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公开(公告)号：CN117667170A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311634044.5
申请日：2023-12-01
申请人： 河南大学
IPC分类号： G06F8/656 , G06F8/71 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2415
摘要： 本发明公开了一种服务器负载感知的Linux内核自动升级方法及系统，包括以下步骤：整合各个Linux发行版本的软件包管理命令：在预定的时间间隔自动检测内核更新；如果Linux发行版本的软件包管理工具检测到新版本内核信息可用，则下载到特定的目录；利用朴素贝叶斯算法判断当前运行环境的负载状态是否适合执行内核升级；接收内核升级指令，执行内核升级。本发明在内核升级时如果成功，内存中转储的进程上下文信息将被还原将被还原。在出现第二内核存在问题或者内核升级失败的情况下，系统将自动回滚至第一内核，从而极大缩短了内核升级的时间，并在不中断用户体验的情况下执行了内核升级。
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公开(公告)号：CN113177328B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110563661.5
申请日：2021-05-24
申请人： 河南大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06K9/62 , G01M99/00 , G01M13/04 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种基于多传感器融合的机械故障诊断方法，包括如下步骤：将不同位置的传感器观测到的机械设备的运行数据转换为证据信息；计算证据中焦元的支持区间，通过区间距离衡量证据之间的冲突程度进而获得各个证据的支持度；通过改进的信度熵来量化证据的不确定性程度作为证据的信息量；综合考虑区间距离和改进的信度熵确定证据的信任度并获得权重因子；利用权重因子对获取的证据进行加权平均，输出机械故障诊断的决策结果。本发明方案与传统算法相比，通过区间距离能够有效地衡量证据之间的差异性，同时通过改进的信度熵量化证据的不确定程度，综合考虑支持度和信息量共同确定证据的权重因子。
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公开(公告)号：CN110033028B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910206387.9
申请日：2019-03-19
申请人： 河南大学
摘要： 本发明公开了一种基于算术平均贴近度的冲突证据融合方法，包括如下步骤：获取多个传感器测量信息根据实际应用场景选择合适的方法获取证据的BPA，并转换为证据信息，引入模糊理论中算术平均贴近度概念度量证据对同一焦元的相互支持程度，利用证据之间的算术平均贴近度计算融合证据的权重系数；最后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，输出最终目标识别的决策结果。本发明引入模糊数学中的算术平均贴近度方法，利用证据中同一焦元的基本概率赋值的算术平均贴近度衡量各证据对同一命题的相互支持程度，并对证据进行修正后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，具有重要的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN113453335A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110716487.3
申请日：2021-06-25
申请人： 河南大学
摘要： 本文提供了基于DV‑hop改进的凸优化WSNs节点定位方法，包括以下步骤：参考节点根据自身搭载的GPS设备进行精确定位，并广播关于自身信息数据包，其他节点转播该数据包，每个节点保存最小跳数值参考节点的数据包；参考节点根据数据信息包中的跳数值计算出平均跳距并广播到网络，未知节点计算到参考节点间的距离；将未知节点到参考节点之间距离的累积误差建立的非凸目标函数，通过矩阵变换转化为带有非凸约束条件的凸目标函数，随后将非凸约束收紧得到更紧的凸约束求解，从而实现对未知节点位置的精确估计。本发明能够在较少参考节点的前提下确定未知节点的位置，同时降低了能量消耗及成本投入，具有良好的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN113177328A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110563661.5
申请日：2021-05-24
申请人： 河南大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06K9/62 , G01M99/00 , G01M13/04 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种基于多传感器融合的机械故障诊断方法，包括如下步骤：将不同位置的传感器观测到的机械设备的运行数据转换为证据信息；计算证据中焦元的支持区间，通过区间距离衡量证据之间的冲突程度进而获得各个证据的支持度；通过改进的信度熵来量化证据的不确定性程度作为证据的信息量；综合考虑区间距离和改进的信度熵确定证据的信任度并获得权重因子；利用权重因子对获取的证据进行加权平均，输出机械故障诊断的决策结果。本发明方案与传统算法相比，通过区间距离能够有效地衡量证据之间的差异性，同时通过改进的信度熵量化证据的不确定程度，综合考虑支持度和信息量共同确定证据的权重因子。
