公开(公告)号：CN119202663A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411336619.X

申请日：2024-09-25

Applicant: 东南大学

Inventor： 王俊波 ,  曾成 ,  潘怡瑾 ,  刘经纬 ,  吴煜

IPC: G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/20 ,  G06V10/30 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及一种基于语义信息提取的远洋远域环境信息监测系统及方法，该系统包括海上控制中心和无人装备集群，所述无人装备集群内嵌环境感知模块、数据存储模块、语义编码模块和意图预测模块，所述海上控制中心内嵌语义恢复模块；所述海上控制中心控制无人装备集群至目标区域，所述环境感知模块进行信息感知和数据采集生成大尺度多维数据，并缓存到数据存储模块中，所述语义编码模块根据数据存储模块中的感知数据以及任务需求参数进行语义提取，所述意图预测模块基于提取出的语义信息对探测目标的行为和意图进行预测，并通过海上无线信道传输给海上控制中心。与现有技术相比，本发明具有大大减少了数据传输的开销和时延等优点。

公开(公告)号：CN117354934A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311385000.3

申请日：2023-10-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 潘怡瑾 ,  赵佳慧 ,  陈明

IPC: H04W72/0446 ,  H04W72/53 ,  G06N3/092 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种多时隙MEC系统双时间尺度任务卸载和资源分配方法，包括：针对多用户多服务器的MEC网络，建立系统长期平均能耗最小化模型；针对系统长期平均能耗最小化模型，在双时间尺度上进行求解，一方面在小时间尺度上，通过调用李雅普诺夫方法，将长期随机的任务卸载和资源分配问题解耦为一系列在线优化的确定性问题，求得每个时隙上卸载决策和资源分配的闭式解；另一方面在大时间尺度上，将服务器活跃/睡眠模式选择和用户‑服务器关联决策问题表述为一个约束马尔可夫决策过程，并采用深度强化学习中的双对抗深度Q网络(D3QN)来学习模式选择和关联决策。与现有技术相比，本发明能够有效降低多时隙系统的计算复杂度、提高求解速度。

公开(公告)号：CN117294343A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311385517.2

申请日：2023-10-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 潘怡瑾 ,  孙浩文 ,  陈明

IPC: H04B7/185 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明涉及一种多时隙无人机辅助的MEC系统下轨迹和资源的联合分配方法，包括：建立多时隙无人机辅助的MEC系统能耗最小化模型；构建训练中心无人机轨迹决策、计算资源分配决策、以及用户卸载决策模块；初始化时隙t＝0，若训练轮次为1，训练中心随机选择初始传输数据量动作矢量a0及无人机轨迹决策动作v0，否则根据网络输出对应动作，直至训练轮次超过N，则训练完成；训练中心调整传输数据量动作及无人机轨迹决策动作，获得环境反馈的奖赏，更新训练中心网络参数；利用训练中心分别输出无人机轨迹决策、计算资源分配决策、以及用户卸载决策结果。与现有技术相比，本发明能在无人机轨迹约束和用户总待处理数据量约束下，优化系统总功耗，且适用于任意信道模型。

公开(公告)号：CN114418620A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202111635667.5

申请日：2021-12-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 潘怡瑾 ,  吕之凡 ,  陈明

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q40/04 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种面向移动区块链系统的分布式云雾网络资源定价策略，以高效利用云雾网络中的计算资源和通信资源。通过将区块链系统中边缘计算用户的算力需求和云雾网络中的计算资源分配建模为主从博弈模型，FAP按照最大化收益设定计算资源的价格，边缘计算用户根据雾节点FAP提供的计算资源价格来决定租用雾节点或云计算中心的计算资源，通过边缘计算用户和FAP之间的博弈以达到共同收益最大化。本专利考虑到了利用云雾融合网络参与并支持区块链系统，以此有效扩展区块链网络技术的应用场景。

公开(公告)号：CN115696403B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211374641.4

申请日：2022-11-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 王刚 ,  苏娜 ,  王俊波 ,  常传文 ,  朱伟 ,  潘怡瑾

IPC: H04L47/78 ,  H04W24/02 ,  H04W28/08 ,  H04W28/084 ,  H04W28/088 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明公开了一种边缘计算节点协助的多层边缘计算任务卸载方法，包括1、建立边缘计算节点协助的边缘计算网络架构；2、收集系统信息；3、加载终端设备与接入点之间的关联算法，终端设备选择传输信号的无线接入点；4、加载终端设备多输入多输出MIMO发送预编码矩阵设计算法；5、加载计算任务分配算法，确定终端设备本地、边缘服务器和边缘计算节点的计算任务大小；6、加载计算资源分配算法，基于延迟需求，边缘服务器和边缘计算节点分配计算资源以减小系统能耗。本发明可以缓解边缘服务器的计算负担，多输入多输出MIMO传输技术能够提高频谱利用率和卸载效率。

