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公开(公告)号：CN114881287B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210355670.X
申请日：2022-04-06
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种面向工业无线可充电传感网络的能源优化方法，该方法结合生产线监控任务的需求、传感器的性能、移动充电车的性能等，建立工业无线可充电传感网络数学模型，并将该目标优化问题转化为选择最优的传感器激活及优化移动充电车的充电路径两个子问题进行求解；然后将移动充电车的路径规划问题建模成马尔科夫决策过程，采用深度强化学习算法对该网络模型进行训练，得到一个可以用来解决路径规划问题的深度强化学习模型；其次，利用基于边际产品的近似算法，并结合深度强化学习模型，通过不断迭代地选择要激活的传感器及计算出相应的移动充电车的充电路径，得到最优的传感器集合及相应最优的移动充电车的充电路径。
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公开(公告)号：CN114881287A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210355670.X
申请日：2022-04-06
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种面向工业无线可充电传感网络的能源优化方法，该方法结合生产线监控任务的需求、传感器的性能、移动充电车的性能等，建立工业无线可充电传感网络数学模型，并将该目标优化问题转化为选择最优的传感器激活及优化移动充电车的充电路径两个子问题进行求解；然后将移动充电车的路径规划问题建模成马尔科夫决策过程，采用深度强化学习算法对该网络模型进行训练，得到一个可以用来解决路径规划问题的深度强化学习模型；其次，利用基于边际产品的近似算法，并结合深度强化学习模型，通过不断迭代地选择要激活的传感器及计算出相应的移动充电车的充电路径，得到最优的传感器集合及相应最优的移动充电车的充电路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115442831A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211099729.X
申请日：2022-09-09
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三重学习器的无人机辅助移动边缘计算强化学习方法，首先以具备边缘计算能力的无人机和物联网设备建立移动边缘计算网络，且以网格的形式部署无人机，无人机作为移动边缘服务器，为物联网设备提供任务计算，并以所有无人机的能效最大为目标建立无人机的协同工作机制，针对无人机机动能力、存储空间和能量建立轨迹规划、应用部署和能量更新在内的多智能体随机博弈。本发明所述方法集成了轨迹学习器、应用学习器和能量学习器，解决了多架无人机移动边缘计算下的长期无人机能效优化问题，为无人机辅助移动边缘计算中无人机能效最大化的合理决策提供解决方案。
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公开(公告)号：CN118353875A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410436667.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 南京航空航天大学 , 卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司
IPC: H04L65/10 , H04L65/752 , H04L65/80 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种面向数字孪生交互系统的多模态信号反馈传输优化方法，该方法针对由物理世界、无线网络、虚拟世界的组成的数字孪生交互系统，提供多模态信号反馈传输框架，并提出体验质量感知的多模态信号反馈传输优化算法，以最大化数字孪生交互系统带来的沉浸式体验质量为目标构建出优化问题，其中通信资源，算力资源、多模态信号反馈传输同步等都被约束。本发明所述方法包括基于深度强化学习方法来确定多模态信号反馈传输方案，结合多模态反馈信号的带宽分配、视觉信号的渲染模式、视觉信号的清晰度与触觉信号的缩减阈值，以实现虚实交互下身临其境的体验，创造多感官之间的体验平衡，从而使得整个系统所带来的沉浸式体验可达到最佳。
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公开(公告)号：CN115442831B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202211099729.X
申请日：2022-09-09
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三重学习器的无人机辅助移动边缘计算强化学习方法，首先以具备边缘计算能力的无人机和物联网设备建立移动边缘计算网络，且以网格的形式部署无人机，无人机作为移动边缘服务器，为物联网设备提供任务计算，并以所有无人机的能效最大为目标建立无人机的协同工作机制，针对无人机机动能力、存储空间和能量建立轨迹规划、应用部署和能量更新在内的多智能体随机博弈。本发明所述方法集成了轨迹学习器、应用学习器和能量学习器，解决了多架无人机移动边缘计算下的长期无人机能效优化问题，为无人机辅助移动边缘计算中无人机能效最大化的合理决策提供解决方案。
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公开(公告)号：CN118400280A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410438676.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京航空航天大学 , 卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司
IPC: H04L41/16 , H04L41/40 , H04W28/084 , H04W28/16
Abstract: 本发明公开了一种面向数字孪生系统下触觉互联网的多目标贝叶斯优化方法，该方法考虑在网络功能虚拟化架构的触觉互联网中物理孪生触觉用户、虚拟孪生遥操作用户对之间交互的无线资源分配、网络功能服务放置、服务功能链约束来进行建模，以达到联合端到端时延最小化的客观评价和端到端阻抗误差最小化的主观评价之间的平衡为目标，帮助数字孪生系统进行智能决策。在考虑的网络功能虚拟化的触觉互联网中，本发明采用基于联合显式的模型客观评价和隐式黑盒数据驱动主观评价的多目标方法来完成以人为本的数字孪生的性能表征，即通过多目标贝叶斯优化算法来学习、训练的端到端阻抗误差的主观评价和端到端时延的客观评价来完成对上下行无线资源分配、包括对用户信道选择、功率分配，网络功能服务的放置和虚拟网络功能的映射和调度。
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公开(公告)号：CN116824443A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310703624.9
申请日：2023-06-14
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于时空语义过滤的端边协同实时视频分析方法。该方法基于智能视觉设备和边缘服务器构成的智能视觉端边协同系统，然后通过智能视觉设备来捕捉视频信息，通过搭载配置跟踪检测模块和感兴趣区域提取模块。所述的跟踪检测模块自适应地确定卸载决定，用跟踪算法在本地处理每个视频帧，或将其卸载到由物体检测模型推断出的边缘服务器。感兴趣区域决定每个卸载帧的分辨率和检测模型配置，以确保分析结果能够及时返回。跟踪检测模块和感兴趣区域相互协作，过滤重复的时空语义信息，以最大限度地提高处理率，同时确保高视频分析精度。
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