公开(公告)号：CN119967490A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510054895.5

申请日：2025-01-14

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 焦万果 ,  华文禹 ,  杜伟 ,  索龙 ,  花敏 ,  许艺瀚

IPC: H04W28/084 ,  H04W28/082 ,  H04W28/08 ,  H04W4/40 ,  H04W4/46 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明提供一种分布式车联网任务卸载方法及电子设备，属于车联网技术领域。方法包括：采集当前时刻预设区域内任务车辆的任务信息和服务车辆的状态信息；将所述任务车辆的任务信息和服务车辆的状态信息输入预训练的车联网任务卸载模型，利用联邦深度学习算法优化车联网任务卸载策略，以获得最小化所有任务平均处理时间下的车联网任务卸载方案。本发明采用联邦深度学习算法优化车联网任务卸载策略，使得卸载任务所需要的服务车辆远少于传统算法所需要的服务车辆，不仅降低了系统成本，还减少了模型训练时间和状态空间占用的计算资源，显著提升了任务卸载成功率和长时间链接的稳定性。

公开(公告)号：CN117979249A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311703158.0

申请日：2023-12-12

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 焦万果 ,  张昌盛 ,  杜伟 ,  唐瑞 ,  周雯

IPC: H04W4/38 ,  H04W84/12 ,  H04B7/06 ,  H04L25/02 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于无线感知技术领域，公开了一种基于Wi‑Fi信号人体活动跨域识别方法、系统及设备，利用csi tools工具获取Wi‑Fi信道状态信息，为后续处理提供数据基础；采用递归图(RP)作为数据增强技术，巧妙地将获取的Wi‑Fi信道状态信息转换为图像形式，以便深度学习模型能够更好地理解和处理这些数据；通过利用余弦相似度在模型的某一层精确对齐同一活动类别在不同域中的特征分布，从而实现子域分布对齐，获得域不变的特征表示，使模型具备跨域识别的能力。本发明成功降低了模型对大量数据样本的依赖，同时避免了模型复杂度的增加；WiSDA方法能够显著提升Wi‑Fi信号在人类活动识别领域的应用效果。