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公开(公告)号：CN112395090A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011305251.2
申请日：2020-11-19
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种移动边缘计算中服务放置的智能混合优化方法，包括如下步骤：将移动边缘计算中的服务放置问题通过粒子群优化模型转化为优化问题模型，并进行初始化；模型迭代并利用收缩因子调整粒子的速度；计算系统中的传输延迟、计算延迟、计算能耗、传输能耗及系统总服务成本；根据每次迭代的粒子的速度和位置，计算对应的系统总服务成本，并更新全局最优解；采用模拟退火算法进一步更新全局最优解；本发明提供的方法，能够显著提高服务放置的系统性能，降低系统总服务成本，同时降低了系统服务延迟。
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公开(公告)号：CN110942099A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911196658.3
申请日：2019-11-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于核心点保留的DBSCAN的异常数据识别检测方法，包括以下步骤：S1：将数据集随机划分成训练集和测试集；S2：构建训练集的近邻矩阵Croe-M和逆近邻矩阵Croe-MR，采用逆近邻矩阵Croe-MR作为判定核心点的依据；本发明涉及异常识别检测方法技术领域。该基于核心点保留的DBSCAN的异常数据识别检测方法通过重新定义了“密度”，利用“密度”对训练集进行聚类并打上标签，由此，再利用标签，对剩余测试集中的数据进行分类；通过随机抽样来划分训练集和测试集，提高了该检测方法的拓展性；同时，仅采用核心点建立模型，有效降低噪声点，尤其是边缘点对分类结果的影响；通过“密度”定义，能够好代表样本点在数据集类别中的权重，拥有更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN110689196A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910921109.1
申请日：2019-11-21
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图着色的节点间能量再分配调度算法，涉及无线传感器网络技术领域。本发明包括以下阶段模式：S1能量再分配问题描述：给定一个由静态节点U组成的无线传感器网络(WSNs)，其中能量传输系数矩阵为C＝{c(i，j)}，能量上限列表为eU，能量下限列表为eL，能量传输功率列表为p，初始能量列表为eB，能量预期列表为eE；能量再分配问题(WPTERD)的任务是找一个最优能量传输调度s，使得最终总能量 最大化并且时间跨度最小 S2能量再分配问题分解。本发明的GCEgyTimeD算法使能量再分配过程中的能量损失最小，时间跨度最小，有利于延长无线传感器网络的寿命，有利于构建一个长期的无线传感器网络，具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN107426532B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201710352192.6
申请日：2017-05-18
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明公开一种基于已知轨道的多摄像头合作接力监控方法，该方法应用于多条轨道连接构成的轨道网中，轨道网中随机分布多个移动节点，且各移动节点可在任一条轨道和任一顶点上移动，每个移动节点只能监控其所处边及顶点处的目标，所述轨道网构成的网络拓扑结构图，每条轨道对应网络拓扑结构图一条边，轨道连接点对应网络拓扑结构图的顶点。该方法降低了移动监控成本，提高了监控范围和安全性，应用范围广。
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公开(公告)号：CN110300159A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910496964.2
申请日：2019-06-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算的传感云数据安全低成本存储方法，包括：底层传感器将收集的数据发送至边缘服务器；所述边缘服务器对接收的传感数据进行预处理，利用差分算法把传感数据分为元数据与残差两部分；所述边缘服务器对元数据与残差进行加密，并将残差发送至云端服务器进行存储，并将元数据部分存储在边缘服务器，另一部分发送至本地服务器存储。本发明对传感数据差分处理成元数据以及残差两部分，对数据加密后基于冗余策略将数据分块存储，残差部分的数据块存储在云端，元数据部分数据块存储在边缘层，部分数据块存储在本地以防止数据恢复，进一步提高了数据安全，提高资源利用率，降低云端存储成本并减少了传输带宽消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110213736A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910354785.5
