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公开(公告)号：CN111343606A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010119756.3
申请日：2020-02-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种列车数据的安全保护方法，包括密钥分发步骤、认证步骤、加密步骤和传输步骤：所述密钥分发步骤，对需要监测的每辆列车分发唯一标识号ID以及对应的密钥PW，并将每辆列车的唯一标识号ID以及对应的密钥PW发送到监测方；所述认证步骤，对于所有接入列车网络的节点进行身份认证；所述加密步骤，根据列车携带的唯一标识号ID识别其身份，并利用该列车对应的密钥PW对采集到的该列车的列车数据进行对称加密；所述传输步骤，将加密后的列车数据传输到监测方；所述监测方利用该列车对应的密钥PW对其数据进行解密后进行监测查看。本发明保护了列车数据的完整性和机密性，防止了设备伪装、窃听及篡改的发生，提高了列车数据的实时性保护。
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公开(公告)号：CN111308909A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010100234.9
申请日：2020-02-18
Applicant: 中南大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种中继阀故障诊断方法及装置，其中方法包括：从真实列车均衡模块和列车均衡模块仿真平台，获取总风缸、均衡风缸和列车管在中继阀不同故障类型时的压力时间序列；对每种故障类型，均按列车管充排风周期截取压力时间子序列，从中提取压力特征值，并从均衡风缸控制信号中提取均衡风缸的进风阀动作频率和排风阀动作频率，组建训练数据；以训练数据和对应的故障类型分别作为输入和输出数据，训练神经网络模型，得到中继阀故障诊断模型；使用中继阀故障诊断模型诊断待测中继阀的故障类型。本发明通过真实列车均衡模块和列车均衡模块仿真平台获取更多训练数据，可以提高训练所得中继阀故障诊断模型的准确性。
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公开(公告)号：CN111308363A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010097628.3
申请日：2020-02-17
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应模型的锂电池荷电状态估计装置及方法，其中方法包括：建立锂电池老化状态映射模型；计算锂电池的端电压、荷电状态以及老化状态这三者间的第一函数关系式；根据第一函数关系式，对锂电池的等效电路进行参数辨识，并拟合计算锂电池的等效电路参数与荷电状态和老化状态这三者间的第二函数关系式；判断待测锂电池的老化状态，再使用第二函数关系式，根据待测锂电池的老化状态得到其等效电路参数与荷电状态间的关系，最终基于待测锂电池的电池荷电状态初值、以及等效电路参数与荷电状态的映射关系，对待测锂电池的荷电状态进行估计。本发明能在不同的电池的老化状态下自动地调节锂电池等效电路模型的参数，提高锂电池荷电状态的估计精度。
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公开(公告)号：CN116882697A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310904552.4
申请日：2023-07-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种面向重载列车群组的运载任务流能效调度方法及系统，方法包括：获取重载列车群组的运载任务流信息，基于有向无环图理论将运载任务流抽象为任务图；然后对任务图序列化以确定各运载子任务的优先级顺序；采用能耗预算优化策略，在不存在任务逾期的前提下，获得任务流及各子任务的能耗预算；按照各运载子任务的优先级顺序，依次确定各运载子任务在其能耗预算约束下的调度空间，即运载子任务开始执行时刻的取值区间；采用扁平化运载任务流调度策略，确定各运载子任务的实际开始执行时间和责任列车。本发明减少重载列车群组的运输能耗，并使得任务流并行执行趋于平稳，在提高重载列车任务流执行效率的同时，保证列车群组的安全稳定。
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公开(公告)号：CN111372216B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010128924.5
申请日：2020-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能网联汽车的资源调度方法、系统及存储介质，其中方法包括：实时获取每个路边单元覆盖范围内的车辆数，并实时计算每个路边单元的最低资源需求；将所有路边单元中的资源通过虚拟化技术构成虚拟化资源池；基于纳什议价博弈理论及每个路边单元的最低资源需求建立路边单元之间的资源分配模型，并通过求解得到每个路边单元从虚拟化资源池中获得的最优资源量；依据每个路边单元的最优资源量为每个路边单元进行资源分配。实时获取每个RSU覆盖范围内的车辆数，进而计算每个RSU的最低资源需求量，然后通过纳什议价博弈理论得到每个RSU的最优资源量，从而实现RSU之间资源的按需分配，可以避免RSU出现资源受限和资源浪费的现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110012508A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910283122.9
