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公开(公告)号：CN112537346B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011473278.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种防撞最优车距的控制方法，具体包括如下步骤：步骤100：确定期望列车时间间隔；步骤200：根据期望列车时间间隔及当前车速计算出当前参考车距；步骤300：将当前参考车距及当前车速代入到控制器方程中计算出加速度变化率；步骤400：根据加速度变化率调节列车的加速度。根据上述技术方案的防撞最优车距的控制方法，可以根据列车的速度动态地调节列车间的距离，保证安全的同时最大化地利用轨道，保证列车到站的间隔时间为定值，提高乘客的乘坐体验。
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公开(公告)号：CN112415893A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011284819.7
申请日：2020-11-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明是一种高超声速飞行器中对时延的输出反馈控制设计方法，该方法包括如下步骤：构造控制系统的含不确定性的离散化模型；设计输出反馈控制器；给出对数量化器和编码解码器定义式并定义量化误差；构建具有时变时延和量化信息的闭环网络控制系统的数学模型；确定步骤4)中系统模型随机稳定的充分条件，并求解，获得输出反馈控制器。本发明采用输出反馈控制器，考虑量化误差的影响，在系统的稳定性分析中采用了一种新的依赖于量化误差的Lyapunov函数；根据李雅普诺夫稳定性原理，给出并证明了所设计输出反馈控制器存在的条件，同样结合线性矩阵不等式方法，将控制器设计问题转换为求解线性矩阵不等式可行解的问题。
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公开(公告)号：CN108983608A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810776085.0
申请日：2018-07-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种丢包及转移概率部分未知的变采样NCS控制器设计方法，包括：将时变采样周期分成为定常采样周期和网络诱导时延的和，建立了系统离散模型，将采样周期的不确定性转换成系统参数的不确定性；将存在数据包丢失的网络控制系统被建模成具有4个子系统的Markov跳变系统，并具有部分未知的跳变概率，数据包丢失情况采用Bernoulli序列描述；利用Lyapunov稳定性定理及随机理论的分析方法得到该系统随机稳定的充分条件，并求解线性矩阵不等式，以获得状态反馈控制器。本发明考虑了网络控制系统采样周期不稳定和丢包以及转移概率未知的情况，具有设计思路清晰、稳定性高、造作简单特点，可应用于工程实践当中。
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公开(公告)号：CN108388115A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810126756.9
申请日：2018-02-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于广义预测控制的NCS网络时延补偿方法，包括以下步骤：根据实际测得原始网络时延数据，建立人工神经网络模型并结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值，以计算网络时延预测模型；选取网络控制系统中的网络时延，获得时延矩阵作为网络时延预测模型输入，由CC-SPO-ELM算法预测k时刻网络时延；并根据隐式广义预测控制采用最小二乘法对控制器参数进行辨识，通过IGPC的控制率，求得当前时刻控制量，且根据所预测得到的k时刻网络时延与采样周期之间的关系计算获得输出控制信号。本发明使用预测的结果结合隐式广义预测算法对未来控制量进行预测，对网络控制系统随机时延进行补偿，提高了网络控制系统信号的跟踪能力。
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公开(公告)号：CN107015479A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710338725.5
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种在网络控制系统下的广义预测控制器设计方法，包括以下步骤：将被控对象的数学模型表示为受控自回归积分滑动平均模型；利用广义预测控制算法建立原始控制器目标输出函数；定义被控对象所受的噪声和白噪声信号；且根据所述噪声参数的矩阵类型对建立的原始控制器目标输出函数更改；根据更改后的控制器目标输出函数计算和输出控制量至被控对象，以使得被控对象的输出平稳。本发明考虑了被控对象所受到的噪声影响，使得被控对象输出稳定，噪声得到补偿，可以在网络控制系统下使用广义预测控制器，且结构简单、稳定性高、操作简单、移植性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112511451A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011330146.4
申请日：2020-11-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种控制BBR收敛周期长度的方法及服务器，其中方法包括如下步骤：S100：确认是否进入带宽探测阶段，带宽探测阶段按照增益系数划分为增速阶段、减速阶段及收敛阶段，增速阶段的增益系数大于1，减速阶段的增益系数大于0且小于1，收敛阶段的增益系数等于1；S200：发送数据包及探测报文，计算数据包的往返时延，若往返时延小于最近的最小往返时延，则设置初值为0的收敛结束标识符为1；S300：根据收敛结束标识符及当前增益系数，确认是否结束收敛阶段。根据本发明的服务器可以实施上述技术方案的控制BBR收敛周期长度的方法，根据往返时延灵活确定收敛阶段的周期长度，提高对网络带宽的利用率，提高传输链路的吞吐量。
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公开(公告)号：CN108093455B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201711152579.3
申请日：2017-11-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的高能效无线传感网数据传输方法，主要解决无线传感网中数据收集的高能耗问题。具体为联合双重预测和混合压缩感知技术来提高能效，在簇内传输的过程中，利用双重预测技术减少数据的时间冗余，在簇间传输的过程中，利用混合压缩感知降低数据的时间冗余信息，进一步降低能耗。同时设计了一种自适应的预测阈值选取方法在降低能耗的同时保证数据的精确度，提高了实用性。
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公开(公告)号：CN111556453A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010345957.5
申请日：2020-04-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于信道状态信息（CSI）和BiLSTM的多场景室内动作识别方法，在多个室内场景采集室内运动的Wi-Fi信号，并提取信道状态信息（CSI）数据；对CSI数据进行低通滤波、归一化等预处理，并将多个场景的数据分别划分为训练集和测试集；通过将原场景训练集输入基于BiLSTM的深度神经网络进行原场景动作识别模型训练；利用学习到的原场景模型可以对采集到的原场景CSI测试集数据进行分类，达到室内动作识别目的；利用迁移学习机制，得到适用于新场景的室内动作识别模型，并进行新场景下的动作识别。本发明采用基于BiLSTM的深度神经网络提取CSI中的时序特征，进行动作识别，并利用迁移学习实现多场景适配，具有较好的准确性、普适性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106603197B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201611046618.7
申请日：2016-11-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩网络编码的高能效无线传感网数据传输方法，主要解决无线传感网中数据收集的高能耗问题。具体为联合压缩感知和网络编码技术来提高能效，在数据传输的过程中，利用二跳邻居信息选取最佳的下一跳候选节点，避免冗余传输，进一步降低能耗。同时设计了一种新的数据包格式以便于传输方法的实施。本发明能减少数据收集时的传输次数，提高系统的能效，适用于大规模密集分布的无线传感网。
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公开(公告)号：CN112511451B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011330146.4
申请日：2020-11-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L41/0896
Abstract: 本发明公开了一种控制BBR收敛周期长度的方法及服务器，其中方法包括如下步骤：S100：确认是否进入带宽探测阶段，带宽探测阶段按照增益系数划分为增速阶段、减速阶段及收敛阶段，增速阶段的增益系数大于1，减速阶段的增益系数大于0且小于1，收敛阶段的增益系数等于1；S200：发送数据包及探测报文，计算数据包的往返时延，若往返时延小于最近的最小往返时延，则设置初值为0的收敛结束标识符为1；S300：根据收敛结束标识符及当前增益系数，确认是否结束收敛阶段。根据本发明的服务器可以实施上述技术方案的控制BBR收敛周期长度的方法，根据往返时延灵活确定收敛阶段的周期长度，提高对网络带宽的利用率，提高传输链路的吞吐量。
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