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公开(公告)号：CN107659989B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201711000765.5
申请日：2017-10-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了无线传感器网络节点分布式测量休眠和目标跟踪方法。首先确定无线传感器网络中的节点数量、目标运动方程、节点通信半径和测量半径，初始化各节点的后验协方差矩阵和状态估计值；每个节点接收邻居节点的后验协方差矩阵和状态估计值，各节点利用最小迹原则更新协同协方差和协同估计状态值；每个节点按照预设的事件触发条件判断是否对目标进行测量；根据节点是否测量目标更新后验协方差和后验状态估计。本发明能够在保证目标跟踪系统性能的条件下，显著减少系统能量消耗，从而延长网络的生命周期保证网络的稳定性。
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公开(公告)号：CN114916015B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202210519737.9
申请日：2022-05-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04W28/14 , H04L67/1023 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于量化的联邦强化学习的协作缓存方法，包括：1、根据全局内容流行度来初始化缓存节点的本地缓存内容，初始化缓存节点的本地模型权重参数，单个周期内的本地模型迭代次数和总的模型训练周期；2、每一个缓存节点根据接收到的用户请求信息进行内容缓存决策和本地模型训练；3、计算缓存命中率和用户请求延迟；4、一个训练周期结束时，对每一个缓存节点的本地模型进行网络剪枝；5、对本地模型更新量进行量化压缩和权值共享处理；6、将本地模型更新量上传到云中心进行全局模型聚合得到全局模型，再将全局模型分发给每一个缓存节点，进入下一个训练周期。本发明提高缓存命中率，降低网络负载压力。
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公开(公告)号：CN115080888A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210771115.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/957 , G06F9/50 , G06N20/00 , G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于联邦贝叶斯学习的流行度预测方法，包含如下步骤：1、根据对内容请求的先验知识，构建内容请求到达概率模型；2、根据训练数据，每个设备利用随机方差减小梯度对模型梯度进行更新；3、对更新后的梯度进行量化、编码后传输到服务器端；4、服务器端进行梯度聚合，并按照哈密顿蒙特卡洛方法进行采样；5、对存在于内容库中的内容和不存在于内容库中的内容分别做流行度预测。本发明有效地利用多个边缘节点的计算资源和本地数据集，高效地训练全局模型。本发明还采用了基于量化、编码的联邦贝叶斯学习，在精度和通信开销之间达到有效权衡，同时可以加速收敛速度，减少预测误差。
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公开(公告)号：CN114980127A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210551356.9
申请日：2022-05-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于联邦强化学习的计算卸载方法，包括：1、初始化云中心的模型权重参数并分发给各雾节点，初始化模型训练周期和训练步数；2、每个雾节点接收用户的卸载请求，作出卸载决策与资源分配动作；3、各雾节点下的用户执行卸载决策，计算相应的时延与能耗，得到奖励与下一状态并存储在回放缓存中；4、雾节点从回放缓存中随机采样，更新网络模型参数；5、一个训练周期结束后，对各个雾节点的模型权重参数进行联合更新，进入下一个周期。本发明降低用户任务执行的时延与能耗，降低计算复杂度与系统开销，更好地保护用户数据隐私。
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公开(公告)号：CN108667495B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810376923.5
申请日：2018-04-25
Applicant: 东南大学
IPC: H04L5/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种分布式MIMO系统中基于互污染指标的导频调度方法，包括以下步骤：1.根据大尺度衰落，计算用户天线间的互污染指标，已完成导频分配的用户天线集记为U，未完成导频分配的用户天线集记为导频分配情况记为{sk}，其中sk表示第k根天线使用的导频序列；2.在中选取和所有用户天线间互污染指标最大的天线，记为k0，将正交的导频序列分配给k0，更新集合{sk}，U和直到完成所有正交导频序列的分配；3.继续在中选取和所有用户天线间互污染指标最大的天线，记为k0，计算k0和U中使用相同导频的天线集间的互污染指标，复用互污染指标最小的天线集的导频序列，更新集合{sk}，U和4.检查是否为空集，若是，则表示所有天线均完成导频调度，否则，返回步骤3。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114916015A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210519737.9