申请日：2019-04-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的传感云底层节点信任评价方法，包括：云端向移动用户发布信任评价任务；移动用户根据自身情况决定是否投标，若决定投标，则向云端上传其自身信息，所有参与投标的移动用户构成用户集合EU＝{u1,u2,...,ui,...,un}；云端基于移动用户上传的自身信息，从用户集合EU中选出参与信任评价的用户集合S；用户集合S中的移动用户对传感云底层的传感器节点进行信任评价，并将信任评价结果上传至云端；云端根据移动用户上传的信任评价结果进行数据聚合，获得最终信任评价结果；云端根据移动用户上传的信任评价结果及自身信息，决定用户集合S中移动用户的实际报酬。本发明通过众包雇佣移动用户对传感云底层传感器节点进行信任评价，能有效减小信任评价的成本。
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公开(公告)号：CN104819722B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201510236744.8
申请日：2015-05-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种行车跟随方法和系统，具体步骤如下：1)用户通过具有定位功能和无线通信功能的移动终端登入；2)判断用户类别，若用户为导向车，则将其位置信息转发给跟随车，同时接收跟随车的位置信息并显示相关信息；若用户为跟随车，则将其位置信息发送给导向车，同时接收导向车的位置信息处理得到导向车的行进路径并显示相关信息。本发明方法和系统利用手机自带的GPS模块实现行车跟随，相较于传统的肉眼跟随方式和普通GPS导航系统具有不易跟丢、不依赖地图数据库的依赖，安全性高的优点。
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公开(公告)号：CN106446502A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610576822.3
申请日：2016-07-21
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种带遗忘因子的特征值特征向量递推的主元分析线性时变结构工作模态参数在线实时识别方法，该方法在经典主元分析线性时不变结构工作模态参数识别的基础上，引入“遗忘因子”、“在线递推”、“特征值特征向量递推”和“矩阵秩-1修正”的思想，能够仅从非平稳振动响应信号中识别出线性时变结构的时变瞬态模态振型和固有频率。本发明是直接对特征值特征向量进行在线递推更新，避免了传统递推主元分析时变工作模态参数识别方法需要反复更新主元模型的缺点，减少了算法时间和空间复杂度，实现了时变工作模态参数识别的在线实时，能够有效监测结构工作模态参数的动态变化特性，可被用于设备故障诊断、健康监测以及系统结构分析与优化。
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公开(公告)号：CN105072083A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510386446.7
申请日：2015-07-03
Applicant: 华侨大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1441
Abstract: 本发明涉及一种基于网络流水印的网络主动追踪方法，以及一种基于网络流水印的网络主动追踪系统。本发明对追踪链路上的流量首先进行信息熵分析，确定嵌入水印和提取水印的时间点，有针对性的嵌入和提取水印，代替现有系统中随机盲目的嵌入和提取水印，具有更高的追踪效率。本发明对追踪链路上的流量在嵌入和提取水印之前首先对流量进行信息熵分析，在信息熵大的时间段增强了水印(追踪标志)的隐蔽性和健壮性，从而具有更高的追踪准确率。本发明同时对所述追踪的网络节点的输入流和输出流进行检测，对跳板主机来说，在它的输入流量和输出流量中同时能检测到水印，而对于攻击源来说，仅在输出流量中检测到水印。
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公开(公告)号：CN104809527A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510236530.0
申请日：2015-05-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种手机打车的订单自动选择方法，1)若已接订单列表尚未存在订单，则进入步骤2)，若已接订单列表存在订单，则进入步骤3)；2)判断司机能否在规定的时间内完成从当前地点至新订单接客地点的路程，并判断新订单效率值是否为正，若均满足，则将新订单加入订单列表，若否，则拒绝新订单；3)先根据接客开始时间判断新订单处于订单列表的位置，而后针对不同位置，分别进行时间冲突判断及对应的订单效率值判断，若均满足，则将新订单加入订单列表，若否，则拒绝订单。本发明能使司机利益最大化的同时还避免了司机对订单做出判断时存在的安全隐患，另一方面可以合理地调度的士资源，缓解“打车难”、“空载多”的问题。
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