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公开(公告)号：CN119030705A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411031650.2
申请日：2024-07-30
Applicant: 重庆交通大学 , 安徽大学 , 润建股份有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 重庆微标科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种零信任环境下车联网中基于身份认证的密文检索方法，包括：基于双线性配对方法为车辆用户生成公私钥对；数据拥有者向通过信任评估的车辆用户发送基于公钥生成的公共参数；提取数据拥有者的共享文件中的关键字，加密关键字后映射到计数布隆过滤器的对应位置并将共享文件的索引写入链表中；将车辆用户的陷门映射到计数布隆过滤器的对应位置，检查最近路边单元自身以及附近路边单元是否存在该陷门对应的关键字：若存在，则根据对应位置的链表确定共享文件的索引获取对应的加密共享文件；若不存在，则将车辆用户的陷门发送给云服务器，通过云端服务区获取加密共享文件。本发明能够有效实现车辆在零信任环境下的加密数据查询。
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公开(公告)号：CN116400631A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310455766.8
申请日：2023-04-25
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明具体涉及基于DMPC的通信中断下零信任智能网联车辆队列控制方法，包括：定义初始状态下的假设输出状态序列和预测输出状态序列；建立优化目标代价函数；针对单个车辆：基于当前时刻的假设输出状态序列、预测输出状态序列和邻居假设输出状态序列求解其优化目标代价函数得到当前时刻的最优预测控制输入序列；计算最优输入状态序列并结合最优预测控制输入序列计算下一时刻的最优输入状态；计算下一时刻的假设输出状态序列并分发给与其通信的邻居车辆。本发明联合多方当前状态来预测车辆未来时刻的运动状态，并且能够基于车辆队列的通信拓扑和邻居车辆的状态来调节各个车辆的自身行驶状态，从而能够提高智能网联车辆队列纵向控制的稳定性。
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公开(公告)号：CN115600417A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211329181.3
申请日：2022-10-27
Applicant: 重庆交通大学(CN)
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明具体涉及面向多任务工作模式的装备测试性设计方法，包括：建立被测单元的相关性图示模型和D矩阵模型；计算被测单元各组成部件在单任务工作模式下的单任务风险权重系数向量；计算对应的任务权重系数向量；计算各组成部件在多任务工作模式下的多任务风险权重系数向量；计算各组成部件对应测试点的故障检测权值和故障隔离权值；基于被测单元的相关性图示模型和D矩阵模型以及各组成部件对应测试点的故障检测权值和故障隔离权值，选取故障检测用测试点和故障隔离用测试点用以建立诊断策略；计算测试性指标。本发明的装备测试性设计方法能够提高装备各组成部件故障在多任务工作模式场景下的风险权重，并能够加强对高风险部件的关注。
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公开(公告)号：CN118869294B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410915027.7
申请日：2024-07-09
Applicant: 重庆交通大学 , 安徽大学 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 重庆微标科技股份有限公司 , 润建股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种零信任环境下基于状态信息加密传输的车辆队列控制方法，包括：车辆队列中的每辆跟随车均接收其前车发送的状态信息；其中车辆之间发送和接收状态信息时通过数字信封技术进行加解密和验证；车辆队列中的每辆跟随车均执行如下操作：利用模型预测算法计算预测当前车辆未来Np个时刻的状态信息；通过状态预测模型计算当前车辆未来Np个时刻期望的状态信息；通过MPC的目标函数计算生成当前车辆的最优控制输入；最终基于当前车辆的最优控制输入控制其运行状态。本发明在零信任构架下引入对称加密算法和非对称加密算法，同时通过车辆及其前车的状态信息来预测未来时刻的状态和期望状态以生成满足车辆队列控制要求的控制输入。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118869294A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410915027.7
申请日：2024-07-09
Applicant: 重庆交通大学 , 安徽大学 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 重庆微标科技股份有限公司 , 润建股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种零信任环境下基于状态信息加密传输的车辆队列控制方法，包括：车辆队列中的每辆跟随车均接收其前车发送的状态信息；其中车辆之间发送和接收状态信息时通过数字信封技术进行加解密和验证；车辆队列中的每辆跟随车均执行如下操作：利用模型预测算法计算预测当前车辆未来Np个时刻的状态信息；通过状态预测模型计算当前车辆未来Np个时刻期望的状态信息；通过MPC的目标函数计算生成当前车辆的最优控制输入；最终基于当前车辆的最优控制输入控制其运行状态。本发明在零信任构架下引入对称加密算法和非对称加密算法，同时通过车辆及其前车的状态信息来预测未来时刻的状态和期望状态以生成满足车辆队列控制要求的控制输入。
