基于多特征信道状态信息边缘计算的工厂人员监管方法

    公开(公告)号:CN115166636A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202211075973.2

    申请日:2022-09-05

    Inventor: 谈玲 孙雷 夏景明

    Abstract: 本发明涉及基于多特征信道状态信息边缘计算的工厂人员监管方法,采用CSI中振幅熵、相位差、以及载波间振幅的距离相关系数表征参考点位置信息,并将三个特征数据相融合输入至DQN算法进行工作人员区域判别的操作,提高了DQN算法的鲁棒性与准确性;并且考虑到DQN算法中决策空间的维度较大,在实际运行中会增加边缘服务器的负担、以及拉大运行时延,本发明采用跨领域的方法,通过各FlexPressure压力传感器所反映的压力值适时调整决策空间的维度,从而解决DQN算法中决策空间的维度较大的问题;本发明的实施需要在连续的时间段上进行,考虑到深度强化学习中DQN算法的时延性不高,因此其更适用于本方法。

    基于深度强化学习的多无人机空中充电和任务调度方法

    公开(公告)号:CN114048689A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202210034831.5

    申请日:2022-01-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多无人机空中充电和任务调度方法,包括:构建多无人机群辅助边缘计算模型;预设每个无人机的计算资源;构建多无人机位置部署、用户设备卸载决策和计算资源分配的优化模型;以无人机群能耗最小为优化目标,采用DDQN算法求解用户设备的卸载决策;采用差分进化算法求解无人机的计算资源分配策略;再次利用差分进化算法对无人机部署策略进行优化;迭代直至获得无人机的部署策略、无人机的计算资源最优分配策略,以及用户设备的最优卸载决策。本发明考虑到了多无人机之间的协作,无人机之间计算资源的平衡,使部分无人机充当中继站,将任务传输给其他无人机来计算,以获得无人机系统能耗最小的最优卸载决策。

    一种用于应急通信中的高空基站集群辅助边缘计算方法

    公开(公告)号:CN113852994A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111365868.8

    申请日:2021-11-18

    Abstract: 本发明涉及一种用于应急通信中的高空基站集群辅助边缘计算方法,采用精准获取K值的AK‑means方法求解无人机的数量、以及位置部署,对移动目标区域进行全面覆盖,并且为了防止无人机供电不足、或者其他意外天气情况的发生,在空中部署一定数量配备MEC服务器的高空气球终端,辅助无人机为地面移动用户设备提供通信与计算服务,并引入数字孪生网络来实时反馈移动用户设备、无人机、高空气球终端的地理位置和计算资源等信息,应用深度强化学习中的DDQN算法求解移动用户设备的卸载决策,利用RO算法获取移动用户设备、无人机以及高空气球终端的计算资源分配策略,有效降低整个系统的能量消耗,提高移动用户设备的服务体验。

    适于目标检测的MB-SSD方法和MB-SSD特征提取网络

    公开(公告)号:CN111680705A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010810771.2

    申请日:2020-08-13

    Inventor: 夏景明 张宇 谈玲

    Abstract: 本发明公开了一种适于目标检测的MB-SSD方法,包括:提取多小目标图像,采用生成对抗网络对提取的多小目标图像进行增强;构建MB-SSD特征提取网络,所述MB-SSD特征提取网络包括主支特征提取网络、分支特征提取网络和定位网络,将增强后数据输入MB-SSD特征提取网络,分别获取主支特征提取网络和分支特征提取网络的分类定位结果;再根据定位网络上同区域不同候选框的IoU重合度调整分类网络的输出特征;将主支特征提取网络和分支特征提取网络的分类定位结果进行融合并降维;计算模型损失,训练模型,优化模型参数。本发明能够在分类层中加入相对重合度调整分类结果的方法,来提高SSD算法的分类效果,同时有效的改善了对小目标的检测精度。

    一种用于辅助车辆自动驾驶的天气现象识别系统和方法

    公开(公告)号:CN111340151B

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010446015.6

    申请日:2020-05-25

    Inventor: 夏景明 宣大伟

    Abstract: 本发明公开了一种用于辅助车辆自动驾驶的天气现象识别系统,包括ARM处理器,以及与ARM处理器分别连接的车载摄像头、远程服务器、车载LCD显示屏和通信模块;车载摄像头实时拍摄车辆所处场景的天气图像;ARM处理器将天气图像分割成两部分:包含天空区域天气信息的天空图像和包括地面区域天气信息的地面图像;远程服务器将接收到的天气图像、天空图像和地面图像导入天气现象识别模型,识别得到当前天气图像对应的天气现象类型。本发明分别提取天空局部特征、地面局部特征和全局特征,融合后导入分类器以识别晴天、阴天、雪天、雨天、雾天和沙尘六种天气现象,减少了对样本数量的依赖性,基于中型天气图像数据集即可实现高准确度的天气现象识别结果。

