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公开(公告)号：CN113869475B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111120637.0
申请日：2021-09-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06K19/06
Abstract: 一种适用于水下通信二维码的设计方法及系统，通过增大QR码的定位图形，使得首发双端在水下浮动的情况下，发送端的UQR码能够被迅速扫描定位；通过增加纠错码数量抵抗水下生物遮挡的情况，提升水下UQR码通信的鲁棒性；考虑到UQR码在水下以显示屏为载体，不会出现曲折扭曲的情况，所以删除扭曲校正部分的编码，保留倾斜图形校正部分的编码，在不影响UQR码校正功能的同时，增加UQR码数据编码空间。同时，观察到不同水质由于对光的吸收的反射作用的不同而呈现不同的颜色，UQR在不同水质环境下的背景颜色是不同的，所以根据水质颜色改变UQR模块颜色，使得背景颜色与UQR码模块间的灰度差值尽可能大，从而达到快速解码的目的。
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公开(公告)号：CN114916912B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210497405.5
申请日：2022-05-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明属于医疗睡眠监测领域，提出了一种非接触式的睡眠呼吸暂停检测方法及装置，首先通过麦克风阵列检测用户打鼾事件，排除占据了用户睡眠时的大部分时间段的不可能发生呼吸暂停事件时间段，有效提高检测效率和复杂度。接下来在可能发生呼吸暂停事件的时间段中，通过WiFi设备获取细粒度CSI相位差信息，并对相位差数据进行预处理及特征提取，通过特征提取后的子载波估计睡眠姿势。最后根据提取后的敏感特征，计算两次呼吸运动之间的时间间隔，与正常呼吸间隔做对比，完成用户睡眠呼吸暂停检测。从而实现在未接触用户的情况下，提供细粒度的高精度人体睡眠生理信息，实现低成本高效率的呼吸暂停检测，为临床诊断提供初步筛查的依据。
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公开(公告)号：CN116528344A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310501744.0
申请日：2023-05-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，公开了一种基于动态博弈的联邦学习激励算法。首先对水下节点的隐私敏感度、能量损耗模型进行建模；其次，对参与节点的学习质量进行评估，选择高质量的节点参与联邦学习任务；然后使用扩展式博弈模型和重复博弈模型对参与节点决策过程进行建模，获得各参与节点训练策略的最优解，以此作为选择训练数据集大小和参与节点数量的依据；最后按照最优策略执行本地模型训练和聚合，在每次迭代中更新全局模型并记录节点历史学习质量。此外，本发明实现了水下网络能源消耗、模型精度和隐私保护之间的最佳均衡，保证了模型的训练效果、能耗和隐私损失的减少。本发明使联邦学习引入水下物联网后节点能更持续投入使用。
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公开(公告)号：CN115589569A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211083478.6
申请日：2022-09-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/33 , H04W4/021 , H04W64/00 , H04B17/309
Abstract: 本发明属于无线定位领域，提出一种使用Wi‑Fi物理层信息校准FTM的方法。该方法从收发端设备获取FTM、IMU和CSI信息；将所得到的CSI信息利用MUSIC算法转换到频谱上分析，并通过设定阈值方法获取可靠路径集；在可靠路径集中提取信号传播路径数量、路径强度、路径的相对强度和时延特征；建立起特征信息与FTM的数学模型，该模型可返回直接路径的距离；结合实际中设备的可移动性，设计一种基于欧氏平面几何的优化方法来提高直接路径距离的准确性，这有助于在实际场景中的应用；使用一种基于参考选择的加权最小二乘法来进行最终的设备定位；最终提高了FTM在无线定位领域的定位准确性。
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公开(公告)号：CN112351503B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011227194.0
申请日：2020-11-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于任务预测的多无人机辅助边缘计算资源分配方法，首先对无人机辅助边缘计算卸载场景中的通信模型、计算模型和能量损耗模型进行建模；将无人机辅助边缘计算卸载网络的系统总能耗最小化问题建模为终端设备任务可预测过程；通过接入终端设备的历史数据，采用集中训练得到不同终端设备的预测模型参数；基于当前接入终端设备的任务信息，利用预测模型得到下一时隙的预测任务集；基于预测任务集，将原问题分解为无人机部署问题和任务调度问题进行联合优化。本发明通过深度学习算法能够有效减少任务的响应时延和完成时延，从而减少计算能耗；引入进化算法解决联合无人机部署和任务调度优化问题，极大减少无人机的悬停能耗和提高了计算资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114916912A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210497405.5