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公开(公告)号：CN118865654A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410864121.4
申请日：2024-06-30
Applicant: 重庆交通大学 , 安徽大学 , 重庆微标科技股份有限公司
IPC: G08G1/00 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/693 , G05D1/692 , G05D1/43 , G08G1/01 , G06N5/04 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种零信任环境下基于信任评估的车辆队列动态分合控制方法，包括：在零信任环境下，重新构建融合车辆节点信任度的车辆动力学模型，进而构建对应的车辆纵向运动轨迹预测模型；基于C‑F不确定推理模型，结合车辆纵向运动轨迹预测模型实时评估车辆队列中各个车辆节点的信任度；利用车辆队列动态分裂合并策略，结合车辆队列中各个车辆节点的信任度实时评估结果对车辆队列进行分裂或合并控制，以保证车辆队列在零信任场景下的安全运行。本发明基于C‑F不确定推理模型结合轨迹预测模型实时评估车辆节点的信任度，同时利用动态分裂合并策略对车辆队列进行分裂或合并控制，从而提高车辆队列运行控制时的安全性和控制灵活性。
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公开(公告)号：CN117077526A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311053505.X
申请日：2023-08-21
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆微标科技股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/28 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及雷达系统及温度预测分析领域，具体涉及基于数字孪生的雷达TR模块温度预测方法，包括：通过有限元分析方法建立雷达TR模块的数字孪生模型；通过数字孪生模型的仿真运行产生仿真数据，进而结合雷达TR模块的真实数据构建联合数据库；基于深度学习模型构建温度预测模型；从联合数据库中提取数据来构建训练数据集，用以训练温度预测模型；其中训练数据集中的每组训练数据包括TR相关数据及其对应的实际温度值；将待预测雷达TR模块的TR相关数据输入训练后的温度预测模型中，输出温度预测值。本发明能够通过数字孪生和深度学习的融合来提高雷达TR模块温度预测的有效性和实用性。
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公开(公告)号：CN118865654B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410864121.4
申请日：2024-06-30
Applicant: 重庆交通大学 , 安徽大学 , 重庆微标科技股份有限公司
IPC: G08G1/00 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/693 , G05D1/692 , G05D1/43 , G08G1/01 , G06N5/04 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种零信任环境下基于信任评估的车辆队列动态分合控制方法，包括：在零信任环境下，重新构建融合车辆节点信任度的车辆动力学模型，进而构建对应的车辆纵向运动轨迹预测模型；基于C‑F不确定推理模型，结合车辆纵向运动轨迹预测模型实时评估车辆队列中各个车辆节点的信任度；利用车辆队列动态分裂合并策略，结合车辆队列中各个车辆节点的信任度实时评估结果对车辆队列进行分裂或合并控制，以保证车辆队列在零信任场景下的安全运行。本发明基于C‑F不确定推理模型结合轨迹预测模型实时评估车辆节点的信任度，同时利用动态分裂合并策略对车辆队列进行分裂或合并控制，从而提高车辆队列运行控制时的安全性和控制灵活性。
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公开(公告)号：CN119810034A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411839498.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆微标科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种低光环境下机车撒砂装置智能检测方法，包括：通过低光增强网络的几何稀疏表示分支和低光增强分支的融合对机车撒砂装置图像进行图像增强，得到增强机车撒砂装置图像；将增强机车撒砂装置图像输入训练好的目标检测模型，输出撒砂管区域的预测结果。本发明通过低光增强网络利用几何稀疏表示分支和低光增强分支生成增强机车撒砂装置图像；同时通过目标检测模型的主干网络、颈部网络和头部网络基于增强机车撒砂装置图像预测出撒砂管区域，从而提高机车撒砂装置撒砂检测的稳定性和准确性。
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