公开(公告)号：CN117528656A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311595699.6

申请日：2023-11-27

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李长乐 ,  牛晓健 ,  董梦圆 ,  付宇钏

IPC: H04W28/088 ,  H04W28/084 ,  H04W4/44

Abstract: 本发明涉及一种用于协同感知的联合通感算资源分配方法，包括步骤：建信息价值模型、延迟模型和能耗模型；基于信息价值模型、延迟模型和能耗模型，制定关于感知任务分配比率、无线带宽分配比率、边缘服务器计算频率分配比率和任务卸载比率的多目标优化问题；基于多目标优化问题，以最大化信息价值为目标进行感知任务分配方案的优化，得到最佳感知任务分配方案；基于多目标优化问题，以最小化任务执行延迟和任务执行能耗为目标进行无线带宽分配比率、边缘服务器计算频率分配比率和任务卸载比率的优化，得到最佳边缘服务器计算频率分配比率、最佳任务卸载比率和最佳无线带宽分配比率。该方法提高了通感算之间的协作效率，从而提高资源分配效率。

公开(公告)号：CN116910480A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310935583.6

申请日：2023-07-27

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 付宇钏 ,  李镇宇 ,  刘莎 ,  李长乐

IPC: G06F18/20 ,  G06F17/10 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向长期驾驶模型训练任务的激励方法，应用于云服务器，包括：发布面向自动驾驶的联邦学习任务，以使参与者与云服务器建立通信连接；确定所需发放的奖励并将待训练的初始模型下发至参与者，以使各参与者按照自身选择的参与水平对初始模型进行训练，得到更新模型；获取各参与者上传的更新模型并向各参与者发放奖励；针对各参与者构建第一重复博弈问题模型、针对自身构建第二重复博弈问题模型，通过求解第一重复博弈问题模型和第二重复博弈问题模型，分析各参与者及自身的收益，并返回发布面向自动驾驶的联邦学习任务的步骤。本发明提高了参与者参与训练的积极性与稳定性，有利于保证训练过程长期稳定运行。

公开(公告)号：CN114760067B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202210332491.4

申请日：2022-03-30

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李长乐 ,  赵品灿 ,  付宇钏 ,  李帆

IPC: H04L9/32 ,  H04L9/40 ,  H04L67/10 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了一种用零知识证明的区块链群智感知系统隐私安全保护方法，包括定义1、定义2、定义3、定义4，还包括如下步骤：步骤1：群智感知系统初始化与账户创建；步骤2：群智感知任务发布；步骤3：感知任务参与、执行与数据提交；步骤4：奖励与信誉发放。通过使用本发明的零知识证明方案实现的无隐私安全泄露的转账方式，将可信第三方管理中心的监管能力与区块链保障隐私安全的能力相结合，有效帮助群智感知系统隐匿交易过程中的交易源、交易内容，基于设计的区块链智能合约可以保障系统交易内容不会泄露用户的任何隐私。本发明在确保群智感知系统顺利执行的前提下，可以有效保障用户的安全系统参与。

公开(公告)号：CN115442253B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202211123957.6

申请日：2022-09-15

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李长乐 ,  李镇宇 ,  付宇钏 ,  赵品灿

IPC: H04L43/04 ,  H04L43/0876 ,  H04L41/147 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种利用注意力机制的网络流量预测方法，主要解决现有网络流量预测方法未考虑网络流量动态空间依赖性导致预测准确度较低的问题。其实现方案为：对原始网络流量数据进行处理变换，并使用滑动窗口方法对处理后的流量数据进行采样，划分训练集、验证集和测试集；构建动态空间依赖性表征模块，并将其与现有的时间依赖性表征模块和预测模块级联构成时空相对动态预测模型；根据训练集和验证集，使用自适应矩估计法对时空相对动态预测模型进行训练；将测试集输入到训练好的时空相对动态预测模型进行预测，得到预测的时空序列。本发明有效提高了预测准确度，能为通信资源的合理分配提供依据，可用于频谱资源的有效分配和网络拥塞的合理控制。

公开(公告)号：CN105809740A

公开(公告)日：2016-07-27

申请号：CN201610117820.8

申请日：2016-03-02

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李长乐 ,  夏冰 ,  朱丽娜 ,  刘哲 ,  付宇钏

IPC: G06T19/00

CPC classification number: G06T19/003

Abstract: 本发明公开了一种基于三维场景下事故驾驶员模型的建立方法，主要解决现有移动模型没有考虑现实交通场景下的三维因素与人为因素，无法实现事故生成或规避功能的不足。其实现步骤是：1)设定模型参数即实时驾驶敏感度；2)添加三维参数，用以刻画三维场景；3)添加人为因素参数，模拟对驾驶员不规范的驾驶行为；4)调整人为因素参数，实现事故生成或避免的功能。本发明充分考虑了现实交通场景下的三维因素与人为因素，可以客观准确地反映现实中三维交通场景并支持事故生成或规避，大大提高了对现实交通场景的拟真程度，可用于应用开发或协议设计的仿真平台当中。

公开(公告)号：CN105761548A

公开(公告)日：2016-07-13

申请号：CN201610230227.4

申请日：2016-04-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李长乐 ,  付宇钏 ,  马姣

IPC: G08G1/16

CPC classification number: G08G1/166

Abstract: 本发明公开一种基于动态贝叶斯网络的交叉路口碰撞避免方法，主要解决现有算法不能很好适应交叉路口复杂道路布局，需要进行大量的数据处理，导致高的计算复杂度和时间复杂度的问题。其实现步骤是：1)确定车辆状态、道路条件和驾驶员行为信息，并采用动态贝叶斯网络对车辆状态演化进行建模；2)根据当前环境情况确定目标车辆安全驾驶行为；3)推导出驾驶员在交叉路口的意图行为，并通过对比安全驾驶行为和意图行为进行风险评估，当检测到有潜在危险存在时，根据实际情况采取不同的措施来进行碰撞避免。本发明避免了复杂的车辆轨迹预测过程，减小了计算量，能灵活地对其他场景的车辆碰撞进行避免，可用于智能交通系统中。