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公开(公告)号：CN118945647A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411229892.2
申请日：2024-09-03
Applicant: 海南大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/122 , H04B7/185 , H04B7/04 , H04B7/145 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/46 , H04B7/06 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种无人机(UnmannedAerial Vehicles，UAV)机载智能反射面(Intelligent Reflecting Surface，IRS)辅助认知无线网络中安全能效的方法。考虑多天线认知基站利用分配给主用户的频谱在存在多个协同窃听者的情况下通过机载IRS与次用户通信。为了实现次用户安全速率和UAV能量消耗之间的平衡，通过对认知基站有源波束形成和IRS无源波束形成以及UAV轨迹进行联合优化来实现安全能量效率最大化。为了解决具有高度耦合的非凸问题，本发明提出了一种基于交替迭代的优化算法，首先利用Charnes‑Cooper变换和半正定规划将认知基站有源波束和IRS无源波束分别转化为秩一约束问题，而后通过半正定松弛技术进行松弛求解，再通过连续凸逼近算法求解获得UAV轨迹，最后基于交替迭代的框架进行交替求解直至收敛。仿真结果表明，所提算法可以有效的增强次用户的安全能效，提升次用户的安全性能。
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公开(公告)号：CN118400754A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410495681.7
申请日：2024-04-24
Abstract: 本发明提供一种UAV机载IRS辅助主次用户共享频谱下资源联合优化方法,步骤如下：S1.建立由主用户、次用户、UAV机载智能反射面组成的辅助主次用户共享频谱的认知无线通信系统模型；S2.UAV轨迹离散化，IRS的相移矩阵在每个时隙单独优化；S3.建立信道模型；S4.建立以次用户的平均速率最大化为目标的次用户通信性能优化问题，通过联合优化次用户发射功率、IRS相移矩阵和UAV轨迹等资源，在保证主用户的服务质量的同时最大化的提升次用户的通信质量；S5.通过构建交替迭代优化框架，对次用户通信性能优化问题进行求解。发明通过UAV机载IRS辅助主次用户传输，并提供一种主次用户共享频谱下资源联合优化方法，实现主次用户无缝链接的同时，显著提升主次用户的传输性能。
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公开(公告)号：CN115190448A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210666768.7
申请日：2022-06-14
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供智能反射面辅助的认知无人机通信网络设计方法，该方法应用在在网络模型中，当领导无人机在帧持续时长T内感知频谱状态为空闲状态时，跟随无人机(Following UAV,FUAV)将利用感知的空闲频谱为领导无人机提供通信服务，同时智能反射面通过无源波束赋形来增强无人机之间的通信，通过应用认知无线电技术，频谱资源能够得到高效利用，进而提高无人机通信的频谱利用率，以实现网络频谱效率的最大化。
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公开(公告)号：CN119921812A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510100722.2
申请日：2025-01-22
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/04 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/391
Abstract: 本申请提供了一种有限块长的智能反射面（IRS）辅助多天线无人机隐蔽通信（UAVCC）方法，其中通过利用IRS能够增强移动多天线无人机的隐蔽传输能力，和削弱监视者的探测能力。通过联合优化多天线无人机的轨迹和发射波束成形以及IRS的相移矩阵，建立了无人机的隐蔽传输速率最大化数学模型。为了解决这一非凸问题，将其分解为三个子问题。首先，采用半定松弛方法求解了无人机的轨迹和IRS的相移矩阵两个子问题。其次，应用逐次凸逼近方法，将非凸多天线无人机的发射波束成形优化子问题转化为凸子问题。最后提出了一种有效的块坐标下降结构来获得原问题的次优解。在此基础上，进一步，提出了一种低复杂度惩罚的梯度投影对偶分解法，能够有效减少算法复杂度。数值结果表明了该算法在有限块长IRS‑UAVCC中的有效性和优越性。
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公开(公告)号：CN119421109A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411538738.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 海南大学
IPC: H04W4/029 , G05D1/46 , H04W4/40 , H04W24/02 , H04B17/391 , G06N3/092 , G05D109/20
Abstract: 本发明提出了一种恶意干扰下无人机机间鲁棒通信飞行轨迹优化方法，该系统通过无人机飞行策略的同步与配合，在保证面对恶意干扰无人机机间通信链路不中断的同时最大化无人机机间的通信容量，从而有效提升其通信质量。基于此，建立了以无人机机间通信容量最大化为优化目标的无人机轨迹优化方案。而后，通过利用构建的双延迟深度确定性策略梯度深度强化学习框架，对无人机机间通信容量优化问题进行求解。数值结果表明，该方法可在恶意干扰环境下实现无人机机间鲁棒、稳定通信。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115190448B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210666768.7
