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公开(公告)号：CN108430052A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810110360.5
申请日：2018-02-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于车载基站的智能网联汽车通信网络架构，包括感知层、网络层、云计算和应用层；感知层用于实现数据的感知，网络层用于实现网络接入和网络传输和控制；云计算用于对信息服务的支撑；应用层用于实现各种不同需求的应用；本发明克服了现有网络架构中智能网联汽车无法实现海量数据传输、动态高精度3D地图下载、视频实时回传和为乘客提供高速网络接入等问题，本发明具有了保证自身安全行驶的同时，还能为乘客提供高速网络接入、辅助其他无线通信的优点。克服了现有通信网络架构中仅仅依靠云计算造成的时延较大的问题。本发明将有利地促进智能网联汽车技术的发展以及未来全面无人驾驶的实现。
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公开(公告)号：CN105608896A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610143775.3
申请日：2016-03-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0133
Abstract: 本发明公开了一种复杂交通环境中交通瓶颈的识别方法，主要解决现有技术不能满足当前交通需求而导致的交通严重拥堵的问题。其实现步骤为：(1)将实际交通网络抽象的复杂网络用一个无向有权图表示；(2)使用容限配流法对抽象后的网络拓扑图进行用户平衡配流；(3)为网络中各个路段分配权值，权值为每个路段上的零流阻抗；(4)根据分配权值后的网络，寻找零流阻抗最小支撑树；(5)对步骤(4)中得到的最小支撑树中的瓶颈的重要程度进行优先级排序。本发明能为交通管理部门提供瓶颈的重要程度定量描述，使其能准确地把握交通瓶颈的分布特征，合理地规划交通网络拓扑，将路网各个路段的交通需求与通行能力匹配，可用于一体化交通疏导系统。
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公开(公告)号：CN119211868A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411185137.9
申请日：2024-08-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于车联网协同感知的三维路侧传感器部署方法，包括：建模三维道路环境的RSNs模型；基于RSNs模型构建单个传感器的感知检测函数，存在多个传感器覆盖时根据单个传感器的感知检测函数构建每个可部署区域的全局传感器检测函数；将根据全局传感器检测函数最大化满足或超过最小检测概率的可部署区域的比例作为第一目标优化问题，将最小化在每个可部署区域的传感器总数作为第二目标优化问题，构建由第一、第二目标优化问题函数组成的部署优化奖励函数；构建决策序列，基于决策转换器求解决策序列得到部署策略；其中累计奖励值通过双层优化方法对部署优化奖励函数进行奖励重新分配得到。本发明实现了三维道路环境的传感器部署。
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公开(公告)号：CN114828048B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210405535.1
申请日：2022-04-18
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于车载边缘网络的视频配置方法，主要解决现有车载视频配置方法视频配置成本较高和使用环境固定的问题。其方案是：1)构建车载边缘网络；2)客户端车辆用户通过车载摄像头采集视频数据，生成待分的视频；3)客户端车辆用户与计算节点建立通信链路；4)应用贝叶斯在线学习获得待分析视频在不同视频配置下的时延与精度，并应用高斯模型衡量当前配置与这些通过学习获得时延与精度的配置相似性，根据相似配置具有相似的性能和配置在有潜力视频配置集合中出现的频次得出最优配置；5)根据视频内容的变化定期重复4)，得到新的最优视频配置。本发明配置成本低，适用环境广，道路维护安全，可用于自动驾驶车辆，维护道路安全。
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公开(公告)号：CN113511215B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110606707.7
