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公开(公告)号：CN112104494A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010939692.1
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空地协同边缘计算网络的任务安全卸载策略确定方法，属于无线通信与计算融合领域。包括：1)将数据任务上传至无人机微云，计算任务处理时延与能耗；2)将数据任务上传至远端基站边缘云，计算任务处理时延与能耗；3)综合考虑数据任务卸载的安全性和能效性，计算任务卸载的安全能效函数；4)得到任务卸载过程中兼具安全性和能效性的最大化优化问题。本发明方法通过融合无人机微云和远端基站边缘云协同计算模式，为计算密集型应用提供服务质量保障，在满足时延约束和能量约束的同时最大化合法用户的安全能效性。
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公开(公告)号：CN116528301A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310507922.0
申请日：2023-05-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08
Abstract: 本申请涉及一种基于鲁棒性的多无人机辅助移动边缘计算方法。该方法包括：终端获取当前需要计算的任务相关信息输入终端任务卸载策略分析模型，输出最佳的本地计算与任务卸载策略，终端根据最佳的本地计算与任务卸载策略，将需要卸载的任务，通过上行链路信道请求将任务卸载至连接的无人机的MEC服务器上进行边缘计算，无人机的MEC服务器返回计算结果至终端，无人机的MEC服务器获取的环境参数输入无人机边缘计算策略分析模型，输出CPU计算资源分配结果和飞行轨迹，无人机的MEC服务器根据CPU计算资源分配结果为终端分配边缘计算的CPU计算资源，根据飞行轨迹控制无人机的飞行轨迹。提高了多无人机辅助的MEC系统的能效和性能。
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公开(公告)号：CN113810878B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111010521.1
申请日：2021-08-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网任务卸载决策的宏基站放置方法，具体为：步骤1：建立Y*Y个编码矩阵，并对行和列进行组合，步骤2：建立数字孪生网络，对每一种组合进行仿真；步骤3：计算得到每一种组合中每个宏基站的最优任务卸载决策，步骤4计算每一种组合下每一个宏基站的总能耗；步骤5：建立总能耗的最小目标函数，并采用粒子群算法进行求解；从而得到最优的组合。本发明考虑了边缘计算中的宏基站的放置问题，在满足任务计算要求的前提下，减少宏基站中边缘服务器的闲置时间，进一步降低能耗。
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公开(公告)号：CN113590232A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110965259.X
申请日：2021-08-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的中继边缘网络任务卸载方法，包括搭建中继边缘网络任务卸载策略模型；更新数字孪生体环境中对应的各个部分的状态；将数字孪生体的参数传入模拟任务卸载系统进行迭代训练，得到最优任务卸载策略模型；将最优任务卸载策略模型传输到模拟人工控制界面进行备份；将当前的数字孪生参数训练模型以及最优任务卸载策略模型传输到数字孪生体环境缓存，并由现实中的边缘服务器转发给每个中继节点，中继节点再转发给与其通信的用户终端；用户终端和中继节点根据最优任务卸载策略模型进行相应的任务卸载。本发明可以减少现实5G边缘计算技术在落地过程中的试错成本，提高了落地效率。
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公开(公告)号：CN120018159A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510475283.3
申请日：2025-04-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种针对空中RIS姿态变化的通信网络优化方法，属于无线通信领域，包含空中RIS辅助的通信网络场景，基于欧拉角的空中RIS控制方法，以联合优化UAV轨迹和空中RIS姿态，采用深度强化学习算法，以最大化系统通信速率和；考虑空中RIS姿态与UAV轨迹之间的耦合关系，以及RIS信道增益与朝向之间的联系，使应用场景更符合显示情况，应用到实际场景中取得较好的效果；提出的SAC算法不仅关注累积奖励的最大化，还将策略熵作为关键优化目标之一；在最大化累积奖励与策略熵的加权和，通过引入策略随机性，鼓励智能体在动作选择时具备更高的探索能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119031392A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411506674.9
申请日：2024-10-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04W24/02 , H04W28/08 , H04W28/084 , G06N3/084 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种无人机通感算融合网络中基于DNN的拆分学习方法，属于移动边缘计算和无线通信领域，无人机通感算融合网络包含多个无人机、配备边缘服务器的中心控制器和地面终端用户；无人机辅助的通感算融合网络环境包含通信用户集合和计算服务器集合；通过将DNN模型自适应地分割，并在无人机和边缘服务器上协作执行，优化计算资源和通信资源的分配，通过将 DNN 模型自适应地分割并在无人机和边缘服务器上协作执行，优化计算资源和通信资源的分配，提高了ISCC系统的性能。
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公开(公告)号：CN119025291A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411525289.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种算力网络中基于图神经网络的资源协同调度方法，属于计算机领域。本发明在综合考虑网络中各个计算节点的资源使用状态的情况下使算力网络高效运行并提升网络性能；将网络环境建模成图结构，并利用GNN来实时更新并提取网络环境中的状态信息；为了最大化算力网络的性能并满足用户的多样化需求，本发明结合GNN和DDPG，使用双重神经网络架构分离策略学习和价值学习减少了过度估计的风险，并且引入经验回放的方式使得算法更容易收敛，提升了算法的稳定性和学习效率，还增强了模型的泛化能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118089600A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410130344.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种茶树叶面积指数测量方法，属于农业遥感信息技术领域，方法包括：在预先划定的实验样区内，使用光学测量仪器测量各预设测量点的叶面积指数；计算各预设测量点的叶面积指数的平均值，并利用预获取的枝干修正系数对所述平均值进行修正，获取所述实验样区内茶树的叶面积指数；其中，所述枝干修正系数是由不同实验样本的枝干投影数据与叶面积指数真值进行拟合获取的。该方法能够修正枝干遮挡问题造成的茶树叶面积指数误差。
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公开(公告)号：CN116127410A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211397471.1
申请日：2022-11-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的图像数据交易方法及系统。方法包括：数据买家和卖家通过智能合约建立交易关系；数据卖家加密数据并将加密后数据连同提取的版权信息上传至智能合约；数据买家从智能合约获取数据并解密数据，计算版权信息上传至智能合约；智能合约根据买卖双方的版权信息来确定正确的版权信息PHa，根据交易记录中关于PHa的信息判断是否存在恶意行为，在没有恶意行为时完成交易，在识别出恶意行为时，智能合约终止交易，并寻找到真正的数据卖家，使买家和真正的数据卖家建立交易关系。本发明将感知哈希和区块链结合，将交易数据的感知哈希直接存储至区块链，在没有第三方认证机构且不影响数据使用的情况下，解决了交易数据的版权保护问题。
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公开(公告)号：CN114048689B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210034831.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F9/445 , G06F9/48 , G06F9/50 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F119/06 , G06F119/12
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。
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