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公开(公告)号：CN112865199A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110357202.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种电动汽车充电需求响应的在线调度方法及装置，其中方法包括：针对预设时间范围内的每一时隙，在该时隙内接收多个第一用户终端的电量需求信息，以及电网的紧急需求响应EDR信息；第一用户终端为有充电需求的用户终端；基于电量需求信息和EDR信息，向多个第二用户终端展示需求信息，并接收各第二用户终端返回的响应信息，响应信息包括：第二用户终端能够向外提供的电量和电量的价值；基于电量需求信息、EDR信息、响应信息以及本地发电机的信息，构建优化模型；利用优化模型，为第一用户终端确定该时隙下的电动汽车充电调度策略。本发明，能够更好的满足电动汽车的充电需求。
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公开(公告)号：CN107276902B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201710438982.6
申请日：2017-06-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/741 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种地理位置与IP地址结合的车联网路由寻址方法。本发明地理位置与IP地址结合的车联网路由寻址方法包括：RSU接收OBU发送的第一请求数据包；所述RSU存储所述第一接口信息和所述第一位置信息的对应关系；所述RSU获取所述第一数据部分；所述RSU向所述服务器发送所述第一数据部分；所述RSU接收所述OBU发送的第二数据包；RSU更新所述OBU的第一位置信息；所述RSU接收所述服务器发送的第一响应数据包；所述RSU获取所述OBU的IP地址中的接口信息；所述RSU获取对应的第一位置信息；所述RSU确定下一跳OBU；所述RSU向所述下一跳OBU发送所述第一响应数据包。本发明通过地理位置与IP地址结合，使得OBU与RSU之间传递数据包时能够根据对方地理位置选择最合适的路由途径。
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公开(公告)号：CN107508855A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710566184.1
申请日：2017-07-12
Applicant: 北京邮电大学 , 北京汽车研究总院有限公司
Abstract: 本发明提供一种车联网中的节点通信方法和车联网节点，所述方法包括：源节点生成数据请求消息，数据请求消息中携带所请求的数据标识以及源节点标识；源节点将数据请求消息发送至车联网中朋友圈的下一跳节点，以使下一跳节点根据数据标识确定是否具有所请求的数据，朋友圈由车联网中的节点与源节点之间的通信频繁情况和具有的数据接近程度中的至少一个确定。本发明提供的车联网中的节点通信方法和车联网节点可以提高车联网中的节点在移动过程中通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN107276902A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710438982.6
申请日：2017-06-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/741 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种地理位置与IP地址结合的车联网路由寻址方法。本发明地理位置与IP地址结合的车联网路由寻址方法包括：RSU接收OBU发送的第一请求数据包；所述RSU存储所述第一接口信息和所述第一位置信息的对应关系；所述RSU获取所述第一数据部分；所述RSU向所述服务器发送所述第一数据部分；所述RSU接收所述OBU发送的第二数据包；RSU更新所述OBU的第一位置信息；所述RSU接收所述服务器发送的第一响应数据包；所述RSU获取所述OBU的IP地址中的接口信息；所述RSU获取对应的第一位置信息；所述RSU确定下一跳OBU；所述RSU向所述下一跳OBU发送所述第一响应数据包。本发明通过地理位置与IP地址结合，使得OBU与RSU之间传递数据包时能够根据对方地理位置选择最合适的路由途径。
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公开(公告)号：CN116702882A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310680763.4
申请日：2023-06-09
Applicant: 北京邮电大学 , 北京微芯区块链与边缘计算研究院