申请日：2022-05-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04W28/14 , H04L67/1023 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于量化的联邦强化学习的协作缓存方法，包括：1、根据全局内容流行度来初始化缓存节点的本地缓存内容，初始化缓存节点的本地模型权重参数，单个周期内的本地模型迭代次数和总的模型训练周期；2、每一个缓存节点根据接收到的用户请求信息进行内容缓存决策和本地模型训练；3、计算缓存命中率和用户请求延迟；4、一个训练周期结束时，对每一个缓存节点的本地模型进行网络剪枝；5、对本地模型更新量进行量化压缩和权值共享处理；6、将本地模型更新量上传到云中心进行全局模型聚合得到全局模型，再将全局模型分发给每一个缓存节点，进入下一个训练周期。本发明提高缓存命中率，降低网络负载压力。
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公开(公告)号：CN107659989A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201711000765.5
申请日：2017-10-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了无线传感器网络节点分布式测量休眠和目标跟踪方法。首先确定无线传感器网络中的节点数量、目标运动方程、节点通信半径和测量半径，初始化各节点的后验协方差矩阵和状态估计值；每个节点接收邻居节点的后验协方差矩阵和状态估计值，各节点利用最小迹原则更新协同协方差和协同估计状态值；每个节点按照预设的事件触发条件判断是否对目标进行测量；根据节点是否测量目标更新后验协方差和后验状态估计。本发明能够在保证目标跟踪系统性能的条件下，显著减少系统能量消耗，从而延长网络的生命周期保证网络的稳定性。
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公开(公告)号：CN113024141B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110243494.6
申请日：2021-03-05
Applicant: 东南大学 , 泰州市住房和城乡建设局
Abstract: 本发明公开了一种改性碳纤维及其制法和改性碳纤维增强水泥基材料。该改性碳纤维为表面原位生长了纳米二氧化硅和碳纳米管的碳纤维。改性碳纤维的制备方法包括如下步骤：(1)碳纤维表面环氧涂层的去除；(2)碳纤维的表面氧化；(3)在表面氧化的碳纤维表面原位生长纳米二氧化硅；(4)在步骤(3)所得产物表面原位生长碳纳米管。本发明将纳米二氧化硅和碳纳米管同时原位生长在碳纤维表面，改性后的碳纤维将纳米二氧化硅的火山灰效应与纳米碳管的桥接成核作用结合，掺入水泥基材料中，可显著提高碳纤维与水泥基材料的界面强度，而且，改性碳纤维填充了水泥基材料的孔隙，使其结构更加致密，有效改善了水泥基材料的早期收缩性能。
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公开(公告)号：CN115080888B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210771115.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/957 , G06F9/50 , G06N20/00 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于联邦贝叶斯学习的流行度预测方法，包含如下步骤：1、根据对内容请求的先验知识，构建内容请求到达概率模型；2、根据训练数据，每个设备利用随机方差减小梯度对模型梯度进行更新；3、对更新后的梯度进行量化、编码后传输到服务器端；4、服务器端进行梯度聚合，并按照哈密顿蒙特卡洛方法进行采样；5、对存在于内容库中的内容和不存在于内容库中的内容分别做流行度预测。本发明有效地利用多个边缘节点的计算资源和本地数据集，高效地训练全局模型。本发明还采用了基于量化、编码的联邦贝叶斯学习，在精度和通信开销之间达到有效权衡，同时可以加速收敛速度，减少预测误差。
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公开(公告)号：CN114980127B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210551356.9
申请日：2022-05-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于联邦强化学习的计算卸载方法，包括：1、初始化云中心的模型权重参数并分发给各雾节点，初始化模型训练周期和训练步数；2、每个雾节点接收用户的卸载请求，作出卸载决策与资源分配动作；3、各雾节点下的用户执行卸载决策，计算相应的时延与能耗，得到奖励与下一状态并存储在回放缓存中；4、雾节点从回放缓存中随机采样，更新网络模型参数；5、一个训练周期结束后，对各个雾节点的模型权重参数进行联合更新，进入下一个周期。本发明降低用户任务执行的时延与能耗，降低计算复杂度与系统开销，更好地保护用户数据隐私。
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