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公开(公告)号：CN114666883B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210189602.0
申请日：2022-02-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W52/34 , H04W52/36 , H04W72/044 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于人工鱼群算法的NOMA下行链路功率分配方法。建立NOMA系统子信道内能量效率函数，以平均吞吐量和用户公平性构建约束条件；将子信道内用户的功率分配系数归一化为人工鱼群算法中鱼群的多维位置向量，以NOMA系统子信道内能量效率最大化为目标函数，利用优化的人工鱼群算法求解最优功率分配系数；基于求解出的最优功率分配系数，计算平均吞吐量、用户公平性，若其不满足约束条件，调整人工鱼群算法的参数因子，继续进行寻优搜索，从而获得子信道内最优功率分配模型。本发明方法跳出局部最优解的能力更强，通过对比NOMA中的EPA、FPA、FTPA算法，在能量效率和系统公平性之间取得了良好的平衡。
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公开(公告)号：CN114827273B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210322530.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/60 , H04L41/0226 , H04L49/00
Abstract: 本发明公开了基于时延优化的虚拟网络映射算法，包括如下步骤：步骤1.建立虚拟网络映射的模型；步骤2.对虚拟节点和物理节点进行重要度排序；步骤3.进行虚拟网络节点映射；步骤4.进行虚拟链路映射。考虑节点位置约束以体现节点在网络拓扑中的重要性，本发明所提算法在节点排序算法中将链路时延和节点处理时延加入节点排序值，采用时间窗内批量处理虚拟网络请求的方法；相比传统算法，在网络平均传播时延方面做出了优化，并且强调了节点在局部拓扑中的重要性。仿真结果表明，本发明所提算法在QoS方面优于传统的虚拟网络映射算法。
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公开(公告)号：CN115129015A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210876066.1
申请日：2022-07-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于工业物联网技术领域，具体地说，是一种基于云端平台的数字孪生映射系统及方法，该数字孪生映射系统分为感知识别层、网络层、应用层、搭载云端平台和平台服务层；所述感知识别层通过数据映射线程，感知识别孪生体的不同物理现象的变化，搭建三维孪生模型和实体零部件的传输通道；所述网络层连接感知识别层与应用层，实现数据上下行；所述搭载云端平台根据所述PLC、仿真工程的通信协议部署开发环境，实现本地与云端平台通信；所述应用层搭载于云端平台，具备数据分析、虚拟调试、故障维护等模块；所述平台服务层具备资源存储功能，并搭载驱动程序和应用接口。使用本发明可以降低维护成本、克服本地驱动程序依赖、提高效率和生产力。
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公开(公告)号：CN114827273A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210322530.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/60 , H04L41/0226 , H04L49/00
Abstract: 本发明公开了基于时延优化的虚拟网络映射算法，包括如下步骤：步骤1.建立虚拟网络映射的模型；步骤2.对虚拟节点和物理节点进行重要度排序；步骤3.进行虚拟网络节点映射；步骤4.进行虚拟链路映射。考虑节点位置约束以体现节点在网络拓扑中的重要性，本发明所提算法在节点排序算法中将链路时延和节点处理时延加入节点排序值，采用时间窗内批量处理虚拟网络请求的方法；相比传统算法，在网络平均传播时延方面做出了优化，并且强调了节点在局部拓扑中的重要性。仿真结果表明，本发明所提算法在QoS方面优于传统的虚拟网络映射算法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114422952A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210110600.8
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSSVR的室内指纹定位方法，针对室内复杂环境变换带来接收信号强度不确定性波动的问题，利用基于核函数特征提取的方法进行降维，有效提取原始位置指纹的非线性特征；利用模拟退火优化传统粒子群算法易陷入局部最优的问题，并利用改进后的粒子群算法对LSSVR模型的惩罚因子和核函数参数进行优化，避免参数选择不当造成定位精度低的问题。仿真结果表明，相对于传统的方法，所提算法定位精度更好、定位时间更少。
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公开(公告)号：CN119669635A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411497985.3
申请日：2024-10-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/18 , G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卡尔曼滤波算法的线性系统延迟概率估计方法，属于信号处理技术领域。本发明通过引入离散伯努利随机变量和构建分层高斯状态空间模型，将复杂的概率分布转换为易处理的形式，便于实现高效的联合估计，能够在线自适应地估计未知且时变的延迟概率，提高状态估计的精度和稳定性，适用于具有一步随机延迟测量的线性系统，尤其适用于视觉惯性里程计(VIO)系统的状态估计。
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公开(公告)号：CN119555058A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411469587.0
申请日：2024-10-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于流形处理的视觉惯性滤波方法，属于移动机器人定位领域，包括：基于惯性IMU传感器得到更新后的位姿信息；基于更新后的位姿信息和多个地标点位置信息进行李群构建，得到机器人在当前时刻包含偏差信息的完整状态；基于李群和偏差信息，构建基于UKF的不变卡尔曼滤波的当前时刻的不确定性表示、状态模型和测量模型；基于状态模型更新下一时刻的状态模型；基于状态传播的不确定性和过程噪声协方差矩阵更新下一时刻的状态协方差矩阵分解因子；若下一时刻存在地标的视觉观测数据，则基于测量模型计算出观测值并结合观测值更新该时刻的状态和状态协方差矩阵分解因子，否则重复进行更新下一时刻状态模型和状态协方差矩阵分解因子的步骤。
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公开(公告)号：CN118569549A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410611133.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q30/0204 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充电站规划方法，属于充电桩规划技术领域。该方法包括：(1)构建最大化充电站年利润和最小化用户等待时间的多目标优化电动汽车充电站规划模型；(2)通过贪心策略选择成本最小的充电站进行充电；(3)优化各个站点的最佳充电桩数量和服务费价格；(4)使用改进的MOEA/D‑M2M算法对该模型进行优化。本发明能够为电动汽车充电站建设企业提供充电站选址及确定各充电站充电桩数量和服务费价格的多个可供选择的最优方案。同时本发明模型提出了动态优化充电设施资源配置方案，为充电设施有序规划提供决策支撑。
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公开(公告)号：CN117168434A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311095260.7
申请日：2023-08-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS和双目视觉定位系统的自适应图优化方法。该方法包括：基于GPS和双目视觉定位系统，获得GPS残差项，使用Huber损失函数构建优化残差函数，设置调谐参数初始值；然后循环执行以下步骤：利用滑动窗口存储GPS残差项中的GPS残差值，使用卡方分布计算存储的N个GPS残差值的权重，通过权重求得干扰参数。利用隐式方程，根据干扰参数求得优化残差函数的最优调谐参数；基于求得的最优调谐参数，以调谐参数上下限为约束，更新调谐参数；将更新后的调谐参数带入GPS和双目视觉定位系统实现自适应调整，从而提高了GPS和双目视觉定位系统的精确度和鲁棒性。
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