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龙图腾网获悉浙江大学绍兴研究院申请的专利基于环境波动感知与CARAFE优化的传感器动态采样方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119676667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411751680.0，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权基于环境波动感知与CARAFE优化的传感器动态采样方法是由吴保磊;曹静雯;徐宝昌设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于环境波动感知与CARAFE优化的传感器动态采样方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于环境波动感知与CARAFE优化的传感器动态采样方法，包括步骤S1：环境感知模块通过传感器节点采集的原始数据计算窗口数据的标准差σ并且判断标准差σ是否超过动态阈值θ，从而监测环境数据的波动情况；步骤S2：动态采样控制器根据环境的波动情况的不同状态切换采样频率，并且通过内容感知的下采样处理以及智能批量传输策略，实现在保证数据质量的同时降低系统的能耗。本发明公开的基于环境波动感知与CARAFE优化的传感器动态采样方法，能够自适应地调节采样频率，并通过内容感知的CARAFE算子对采样数据进行特征优化，以提升数据采集的精度和能效。

本发明授权基于环境波动感知与CARAFE优化的传感器动态采样方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境波动感知与CARAFE优化的传感器动态采样方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：环境感知模块通过传感器节点采集的原始数据计算窗口数据的标准差σ并且判断标准差σ是否超过动态阈值θ，从而监测环境数据的波动情况； 步骤S2：动态采样控制器根据环境的波动情况的不同状态切换采样频率，并且通过内容感知的下采样处理以及智能批量传输策略，实现在保证数据质量的同时降低系统的能耗； 步骤S1具体实施为： 步骤S1.1：环境感知模块的各个传感器节点采集的原始数据被分配到固定时间窗口内，从而计算窗口数据的标准差σ，公式如下： ； 其中，为第i个采样点的数据值，为窗口数据的平均值，N为时间窗口内的采样点总数,通过该标准差σ的波动量直观反映出环境的变化情况； 当σ超过预设的动态阈值θ时，系统判断环境处于波动状态；当σ低于θ时，系统判断环境为稳定状态； 步骤S1.2：动态阈值θ根据环境变化自适应调整，计算公式为： ； 其中，表示历史数据的平均标准差，和为调节参数，用于控制动态阈值的基线和灵敏度； 步骤S2具体实施为以下步骤： 步骤S2.1：对于稳定状态，动态采样控制器将采样频率设定为低频率，以节省能耗； 步骤S2.2：对于波动状态，动态采样控制器将采样频率设定为高频率，以捕捉快速变化的环境信息； 在步骤S2中，动态采样控制器通过时间序列预测模型对未来时刻的环境波动进行预测，从而在环境波动发生之前提前切换到高频模式，时间序列预测模型如下： ； 其中，为自回归项的系数，为移动平均项的系数，为白噪声项，表示过去的观测数据，参数p、q、t是模型的定义和计算所需的基本要素；基于时间序列预测模型，在预判环境状态的基础上实现自适应采样频率调节； 对于步骤S2，引入CARAFE算子的核预测模块以及特征重组模块，对采样数据进行内容感知的下采样处理，其中： 在核预测模块中，自适应卷积核根据输入特征生成，与位置相关，从而提高对变化信息的识别和保留能力，核预测模块根据输入特征生成位置相关的自适应卷积核，公式为： ； 其中，为卷积核矩阵，为原始数据的特征信息，函数是核预测网络，自适应卷积核结构允许根据环境数据的特征进行动态加权优化； 在加权采样步骤中，特征重组模块通过重采样有效提取数据变化区域，CARAFE算子根据生成的权重，对采样数据进行加权卷积计算，使用卷积核K对数据区域进行内容感知的重采样，其公式为： ； 其中，为经过重采样处理后的数据，K为卷积核，大小为，为原始数据点，i和j表示卷积操作中重采样数据的目标位置坐标，m和n是卷积核的相对位置偏移量，用于在卷积核的范围内对原始数据点进行采样，通过在显著区域加权重采样，CARAFE算子有效去除不必要的数据冗余，在减少数据量的同时保留环境的特征信息； 对于步骤S2，通过智能的批量数据传输策略解决批量传输带来的数据量问题，其中： 在稳定状态下，系统将采样数据暂存于本地存储单元中，待环境进入波动状态时再进行批量传输，从而减少传输次数和通信功耗，系统采用以下公式量化传输过程中的总功耗： ； 其中，表示系统的总功耗，表示数据采集的功耗，D表示批量传输的数据量，R表示数据传输速率，表示传输功耗，通过合理控制批量数据量D的大小和传输频次，并使用低功耗通信协议，从而在保障数据完整性的前提下，降低通信功耗并且延长传感器节点的使用寿命。

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