申请日：2022-06-14
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供智能反射面辅助的认知无人机通信网络设计方法，该方法应用在在网络模型中，当领导无人机在帧持续时长T内感知频谱状态为空闲状态时，跟随无人机(Following UAV,FUAV)将利用感知的空闲频谱为领导无人机提供通信服务，同时智能反射面通过无源波束赋形来增强无人机之间的通信，通过应用认知无线电技术，频谱资源能够得到高效利用，进而提高无人机通信的频谱利用率，以实现网络频谱效率的最大化。
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公开(公告)号：CN117880845A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311643559.1
申请日：2023-12-04
Applicant: 海南大学
IPC: H04W24/02 , H04B7/185 , H04B17/391 , H04B7/04
Abstract: 本发明公开了一种高能效的I RS辅助认知无人机网络设计方法，所述方法包括下列步骤：构建基于智能反射面辅助的认知无人机网络模型；在所述无人机网络模型中构建建立信道模型、传输模型和能耗模型；基于所述信道模型、传输模型和能耗模型，构建使网络能效最大化的非凸优化问题；将所述非凸优化问题解耦成四个子问题，利用不同凸优化方法，迭代求解每个子问题，最终得到所述非凸优化问题的最优解。
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公开(公告)号：CN119997213A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510097750.3
申请日：2025-01-22
Applicant: 海南大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/1263 , H04W72/542 , H04W24/02 , G08G5/57
Abstract: 针对认知无人机与地面移动次用户通信场景，本申请提供了一种基于强化学习的智能反射面（RIS）辅助认知无人机（CUAV）系统资源联合优化方法。RIS‑CUAV系统包括RIS辅助认知无人机网络传输的认知无线通信系统模型、感知模型、传输模型和信道模型。基于该系统，通过联合优化频谱感知持续时间、无人机3D轨迹和RIS相位，建立了RIS‑CUAV系统传输速率最大化数学模型。而后针对该数学模型求解，构建了一种基于双深度q‑网络的深度强化学习框架。所提方法能够实时调整RIS相移、频谱感知持续时间和无人机3D轨迹来适应动态环境条件，同时仿真结果表明，所提方法能够显著提高RIS‑CUAV系统的传输速率。
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公开(公告)号：CN118984456A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411228803.2
申请日：2024-09-03
Applicant: 海南大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/122 , H04B7/185 , H04B7/04 , H04B7/145 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/46 , H04B7/06 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种无人机(UnmannedAerial Vehicles，UAV)机载智能反射面(Intelligent Reflecting Surface，IRS)辅助无线认知网络物理层安全传输方法，其中UAV机载IRS不仅增强了次级网络的安全传输，而且在不增加成本的情况下抑制了主、次用户之间的相交联干扰。我们的目标是通过联合设计认知基站有源波束形成、IRS无源波束形成和无人机轨迹来最大化次用户的平均保密率。针对这一非凸高耦合问题，我们基于交替迭代框架将原问题分解为认知基站有源波束设计、IRS无源波束设计和UAV轨迹优化三个子问题进行交替迭代求解，具体的，利用二次变换和半正定规划技术将有源和无源波束成形问题转化为含有秩一约束的优化问题后通过半正定松弛技术进行求解，对于UAV轨迹优化，采用连续凸逼近技术进行求解。数值结果表明，该算法可以有效地提高次用户的平均保密率，抑制信息泄露给潜在的窃听者。
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公开(公告)号：CN116963079A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310761309.1
申请日：2023-06-26
Applicant: 海南大学
IPC: H04W16/14 , H04W16/18 , H04W24/02 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种主次用户双赢的IRS辅助机会型认知无线网络设计方法,包括以下步骤：S1.建立由主用户、次用户、IRS智能反射面组成的智能反射面辅助认知无线网络模型；S2.设计智能反射面辅助认知无线网络的传输时隙结构，将传输时隙结构分成感知阶段与传输阶段，智能反射面在不同时隙下变换不同的相移矩阵辅助频谱感知或用户传输；S3.建立频谱信道模型、感知模型，并构建次用户传输性能优化问题，联合优化次用户发射功率、感知时长、智能反射面的相移矩阵；S4.通过基于交替迭代法的优化算法对次用户传输性能优化问题进行求解。本发明通过IRS辅助频谱感知和数据传输，并提供一种联合优化方法，实现无线网络的感知与传输性能的显著提升。
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