    一种基于云感知的应急通信处理系统

    公开(公告)号:CN109814179A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201910007252.X

    申请日:2019-01-04

    Abstract: 本发明提出了一种基于云感知的应急通信处理系统,该系统主要由三部分组成:云端中心实现空天地信息采集存储,同化预报中心实现信息同化及预报,预警信息发布平台实现预警信息更新与发布。首先,云端中心通过卫星主站、气象气艇和气象雷达等设备完成信息的采集并基于云架构进行存储;其次,同化预报中心以4D-WRF-EnSRF算法为核心对已获得的各类信息进行同化处理,并以云资源的方式送入预警信息发布平台;最后,预警信息发布平台建立预警信息发布网络,将预警信息以DAB、互联网及网络等方式在第一时间送至灾害现场,保障救援行动有效执行及群众快速疏散。

    一种半导体激光器恒流供电电路

    公开(公告)号:CN109546529A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201910031466.0

    申请日:2019-01-14

    Inventor: 夏景明 宣大伟

    Abstract: 本发明公开了一种半导体激光器恒流供电电路,包括调压电路、负反馈电路、温度补偿电路。调压电路用来调节供电电路的输入电压;负反馈电路包括集成运算放大器和三极管,集成运算放大器的正相输入端连接调压电路的输出端,集成运算放大器的输出端连接三极管的基极,三极管的发射极连接集成运算放大器的反相输入端;温度补偿电路包括采样电阻和热敏电阻,三极管的发射极通过采样电阻接地,采样电阻与热敏电阻并联。与现有技术相比,本发明的恒流电路通过引入深度负反馈,使整个闭环系统处于动态平衡状态,通过热敏电阻进行温度探测补偿,使半导体激光器的电流和输出功率趋于稳定;且本发明的恒流电路结构简单,实用性强。

    一种智能建筑微区域内被动式人员定位及统计方法

    公开(公告)号:CN108616982A

    公开(公告)日:2018-10-02

    申请号:CN201810324452.3

    申请日:2018-04-12

    Inventor: 谈玲 夏景明

    Abstract: 本发明公开了一种智能建筑微区域内被动式人员定位及统计方法,包括步骤:对人员所持移动终端主动发出的探测请求进行捕获,获得和发送人员所持移动终端的MAC地址及探测请求数据包;将接收的人员所持移动终端的MAC地址与人员信息绑定,并对探测请求数据包提取RSS值,及利用带采样保持的RSS定位方法和修正无痕卡尔曼滤波算法进行人员定位获得人员所在位置定位坐标;对建筑内进行微区域划分,并根据人员所在位置定位坐标定位到微区域,及对微区域内的人员统计获得每个微区域的人员数量总和。本发明对建筑物内用户的智能设备自动发出的信号进行监测,提高了定位统计准确率,建筑物人员统计情况可以为智能建筑的节能、安全、状态监测提供基础数据。

    一种基于4G信号的无源雷达大气水汽反演法

    公开(公告)号:CN106053490A

    公开(公告)日:2016-10-26

    申请号:CN201610514894.5

    申请日:2016-07-04

    Inventor: 谈玲 夏景明

    CPC classification number: G01N22/04

    Abstract: 本发明公开了一种基于4G信号的无源雷达大气水汽反演法,该大气水汽反演法利用4G信号发射、接收构建地面水汽监测网络,通过对接收的信号处理,反演出待测天气条件下的水汽状况。采用本发明方法能提供精细化数值天气预报所需要的高精度、大容量、近实时的大气水汽探测。

    MIMO系统中基于候选机制的串行干扰消除检测算法

    公开(公告)号:CN105827290A

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201610194563.8

    申请日:2016-03-31

    CPC classification number: H04B7/0413 H04B17/336

    Abstract: 本发明公开了一种MIMO系统中基于候选机制的串行干扰消除检测算法,该算法包括判断信号软判决是否可靠的过程;使用候选星座点来替代不可靠估计符号的过程;最优候选点的选择过程;使用获得的最优结果修正不可靠估计符号的过程。本发明根据信号软估计的结果,判断该估计是否可靠,并通过对不可靠判决进行修正,来改善串行干扰消除中的错误传播问题,并保证了相对低的复杂度,相对与传统算法,本发明在目标误码率为0.001时,可获得7dB左右的SNR增益,使得算法性能接近最优ML算法。

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