公开(公告)号：CN107172574A

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201710346637.X

申请日：2017-05-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 陈明 ,  潘怡瑾

IPC: H04W4/00 ,  H04W28/22 ,  H04W72/04

Abstract: 本发明公开了一种D2D用户对与蜂窝用户共享频谱的功率分配方法，包括：S1、初始化迭代次数，和拉格朗日乘子；S2、计算蜂窝用户的分配功率S3、根据将D2D用户对的数据速率Rk进行一阶凸近似后化简；S4、利用次梯度下降法，根据和对Rk进行一阶凸近似化简后得到的公式，更新分配功率和拉格朗日乘子，S5、判断拉格朗日乘子是否收敛，若是，则当前计算得到的分配功率矩阵为最终分配功率，若否，则将i＝i+1，返回执行步骤S2。本发明复杂度更低。

公开(公告)号：CN119919463A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411962820.9

申请日：2024-12-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 王俊波 ,  朱海诚 ,  朱伟 ,  常传文 ,  潘怡瑾

IPC: G06T7/33 ,  G06V10/75 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种融合深度估计的红外与可见光图像配准方法，包括：通过单目深度估计提取可见光与红外图像的深度图；将得到的深度图与原图进行图像融合生成融合图像对；提取融合图像对中的特征，生成初始的匹配特征点对；初始的匹配特征点对进行分级筛选，同时，对没有匹配点的分割图像进行补偿，得到最终匹配点对；根据匹配点对，对红外图像进行变换，得到配准后的图像。本发明将深度信息融合到RGB图像中，有效提升红外与可见光图像配准的准确度。本发明可以与任何一种可见光与红外相机组成的拍摄系统相适配，有较广泛的实用价值。

公开(公告)号：CN116469011A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310467399.3

申请日：2023-04-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 王俊波 ,  王冰珊 ,  惠军卫 ,  彭志新 ,  潘怡瑾 ,  程铭

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/22 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131

Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法。主要解决现有未爆弹探测技术中准确率低、虚警及漏报过多的问题。方法包括：数据处理模块将接收到的磁探测数据以及图像数据进行处理并传输至深度学习模型，深度学习模型进行未爆弹识别，数据存储模块对深度学习模型的输入输出进行记录，显示模块对获取的磁场、图像及未爆弹的位置进行显示；该发明同时利用磁探测模块及摄像头获取信息，并基于多源数据融合和深度学习得到未爆弹探测结果，有效避免了现有单一磁探测模块探测方法的不足，得到的信息更加全面、多元，减少虚警以及漏报情况的发生，进一步保障人身安全、减少资源消耗。

公开(公告)号：CN116389757A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310366369.3

申请日：2023-04-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 王俊波 ,  苏娜 ,  钱秀峰 ,  常传文 ,  朱伟 ,  王刚 ,  潘怡瑾

IPC: H04N19/20 ,  H04N21/44 ,  H04W72/50

Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算辅助的无线VR视频传输方法，包括1、建立边缘计算服务器协助的VR视频无线传输系统；2、收集系统信息；3、加载VR视频编码参数优化算法；4、加载渲染卸载的决策算法，确定视场渲染的节点；5、加载MIMO预编码矩阵设计算法；6、加载计算资源分配算法，确定VR用户和边缘计算服务器的计算资源分配。7、迭代加载步骤3至步骤6，直至VR视频无线传输系统总能量消耗和失真的加权和收敛。本发明可以缓解VR用户的渲染负担，多输入多输出MIMO传输技术能够提高传输速率、降低延迟和提升VR用户体验。

公开(公告)号：CN115696403A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211374641.4

申请日：2022-11-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 王刚 ,  苏娜 ,  王俊波 ,  常传文 ,  朱伟 ,  潘怡瑾

IPC: H04W24/02 ,  H04W28/08 ,  H04W28/084 ,  H04W28/088 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明公开了一种边缘计算节点协助的多层边缘计算任务卸载方法，包括1、建立边缘计算节点协助的边缘计算网络架构；2、收集系统信息；3、加载终端设备与接入点之间的关联算法，终端设备选择传输信号的无线接入点；4、加载终端设备多输入多输出MIMO发送预编码矩阵设计算法；5、加载计算任务分配算法，确定终端设备本地、边缘服务器和边缘计算节点的计算任务大小；6、加载计算资源分配算法，基于延迟需求，边缘服务器和边缘计算节点分配计算资源以减小系统能耗。本发明可以缓解边缘服务器的计算负担，多输入多输出MIMO传输技术能够提高频谱利用率和卸载效率。