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公开(公告)号：CN109670277A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201910123626.4
申请日：2019-02-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法，包括：多模态数据预处理模块：从出租车GPS轨迹数据中根据载客状态提取出租车行程数据；多模态数据分析、特征提取与特征融合模块：从出租车轨迹数据、天气数据、司机画像数据等领域分别提取相应的特征子向量，并完成特征拼接；多模型集成模块：分别建立梯度提升决策树模型和深度神经网络模型，并使用决策树模型对以上模型的预测结果进行集成。本发明的旅行时间预测方法融合了出租车轨迹数据、天气数据、司机画像数据等多模态数据，充分提取与挖掘对旅行时间有影响的因素，建立了基于决策树的集成模型，使得本发明以较小的计算代价获得了较高的行程旅行时间预测准确率。
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公开(公告)号：CN106501774B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610866544.5
申请日：2016-09-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种水下声传感器网络节点定位方法，基于到达时间测量和区域估计技术，首先应用two‑way TOA技术，通过位置已知的锚节点广播定位信号，接收待测节点反馈的信号并记录发送和接收时间的时间差。再根据W.D.Wilson经验公式以及相关合理假设，计算锚节点和待测节点距离。然后根据距离和锚节点位置计算待测节点的可能位置的坐标集，并从坐标集筛选出可能性较大的有限个点，最后根据有限个点估计出待测节点的位置坐标。与经典ALS定位算法相比，以提升4％能耗的代价，减少了节点位置50％的偏移量，使得定位更加精确。此外，本算法能够应用于不同规模的水下声传感器网络，具有良好的通用性。
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公开(公告)号：CN106681206B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201611193196.6
申请日：2016-12-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B19/042 , H04L29/08 , H04W4/38 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种面向WSNs的环境自适应的能量感知方法，首先通过能量收集模块调整最佳角度采集环境中的太阳能、风能、震动能并传送给能量控制模块，能量控制模块计算出不同环境能源的功率数据，将这些数据传输到主控模块进行处理，同时，主控模块通过网络读取气象局的风向和太阳方位角等天气数据，并把不同环境能源的功率数据和这些天气数据进行融合，得到控制信号，再将控制信号回传给能量控制模块，以选择当前最佳的环境能源给可充电电池进行充电并给无线传感器节点及主控模块供能。本发明中采用的能量采集及转换系统具有良好的自适应性，在各种天气状况下都能有效地为可充电电池充电。
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公开(公告)号：CN108280233A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810162847.8
申请日：2018-02-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视频GIS数据检索方法，包括：首先在对视频GIS数据进行空间和时间采样下，计算视频GIS帧帧差的欧式距离，并对视频镜头进行关键帧提取；然后建立由卷积层、激活层和池化层交替构成的深度卷积神经网络模型，对输入的视频GIS帧图像进行层层映射，实现视频GIS帧图像的深度特征表示；最后进行分层检索：第一层是用哈希方法和汉明距离进行粗检索；第二层把第一层粗检索的结果进行过滤，实现从候选池中视频GIS帧图像的前m个精检索。本发明采用帧差欧式距离来提取关键帧，使得检索的效率大大地提高，并采用深度卷积神经网络模型进行训练，提取更高层次的特征表示，使得检索时间和存储开销大幅度减少。
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公开(公告)号：CN105101090B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201510531949.9
申请日：2015-08-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种环境监测无线传感网的节点定位方法，将待监测区域划分为若干个正方形的网格，在每个网格的4个顶点上分别部署带有GPS装置的信标节点，相邻的两个信标节点之间的距离为信标节点的无线通信半径；在监测区域内随机部署未知节点；根据未知节点的连通率以及通信范围内检测到信标节点的个数，将待测区域作划分计算出未知节点的坐标。本发明通过无线传感器网络实现各节点之间的通信，无需布线，结构简单，安装维护简便；本发明综合考虑了环境监测中节点分布的各种情况，对监测区域进行了详细的划分，可以应对实际中的各种节点分布情况，实用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104462185B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201410539761.4
