发,若中继节点不少于一个子节点,则定期扫描中继节点的请求缓存,将请求缓存合并后的综合重传信息发送至源节点;基于组播树和待重传节点点集,通过重传子树构建算法生成重传子树,根据所述重传子树进行局部组播重传。通过该方案可以减少卫星资源占用和源卫星的响应负担,有效提高了丢包重传效率。

    一种移动目标的生命体征检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114403820A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202210038536.7

    申请日:2022-01-13

    Abstract: 本发明提供一种移动目标的生命体征检测方法及系统,方法包括:基于MIMO技术发射配置斜率频率不同的chirp信号,获取多组不同距离分辨率的信号数据;获取目标距离信息,提取目标相位信号;基于模态分解算法,从目标相位信号中分解得到目标的心跳信号和呼吸信号,估算目标心率和呼吸频率。本发明使用非接触式的毫米波雷达检测,实现对移动目标的呼吸速率和心率检测,相比佩戴式、接触式的设备,在保证隐私性的同时给用户带来了愉快的体验;对比其他传统非接触生命体征监测方法,该方法不需要被监测人员正坐在椅子上或正躺在床上使胸腔正对着雷达设备,支持目标在监测区域内进行正常活动,实现生命体征的监测。

    一种移动目标的生命体征检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114403820B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202210038536.7

    申请日:2022-01-13

    Abstract: 本发明提供一种移动目标的生命体征检测方法及系统,方法包括:基于MIMO技术发射配置斜率频率不同的chirp信号,获取多组不同距离分辨率的信号数据;获取目标距离信息,提取目标相位信号;基于模态分解算法,从目标相位信号中分解得到目标的心跳信号和呼吸信号,估算目标心率和呼吸频率。本发明使用非接触式的毫米波雷达检测,实现对移动目标的呼吸速率和心率检测,相比佩戴式、接触式的设备,在保证隐私性的同时给用户带来了愉快的体验;对比其他传统非接触生命体征监测方法,该方法不需要被监测人员正坐在椅子上或正躺在床上使胸腔正对着雷达设备,支持目标在监测区域内进行正常活动,实现生命体征的监测。

    一种共享单车需求量预测方法及预测系统

    公开(公告)号:CN115271833B

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202211191739.6

    申请日:2022-09-28

    Abstract: 本发明提供一种共享单车需求量预测方法及预测系统,方法包括:获取各共享单车站点的历史需求量数据,得到历史需求量特征矩阵,以及根据历史订单数据,生成表示站点邻接关系的邻接矩阵;将历史需求量特征矩阵和邻接矩阵输入图卷积神经网络,获取包含邻居站点需求量信息的特征矩阵,输入深度自注意力网络,提取共享单车需求量时域信息矩阵;将共享单车需求量时域信息矩阵输入卷积神经网络、残差结构和全连接层,输出下一时间段各个共享单车站点的需求量预测值。本发明中深度自注意力网络原生的多头注意力机制对时域特征和空域特征中的目标兴趣特征做更好的学习,在一定程度上提升需求量预测的准确率,更好地解决短时共享单车需求量预测问题。

    一种基于多点联合分配的共享单车停车点选址方法及系统

    公开(公告)号:CN115511336A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211225756.7

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于多点联合分配的共享单车停车点选址方法及系统,其方法,包括:获取多个需求点和多个备选停车点的信息,并根据其确定多点联合分配的非支配排序遗传模型的优化目标和/或约束条件;基于二进制和整数结合的染色体编码方式,生成非支配排序遗传模型的初始种群;计算每条染色体的非支配层级及拥挤距离;利用锦标赛选择法对初始种群进行筛选,基于位置向量的交叉算子和变异算子对筛选后的种群进行交叉和变异,得到子代种群;基于精英策略和非支配层级及拥挤距离,对父代种群进行迭代,直至找到满足一个或多个约束条件的最优解。本发明基于多点联合分配建立NSGA-Ⅱ模型,并对其中的遗传算子进行优化,从而实现了提高了模型的实用性。

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