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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108683468B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810390515.5
申请日：2018-04-27
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H04B17/373 , H04B17/364 , H04B17/391 , H04W24/06 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于数据预测的水下传感网络中AUV移动数据收集方法，包括：AUV运用集中式算法初始化最大邻居节点密度分簇，运用SVR对采集数据进行拟合预测，建立预测模型，根据预测模型趋势的相似度进行分簇更新，AUV和对应的簇同步保存相同的预测模型，在数据收集过程中跳过这些簇的访问收集转而直接运用预测模型进行预测，当对应簇预测模型大于预先设定的最大容忍误差阈值或者延时敏感阈值，则立即发送更新请求，使用双向搜索寻找AUV当前位置并告知变化，AUV重新规划剩余路径以获取新的预测模型。通过数据预测，减少AUV遍历路径长度以降低AUV能耗和收集时延，同时降低了整个网络数据量，降低了部分节点能耗，提高整体网络性能。
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公开(公告)号：CN108683468A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810390515.5
申请日：2018-04-27
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H04B17/373 , H04B17/364 , H04B17/391 , H04W24/06 , H04W84/18
CPC classification number: H04B17/373 , H04B17/364 , H04B17/3913 , H04W24/06 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于数据预测的水下传感网络中AUV移动数据收集方法，包括：AUV运用集中式算法初始化最大邻居节点密度分簇，运用SVR对采集数据进行拟合预测，建立预测模型，根据预测模型趋势的相似度进行分簇更新，AUV和对应的簇同步保存相同的预测模型，在数据收集过程中跳过这些簇的访问收集转而直接运用预测模型进行预测，当对应簇预测模型大于预先设定的最大容忍误差阈值或者延时敏感阈值，则立即发送更新请求，使用双向搜索寻找AUV当前位置并告知变化，AUV重新规划剩余路径以获取新的预测模型。通过数据预测，减少AUV遍历路径长度以降低AUV能耗和收集时延，同时降低了整个网络数据量，降低了部分节点能耗，提高整体网络性能。
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公开(公告)号：CN107548029A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710717156.5
申请日：2017-08-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于海水分层的水下传感网络中AUV数据收集方法，包括：运用海洋学模型，进行水下传感网络分层，针对不同的分层采用不同的数据收集策略；在移动性较强的表层，AUV按照预定路径巡游，传感器节点通过转发概率、剩余能量等因素在每一跳处动态的选择转发集进行数据转发，以增强移动节点数据转发的可靠性。同时在下层网络中，节点通过先聚类再分簇的初始化操作，形成AUV停驻点，采用最短路径算法规划AUV轨迹。利用AUV作为辅助工具，收集网络中的数据，同时考虑AUV能耗，使得整个算法更加符合实际情况，通过合理规划AUV巡游路径，减少了数据转发的跳数，降低了网络的能量消耗，部分解决能耗不均的问题，延长了网络的生存时间。
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公开(公告)号：CN107548029B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201710717156.5
申请日：2017-08-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于海水分层的水下传感网络中AUV数据收集方法，包括：运用海洋学模型，进行水下传感网络分层，针对不同的分层采用不同的数据收集策略；在移动性较强的表层，AUV按照预定路径巡游，传感器节点通过转发概率、剩余能量等因素在每一跳处动态的选择转发集进行数据转发，以增强移动节点数据转发的可靠性。同时在下层网络中，节点通过先聚类再分簇的初始化操作，形成AUV停驻点，采用最短路径算法规划AUV轨迹。利用AUV作为辅助工具，收集网络中的数据，同时考虑AUV能耗，使得整个算法更加符合实际情况，通过合理规划AUV巡游路径，减少了数据转发的跳数，降低了网络的能量消耗，部分解决能耗不均的问题，延长了网络的生存时间。
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公开(公告)号：CN104253867B
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201410494224.2
申请日：2014-09-24
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: Y02D70/122
Abstract: 本发明涉及一种利用无线传感器网络实现对有毒气体边界的监测和追踪方法，包括三个阶段，（1）有毒气体边界识别阶段：节点相互协作，在一跳通信范围内广播信息包，根据信息包中节点的状态信息判断自己是否为边界节点；（2）代表节点的选择阶段：从当前所有边界节点中选出几个代表性的节点，聚合所有边界节点的信息，统一汇报给基站；（3）有毒气体的追踪阶段：利用节点与节点之间的协作找出有毒气体在当前环境下的扩散规律，利用边界节点的动态变化模拟有毒气体边界的变化，实现对目标的有效追踪。本发明有效实现了对有毒气体监测和追踪，极大提高了对目标边界追踪的精确性，并且有效减少了信息的传输量，节省追踪的能量消耗，延长网络生命周期。
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