申请日：2014-10-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于混合结构的数字图书馆云存储系统，基于Hadoop技术的混合结构，同时支持HBase数据库技术和传统关系数据库SQL Server技术，系统以Hadoop分布式文件系统集群作为后台云存储框架，设有CSSDL_HS登录模块、CSSDL_HS用户管理模块、CSSDL_HS文件管理模块、CSSDL_HS文件夹管理模块以及CSSDL_HS服务器管理模块，并在CSSDL_HS文件管理模块中增设了智能文件预处理模块，根据用户设定的阈值智能地对文件进行预处理。本发明能够解决数字图书馆场景中文件的分布式存储问题，可以提高文件存储的速度和可靠性，减少可能带来的人工误操作，达到在网络环境下高效管理数字图书馆中各种文件的目的。
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公开(公告)号：CN106681206A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611193196.6
申请日：2016-12-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B19/042 , H04L29/08 , H04W4/00 , H04W84/18
CPC classification number: Y02D70/122 , G05B19/0423 , G05B2219/25257 , H04L67/12 , H04W4/38 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种面向WSNs的环境自适应的能量感知方法，首先通过能量收集模块调整最佳角度采集环境中的太阳能、风能、震动能并传送给能量控制模块，能量控制模块计算出不同环境能源的功率数据，将这些数据传输到主控模块进行处理，同时，主控模块通过网络读取气象局的风向和太阳方位角等天气数据，并把不同环境能源的功率数据和这些天气数据进行融合，得到控制信号，再将控制信号回传给能量控制模块，以选择当前最佳的环境能源给可充电电池进行充电并给无线传感器节点及主控模块供能。本发明中采用的能量采集及转换系统具有良好的自适应性，在各种天气状况下都能有效地为可充电电池充电。
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公开(公告)号：CN106501774A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610866544.5
申请日：2016-09-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种水下声传感器网络节点定位方法，基于到达时间测量和区域估计技术，首先应用two-way TOA技术，通过位置已知的锚节点广播定位信号，接收待测节点反馈的信号并记录发送和接收时间的时间差。再根据W.D.Wilson经验公式以及相关合理假设，计算锚节点和待测节点距离。然后根据距离和锚节点位置计算待测节点的可能位置的坐标集，并从坐标集筛选出可能性较大的有限个点，最后根据有限个点估计出待测节点的位置坐标。与经典ALS定位算法相比，以提升4％能耗的代价，减少了节点位置50％的偏移量，使得定位更加精确。此外，本算法能够应用于不同规模的水下声传感器网络，具有良好的通用性。
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公开(公告)号：CN106231649A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610587420.3
申请日：2016-07-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W40/22
CPC classification number: H04W40/22
Abstract: 本发明提供了基于市场供需关系的具有副本数约束的机会路由方法。在源节点存在副本数约束的条件下，通过市场供需关系确定分发副本的单位价格和分发副本数量。通过中继节点选择策略和支付数额计算，达到激励相容的特性。本发明包含两种副本分发方法，分别称为单中继副本分发方法和多中继副本分发方法。在单中继分发方法中，源节点每次仅选择一个中继节点作为转发对象，适用于节点移动模式具有相似性的网络中；而在多中继路由方法中，源节点每次可选择多个中继节点作为转发对象，适用于节点移动模式多样的网络中。
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公开(公告)号：CN105743510A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610077344.1
申请日：2016-02-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H03M7/30
CPC classification number: H03M7/3062
Abstract: 一种基于稀疏字典无线传感器网络WSNs信号处理的方法，首先在训练阶段综合采用K?SVD算法和DCT初始化字典去构造WSNs信号的稀疏字典K?SVD?DCT，得到WSNs信号的稀疏表示，然后在采样阶段采用高斯随机矩阵作为观测矩阵对WSNs进行CS采样；最后基于稀疏字典K?SVD?DCT和高斯随机观测矩阵，采用l1范数最小化方法重构出近似的原始WSNs信号。本发明中构造的稀疏字典K?SVD?DCT具有良好的自适应性，WSNs信号在稀疏字典K?SVD?DCT下能得到良好的稀疏表示，基于稀疏字典K?SVD?DCT的WSNs信号压缩感知重构成功率高，且重构精度良好。
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