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公开(公告)号：CN110225454A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910561527.4
申请日：2019-06-26
申请人： 河南大学
摘要： 本发明公开了一种基于置信度传递的分布式容积卡尔曼滤波协作定位方法。其中，该方法包括：无线传感器网络中移动代理节点初始状态满足高斯分布，并将移动代理节点协作定位建模为时变因子图中多变量节点的边缘后验分布估计问题；其次，提出了高斯参数化置信度传递与重构策略，以及分布式容积卡尔曼滤波方法，计算因子图上每个变量节点的后验分布，进而获得每个移动代理节点定位结果。本发明公开协作定位方法中相邻代理节点之间只需传递高斯参数化置信度，具有良好的扩展性和鲁棒性，较低的通信开销和计算复杂度，提升整体网络定位精度和效率。
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公开(公告)号：CN110190990A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910419049.3
申请日：2019-05-20
申请人： 河南大学
摘要： 本发明提供一种低压配电台区网络拓扑结构的自动辨识方法及装置，该方法包括：步骤1、判断所述低压配电台区网络拓扑结构中是否含有分支箱；步骤2、若不含有分支箱，则获取JP柜或开关柜中采集到的第一电流数据，以及获取表箱中采集到的第二电流数据；步骤3、根据所述第一电流数据和所述第二电流数据，计算得到所述低压配电台区的网络拓扑结构。该装置包括：判断单元、数据获取单元和拓扑结构提取单元。本发明可以在不引入过多硬件设施的前提下，实现网络拓扑的自动辨识，节省成本，实现容易，操作方便，效率较高。
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公开(公告)号：CN114792112B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210430919.9
申请日：2022-04-22
申请人： 河南大学
IPC分类号： G06F18/25
摘要： 本发明公开了一种基于自适应处理策略的时域证据融合方法，包括如下步骤：首先，将多个传感器收集的信息转化为证据信息；其次，计算各个历史时刻证据信息的相关性，并确定历史证据信息的权重因子；对历史证据信息进行加权平均获得当前时刻的预测值，根据预测值和真实值判断当前时刻是否出现失真；再通过可信度衰减模型，获得相邻时刻证据的实时可靠度，根据实时可靠度对时域证据进行折扣；最后，利用Dempster组合规则对时域证据进行融合。本发明考虑了当前时刻的证据有可能出现失真的情况，同时对失真情况进行了研究，对当前时刻获取的证据和历史积累的证据进行对比，选择最合适的处理策略，具有重要的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN117221906A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311205265.0
申请日：2023-09-15
申请人： 河南大学
摘要： 本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种动态子连接的有源智能反射面辅助通信系统设计方法。方法包括：构建具有动态子连接的有源智能反射面辅助的无线通信网络系统模型，根据合法用户接收到的信号确定合法用户接收到的信号的信干燥比，进而确定无线通信网络系统模型的频谱效率；基于频谱效率和无线通信网络系统模型的总功耗，确定无线通信网络系统模型的能源效率；分别根据交替方向乘子法、QCQP变换算法和禁忌搜索方法，确定最优的发射端波束形成矩阵、最优的智能反射面相移矩阵、最优的放大因子向量、最优的开关矩阵和最大能源效率。本发明提高了有源智能反射面辅助无线通信系统的能源效率。
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公开(公告)号：CN114222289A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111650080.1
申请日：2021-12-30
申请人： 河南大学
IPC分类号： H04W12/02 , H02J50/20 , H04B7/0413 , H04B7/0426
摘要： 本发明公开了一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，包括以下步骤：在智能反射面辅助的无线通信网络模型中加入全双工无线携能用户，构建全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络模型；根据发射端和用户能量、智能反射面相移和合法用户处保密速率，建立优化问题的数学模型；通过联合优化发射端发射波束形成矢量，智能反射面相移矩阵和合法接收者发射人工噪声信号功率，最大化合法接收者的保密速率。本发明能够有效提高合法接收者的服务质量并保障网络物理层安全。
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