Abstract: 本发明提供一种联邦学习的分组算法及系统，涉及联邦学习技术领域。该联邦学习的分组算法，包括：对每个用户的网络进行梯度过滤得到每个用户的重要梯度索引矩阵，计算每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离，所述重要梯度为在训练神经网络时，对神经元起促进或抑制作用大的梯度，即为在神经网络梯度矩阵中绝对值大的梯度；将每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离进行归一化处理，通过归一化的欧式距离构建用户间的相似度矩阵；根据用户间的相似度矩阵中的值，将与其他用户的欧式距离均偏离大的用户判定为恶意客户端，并终止联邦学习进程；排除掉恶意客户端后，对于其余用户依次将其中欧式距离最小的用户对进行分组，并更新用户间的相似度矩阵对应的值，直至全部用户完成分组。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113591999A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110887349.1
申请日：2021-08-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种端边云联邦学习模型训练系统及方法，应用于模型训练的技术领域，可以根据获取样本数据的成本、预设的不同准确率对应的联邦学习成本和预设的不同模型准确率对应的模型损失，计算待训练的联邦学习模型的总训练成本最低时的模型准确率，得到目标准确率，并根据样本数据对待训练的联邦学习模型进行训练，得到满足目标准确率的联邦学习模型，从而不但可以保证联邦学习模型的准确率，还可以降低联邦学习模型的训练成本。
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公开(公告)号：CN109345870A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811046112.5
申请日：2018-09-07
Applicant: 北京邮电大学 , 北京汽车研究总院有限公司
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明实施例提供了一种预防车辆碰撞的预警方法及装置，其中，方法包括：检测至少一侧车道的车辆是否变道，确定变道车辆，基于变道车辆与制动车辆之间的距离，计算制动车辆的紧急制动时间，然后按照紧急制动时间对驾驶员进行提醒，可以提高预防车辆碰撞的准确率，提高预防交通事故发生的准确率。
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公开(公告)号：CN109218974A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811087956.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 北京邮电大学 , 北京汽车研究总院有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种协作隐私保护的节点确定方法及装置。所述方法应用于每一第一节点，包括：向网络发送信息查询请求；标识出作出回应的LBS服务器和第二节点，作为该第一节点的候选策略节点；随机选取一个候选策略节点，标记为该第一节点的当前策略节点，在所有第一节点都有当前策略节点时，计算该当前策略节点的效用值；计算除当前策略节点外所有候选策略节点的效用值，将最大效用值对应的候选策略节点，标记为该第一节点的第一候选策略节点；将当前策略节点与第一候选策略节点中最大效用值对应的策略节点更新为当前策略节点；在所有第一节点的当前策略节点不再变化时，将每一第一节点的当前策略节点，确定为该第一节点的目标策略节点。
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公开(公告)号：CN119091152A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411155073.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种非理想条件下的车路协同联合感知方法及系统，属于车路协同技术领域；联合感知方法包括：从智能汽车和智能路侧基础设施中选择一个节点作为自我节点，围绕自我节点构建V2X图，共享元数据；在各个节点上，使用PointPillar模型从激光雷达感知环境得到的点云图像中提取视觉特征图；对提取的视觉特征图，采用一系列1×1卷积沿通道维度逐步压缩，各个节点使用车联网通信信道共享视觉特征图；通过设置V2X注意力融合模块和延迟补偿模块来修正自我节点接收的特征图，自我节点聚合修正后的特征图，完成节点间的特征融合；将融合特征图经过两个1×1卷积层进行检测框回归和分类，输出自我节点感知其他节点的3D检测框结果。
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公开(公告)号：CN115936361A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211549023.9
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06N20/20
Abstract: 本申请公开了一种云边缘系统联邦学习需求响应的在线调度方法及相关装置，方法包括获取各联邦学习任务的任务参数，并基于各任务参数以及调度参数确定任务社会福利及系统社会福利；以联邦学习任务训练时间约束、联邦学习任务训练条件约束、联邦学习任务的期望准确性约束及能量上限约束，基于任务社会福利及系统社会福利构建长期社会福利最大化问题；解耦所述长期社会福利最大化问题，得到调度结果。本申请以联邦学习任务的在线学习问题为出发点，以在动态环境中构建长期社会福利最大化问题，通过解耦构建长期社会福利最大化问题来实现边缘完了的长期社会福利最大化，从而可以降低联邦学习任务的训练成本。
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