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本申请提供的一种混合自动驾驶决策方法，获取当前时刻下，自动驾驶车辆在行驶过程中的实时交通环境信息；基于所述交通环境信息建立本地自动驾驶决策模型；基于所述本地自动驾驶决策模型，使用基于深度强化学习的方法来学习自动驾驶车辆的驾驶行为，并提取驾驶规则；共享所述驾驶规则；扩充已有专家系统知识库；判断是否存在紧急情况，若是，则采用机器学习模型进行决策；若否，基于扩充后已有专家系统知识库对机器学习模型进行调整，由所述机器学习模型进行决策。该决策方法利用两种现有策略相辅相成，以克服单个策略的缺点，从而使之有效针对不同驾驶场景的决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114760067A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210332491.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用零知识证明的区块链群智感知系统隐私安全保护方法，包括定义1、定义2、定义3、定义4，还包括如下步骤：步骤1：群智感知系统初始化与账户创建；步骤2：群智感知任务发布；步骤3：感知任务参与、执行与数据提交；步骤4：奖励与信誉发放。通过使用本发明的零知识证明方案实现的无隐私安全泄露的转账方式，将可信第三方管理中心的监管能力与区块链保障隐私安全的能力相结合，有效帮助群智感知系统隐匿交易过程中的交易源、交易内容，基于设计的区块链智能合约可以保障系统交易内容不会泄露用户的任何隐私。本发明在确保群智感知系统顺利执行的前提下，可以有效保障用户的安全系统参与。
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公开(公告)号：CN111211893A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010074874.7
申请日：2020-01-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法，旨在提高自动驾驶汽车决策的准确率和效率。其实现步骤包括：1)构建移动边缘计算网络；2)生成移动边缘计算网络中每个节点的密钥对；3)构建移动边缘计算网络中移动节点集合的本地模型集合；4)每个移动节点与距离其最近的移动边缘计算节点进行通信；5)移动边缘计算节点集合获取超级节点序列；6)基于超级节点序列构建区块链；7)对本地模型集合进行更新。本发明与现有的自动驾驶汽车模型训练的方法相比，在将模型用于自动驾驶汽车行驶过程中的决策时，有效提高了决策的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN105761548B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201610230227.4
申请日：2016-04-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明公开一种基于动态贝叶斯网络的交叉路口碰撞避免方法，主要解决现有算法不能很好适应交叉路口复杂道路布局，需要进行大量的数据处理，导致高的计算复杂度和时间复杂度的问题。其实现步骤是：1)确定车辆状态、道路条件和驾驶员行为信息，并采用动态贝叶斯网络对车辆状态演化进行建模；2)根据当前环境情况确定目标车辆安全驾驶行为；3)推导出驾驶员在交叉路口的意图行为，并通过对比安全驾驶行为和意图行为进行风险评估，当检测到有潜在危险存在时，根据实际情况采取不同的措施来进行碰撞避免。本发明避免了复杂的车辆轨迹预测过程，减小了计算量，能灵活地对其他场景的车辆碰撞进行避免，可用于智能交通系统中。
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公开(公告)号：CN119095175A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411058345.2
申请日：2024-08-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W72/121 , H04W72/50
Abstract: 本发明提供了一种6G空天地车联网中按需服务匹配方法、装置及设备。其中，方法包括：通过SDN和NFV技术，对物理网络资源进行虚拟化处理得到虚拟网络资源；获取用户需求并对用户需求进行基于场景识别的细粒度需求分析，得到细粒度用户需求；基于虚拟网络资源和细粒度用户需求对所有用户进行初始分组处理，得到多个初始用户组；利用虚拟网络资源、细粒度用户需求以及多个初始用户组进行问题建模，得到优化问题模型；对优化问题模型进行问题重构，得到TMSC框架；对TMSC框架进行R‑TMSC简化处理，得到偏好列表；利用三方匹配算法和偏好列表对用户、初始用户组以及路径映射进行资源按需匹配，得到实际用户组的资源分配结果。
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公开(公告)号：CN117640387A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311616332.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L41/0894 , G06N5/022 , H04L41/5051 , H04W4/50 , H04W88/18
Abstract: 本发明涉及一种知识意图双驱动的6G全场景按需服务架构，包括知识与意图模块、全场景认知模块、网络能力认知模块和智能服务编排模块。其中，知识与意图模块用于存储抽象的网络知识和转译的用户意图；全场景认知模块用于对全域全场景网络进行表征和知识提取，同时对用户意图进行识别和分析转译，得到全场景特征；网络能力认知模块用于多粒度感知网络的通算存资源和智能服务能力，得到全域网络能力；智能服务编排模块用于通过对全域网络能力进行智能编排实现全场景用户需求，并将全场景用户需求、全域网络能力、智能编排服务策略和服务质量反馈发送至知识与意图模块以更新知识与意图模块。该架构可以按需满足多样化应用的需求。
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