申请日：2022-05-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明属于医疗睡眠监测领域，提出了一种非接触式的睡眠呼吸暂停检测方法及装置，首先通过麦克风阵列检测用户打鼾事件，排除占据了用户睡眠时的大部分时间段的不可能发生呼吸暂停事件时间段，有效提高检测效率和复杂度。接下来在可能发生呼吸暂停事件的时间段中，通过WiFi设备获取细粒度CSI相位差信息，并对相位差数据进行预处理及特征提取，通过特征提取后的子载波估计睡眠姿势。最后根据提取后的敏感特征，计算两次呼吸运动之间的时间间隔，与正常呼吸间隔做对比，完成用户睡眠呼吸暂停检测。从而实现在未接触用户的情况下，提供细粒度的高精度人体睡眠生理信息，实现低成本高效率的呼吸暂停检测，为临床诊断提供初步筛查的依据。
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公开(公告)号：CN113190039A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110458366.3
申请日：2021-04-27
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于分层深度强化学习的无人机采集路径规划方法，首先对无人机数据采集场景中的通信模型、能耗模型进行建模；其次，考虑数据新鲜度的最大化和无人机的续航，将优化问题建模为一个半马尔科夫决策过程；最后，提出了一种基于分层深度强化学习的无人机路径规划方法，高层策略根据当前环境状态决定无人机在当前应该采集哪个传感设备的数据，低层策略根据当前状态和高层策略的目标来设计无人机的移动轨迹，无人机通过与环境的交互获得瞬时奖励，并基于这些信息进行训练。训练完成后，将策略网络部署到具有一定计算能力的无人机中，无人机可以进行实时的路径规划，执行长时间的数据采集任务，以提高整个任务执行期间的数据新鲜度。
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公开(公告)号：CN112566107A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011334237.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/122 , H04W12/63 , H04W12/041 , H04W12/06 , H04L9/00 , H04W4/029
Abstract: 本发明涉及一种无线网络设备自动分组与安全认证方法。该方法包括：从发送端设备获取RSS信号信息；将所得到的RSS信号利用全同态加密方法进行加密，全同态加密方法涉及到密钥生成、加密具体过程等方法；对加密后的RSS信号与接收端设备的RSS信号进行路径相似度匹配；然后将路径匹配结果返回到发送端设备进行解密；对于可能行走在同一路径上的用户们来说，路径相似度极其相似的情况下，考虑步态相似度；获取到CSI信号，将其转换为对应的频谱图，以此来进行步态相似比较；使用时间序列聚类方法，可以更准确的进行路径和步态的相似性匹配。
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公开(公告)号：CN112351503A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011227194.0
申请日：2020-11-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于任务预测的多无人机辅助边缘计算资源分配方法，首先对无人机辅助边缘计算卸载场景中的通信模型、计算模型和能量损耗模型进行建模；将无人机辅助边缘计算卸载网络的系统总能耗最小化问题建模为终端设备任务可预测过程；通过接入终端设备的历史数据，采用集中训练得到不同终端设备的预测模型参数；基于当前接入终端设备的任务信息，利用预测模型得到下一时隙的预测任务集；基于预测任务集，将原问题分解为无人机部署问题和任务调度问题进行联合优化。本发明通过深度学习算法能够有效减少任务的响应时延和完成时延，从而减少计算能耗；引入进化算法解决联合无人机部署和任务调度优化问题，极大减少无人机的悬停能耗和提高了计算资源利用率。
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公开(公告)号：CN111786713A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010497656.4
申请日：2020-06-04
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于多智能体深度强化学习的无人机网络悬停位置优化方法，首先对无人机对地通信场景中的信道模型、覆盖模型和能量损耗模型进行建模；将无人机对地通信网络的吞吐量最大化问题建模为局部可观察马尔科夫决策过程；通过无人机与环境的不断交互获取局部观测信息和瞬时奖励，并基于这些信息进行集中式的训练，得到分布式的策略网络；将策略网络部署到每个无人机中，每个无人机可以基于自身的局部观测信息得到移动方向和移动距离决策，调整悬停位置，进行分布式协作。本发明还将比例公平调度和无人机能耗损失信息引入到瞬时奖励函数中，在提高吞吐量的同时保证无人机对地面用户服务的公平性，并减少能耗损失，使无人机集群能够适应动态环境。
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