公开(公告)号：CN117896756A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410109688.0

申请日：2024-01-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 杨和林 ,  刘帅 ,  郑梦婷 ,  肖亮 ,  邵子凌

IPC: H04W24/02 ,  H04W28/08 ,  H04W72/53 ,  H04W84/06

Abstract: 一种基于语义通信和资源分配的无人机边缘计算抗干扰方法，属于语义通信、无人机路径规划、资源分配、移动边缘计算和抗干扰等领域。该方法充分挖掘用户位置、无人机位置、干扰机位置和信道状态等关键信息，结合用户语义通信速率、通信时的信干燥比SINR和信道状态等信息，提出结合语义通信和深度强化学习的资源分配方案以动态优化用户卸载接入选择、信道选择、无人机轨迹等动作，有效地在干扰环境下执行移动边缘计算任务。本发明在动态干扰攻击的环境下，与非语义通信算法及其余对比算法相比，有效降低任务处理时间，提高了收益。

公开(公告)号：CN117896765A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410109702.7

申请日：2024-01-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 杨和林 ,  陈世豪 ,  王灿 ,  邵子凌 ,  林凯龙 ,  肖亮

IPC: H04W24/06 ,  H04W28/08 ,  H04W84/06

Abstract: 一种干扰攻击下无人机辅助空天地海通信网络的高能效资源管理方法，属于无人机通信、空天地海一体化网络、无人机轨迹优化、抗干扰安全通信等领域，结合无人机当前飞行位置、剩余能量和用户信道状态等重要信息数据，考虑空天地海一体化网络中的安全通信要求、无人机飞行角度、无人机能量等多方面约束，提出基于深度强化学习的，以双延迟深度确定性策略梯度算法为基础的无人机节能和资源调度方案，旨在最大程度地平衡无人机的能量效率和用户公平指数。在确保无人机抗干扰效果的前提下，提高无人机能量效率并增大用户的公平性。