申请日：2019-04-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向超密集网络的边缘计算的资源分配方法及系统，该方法从全局的角度收集各终端设备的任务请求，以及各边缘服务器的资源状态，以SDN控制器作为决策体执行各边缘服务器计算资源的合理分配；该系统包括宏基站、微基站以及边缘服务器；宏基站与各微基站通过高速光纤链路连接，与移动用户之间采用无线连接的方式。宏基站从全局的角度管理整个网络的资源状况，收集各移动给用户的信息。本发明充分考虑到边缘服务器计算资源的有效性，以及各服务器资源总量及性能差异，将双向多轮拍卖机制引入到超密集网络中多服务器计算资源分配过程中，在保障用户服务质量的前提下，最大化服务器的总收益，均衡各个服务器的负载。
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公开(公告)号：CN111372216A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010128924.5
申请日：2020-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能网联汽车的资源调度方法、系统及存储介质，其中方法包括：实时获取每个路边单元覆盖范围内的车辆数，并实时计算每个路边单元的最低资源需求；将所有路边单元中的资源通过虚拟化技术构成虚拟化资源池；基于纳什议价博弈理论及每个路边单元的最低资源需求建立路边单元之间的资源分配模型，并通过求解得到每个路边单元从虚拟化资源池中获得的最优资源量；依据每个路边单元的最优资源量为每个路边单元进行资源分配。实时获取每个RSU覆盖范围内的车辆数，进而计算每个RSU的最低资源需求量，然后通过纳什议价博弈理论得到每个RSU的最优资源量，从而实现RSU之间资源的按需分配，可以避免RSU出现资源受限和资源浪费的现象。
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公开(公告)号：CN114338497B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202111598690.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线强化学习的列车车队数据路由系统及方法，其中系统包括设置于列车车队中各列车成员内的列车通信装置和路由决策模块，以及设置于列车车队中头车内的训练模块；列车通信装置用于构建车队和进行组网；路由决策模块包括状态数据收集模块和神经网络路由决策模块，状态数据收集模块用于采集对应列车的通信状态信息和行驶状态信息；神经网络路由决策模块用于根据采集的数据进行路由决策，并将决策经验发送到头车；训练模块用于利用获取的决策经验对路由策略选择神经网络进行训练，并将训练完成后的路由策略选择神经网络参数反馈到各列车成员进行参数更新。本发明实现能够根据环境自适应调整的在线强化学习路由决策。
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公开(公告)号：CN114338497A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111598690.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线强化学习的列车车队数据路由系统及方法，其中系统包括设置于列车车队中各列车成员内的列车通信装置和路由决策模块，以及设置于列车车队中头车内的训练模块；列车通信装置用于构建车队和进行组网；路由决策模块包括状态数据收集模块和神经网络路由决策模块，状态数据收集模块用于采集对应列车的通信状态信息和行驶状态信息；神经网络路由决策模块用于根据采集的数据进行路由决策，并将决策经验发送到头车；训练模块用于利用获取的决策经验对路由策略选择神经网络进行训练，并将训练完成后的路由策略选择神经网络参数反馈到各列车成员进行参数更新。本发明实现能够根据环境自适应调整的在线强化学习路由决策。
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公开(公告)号：CN110012508B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910283122.9
申请日：2019-04-10
Applicant: 中南大学
IPC: H04W28/16 , H04W28/08 , H04W28/02 , H04L67/1004 , H04L67/1008
Abstract: 本发明公开了一种面向超密集网络的边缘计算的资源分配方法及系统，该方法从全局的角度收集各终端设备的任务请求，以及各边缘服务器的资源状态，以SDN控制器作为决策体执行各边缘服务器计算资源的合理分配；该系统包括宏基站、微基站以及边缘服务器；宏基站与各微基站通过高速光纤链路连接，与移动用户之间采用无线连接的方式。宏基站从全局的角度管理整个网络的资源状况，收集各移动给用户的信息。本发明充分考虑到边缘服务器计算资源的有效性，以及各服务器资源总量及性能差异，将双向多轮拍卖机制引入到超密集网络中多服务器计算资源分配过程中，在保障用户服务质量的前提下，最大化服务器的总收益，均衡各个服务器的负载。
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