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公开(公告)号：CN119309573A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411312836.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种机器人视觉惯性导航方法、装置及存储介质，属于移动机器人导航技术领域，所述导航方法包括以下步骤：利用IMU传感器测量移动机器人的运动信息；利用相机采集移动机器人的图像数据；将特征点和描述子输入到LightGlue网络模型中，获得图像的局部特征点匹配关系；通过优化恢复视觉尺度信息、标定陀螺仪的偏移，并估计IMU坐标系速度、重力加速度和IMU的偏置；引入视觉特征重投影误差、IMU预积分误差以及边缘化残差约束后整体转化为目标函数，得到非线性优化结果；进行进一步重定位，得到重定位结果；全局位姿图优化，得到最终的全局位姿图优化结果，依据全局位姿图优化结果进行导航操作。本发明能够提高在视角变换和光照变化下的定位精度和运行效率，实用性强。
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公开(公告)号：CN116709359A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310959006.0
申请日：2023-08-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行Ad Hoc网络的自适应路由联合预测方法，属于通信技术领域，本发明所述的联合预测方法采用长短期记忆（LSTM）模型来预测和获取每个相邻无人机的机动性、缓冲区可用大小和链路过期时间，以避免出现高机动性、高流量和弱链路的无人机，并建立合适的路径；然后将路由决策问题表述为优化问题，并使用所提出的基于熵权的多度量（EWMM）方法进行快速联合路由决策。本发明所提出的集成的预测和决策过程考虑了当前和未来可能导致丢包或延迟的多度量因素，仿真结果证明了基于LSTM的联合预测（JP）模型的有效性，并表明JPE协议优于PAP和SPA协议。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114996344A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210110501.X
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了关联规则挖掘领域的一种数据库关联规则挖掘方法及系统，包括：扫描事务数据库中的每一条事务记录，获得事务数据库的事务项T和数据项种类；以事务项T为列，以数据项种类为行，构建布尔矩阵Td；利用与运算原则计算单个数据项种类和多个数据项种类结合的种类组的支持度sup，通过支持度sup筛选出关联性最强的种类组；根据关联性最强的种类组内包含的数据项种类，获得数据项种类之间关联规则；本发明与现有技术相比可以有效的减少扫描次数，降低运算时间。
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公开(公告)号：CN114666883A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210189602.0
申请日：2022-02-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工鱼群算法的NOMA下行链路功率分配方法。建立NOMA系统子信道内能量效率函数，以平均吞吐量和用户公平性构建约束条件；将子信道内用户的功率分配系数归一化为人工鱼群算法中鱼群的多维位置向量，以NOMA系统子信道内能量效率最大化为目标函数，利用优化的人工鱼群算法求解最优功率分配系数；基于求解出的最优功率分配系数，计算平均吞吐量、用户公平性，若其不满足约束条件，调整人工鱼群算法的参数因子，继续进行寻优搜索，从而获得子信道内最优功率分配模型。本发明方法跳出局部最优解的能力更强，通过对比NOMA中的EPA、FPA、FTPA算法，在能量效率和系统公平性之间取得了良好的平衡。
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公开(公告)号：CN114422952B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210110600.8
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSSVR的室内指纹定位方法，针对室内复杂环境变换带来接收信号强度不确定性波动的问题，利用基于核函数特征提取的方法进行降维，有效提取原始位置指纹的非线性特征；利用模拟退火优化传统粒子群算法易陷入局部最优的问题，并利用改进后的粒子群算法对LSSVR模型的惩罚因子和核函数参数进行优化，避免参数选择不当造成定位精度低的问题。仿真结果表明，相对于传统的方法，所提算法定位精度更好、定位时间更少。
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公开(公告)号：CN116709359B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310959006.0
申请日：2023-08-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行Ad Hoc网络的自适应路由联合预测方法，属于通信技术领域，本发明所述的联合预测方法采用长短期记忆（LSTM）模型来预测和获取每个相邻无人机的机动性、缓冲区可用大小和链路过期时间，以避免出现高机动性、高流量和弱链路的无人机，并建立合适的路径；然后将路由决策问题表述为优化问题，并使用所提出的基于熵权的多度量（EWMM）方法进行快速联合路由决策。本发明所提出的集成的预测和决策过程考虑了当前和未来可能导致丢包或延迟的多度量因素，仿真结果证明了基于LSTM的联合预测（JP）模型的有效性，并表明JPE协议优于PAP和SPA协议。
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公开(公告)号：CN115714787A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211316729.0
申请日：2022-10-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/565 , H04L67/10 , G06F21/64 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了基于区块链的物联网数据获取系统和方法，包括网关、区块链网络和链上用户，网关上部署了去中心化预言机网络节点、适配器、物联网数据分析工具和边缘计算微服务架构；所述区块链网络上部署了管理合约；链上用户将含有预定义变量的消费合约部署于管理合约地址，向管理合约发起请求，将请求信息写入区块链事件日志中，接收依聚合规则聚合的物联网数据。本发明将去中心化预言机与边缘计算框架有机结合，实现了区块链与物联网的互连和批量部署，在扩展链上智能合约获取数据功能的同时，能够将现有区块链与物联网多样连接、快速获取链外数据和保证数据可信性。
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