一种多无人机协同作业的数据交互方法及系统

    公开(公告)号:CN118092474A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410270577.8

    申请日:2024-03-11

    Abstract: 本发明适用于无人机协同作业技术领域,尤其涉及一种多无人机协同作业的数据交互方法及系统,所述方法包括:构建无人机作业阵列,生成无人机协同作业控制数据;基于无人机作业阵列进行无人机集群划分,进行数据分割,得到集群控制数据包;进行数据合成和校核,得到无人机控制数据,无人机协同作业;在协同作业时,进行指令控制校核,验证实际协同作业动作是否与无人机协同作业控制数据相同。本发明中,无人机对数据的完整性进行验证,通过对进行分散处理,使得无人机只有在验证数据来源的之后才能完成对无人机的控制,避免了外部干扰导致的无人机劫持情况,提升了无人机协同作业的安全性。

    一种城市复杂环境中的多点协同定位方法

    公开(公告)号:CN117460043A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311082009.7

    申请日:2023-11-22

    Abstract: 本发明涉及移动通信技术领域,公开了一种城市复杂环境中的多点协同定位方法,包括以下步骤:S1、建立城市模型,绘制能量衰减地图和关于城市模型的随机森林场景地图;S2、将接收到的信号强度与能量衰减地图叠加,得到修正后的辐射源功率图;S3、对辐射源功率点进行筛选,计算对应点位置处根据接收机计算出的两台发射机的功率差值;S4、计算出定位,坐标以及定位坐标与实际坐标的差值;S5、绘制累积分布函数绘制出CDF曲线,以分析定位精度。本发明在面临城市复杂介质环境以及非视距时造成通信速率不佳、连通性差时,对环境适应性强,可靠性高,定位精确度较高,且可以满足大范围区域的定位需求。

    一种基于集成深度学习的特定辐射源识别方法

    公开(公告)号:CN109978028A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201910186536.X

    申请日:2019-03-12

    Abstract: 一种基于集成深度学习的特定辐射源识别方法,属于信号处理以及辐射源识别技术领域。所述识别方法包括如下步骤:1)测量特定辐射源发射信号生成原始数据集;2)从原始数据集信号生成三维图像;3)将三维图像转换为二维图像;4)将二维图像送入学习器生成对应的识别模型;5)将待识别信号集生成三维图像;6)将三维图像生成二维图像;7)将二维图像送入4)生成的识别模型中得到辐射源识别结果和对应后验概率;8)将识别结果的后验概率使用集成学习方法进行再学习和训练,得到待识别信号的最终识别结果。所述方法用于电子情报侦察、无线频谱管理和无线网络安全管理,具有运算简单和识别精度较高的优点。

    一种基于信道特征参数的无线通信密钥生成方法

    公开(公告)号:CN106209355A

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201610499187.3

    申请日:2016-06-29

    Inventor: 张焱

    CPC classification number: H04L9/0875 H04L63/061 H04W12/04

    Abstract: 本发明公开了一种基于信道特征参数的无线通信密钥生成方法,包括:通信双方在相干时间内依次给对方发送导频信号;双方分别对接收到的导频信号进行处理,获得各自的信道响应;双方从各自的信道响应中分别提取信道特征参数,并量化生成二进制序列作为码本号;通信发起方根据其码本号生成校验信息并发送给通信接受方;通信接受方接收校验信息并与通信接受方生成的码本号进行比对,如果有误则请求通信发起方重新发起通信,如果无误则发送反馈信息告知通信发送方无误并由码本号查找码本获得密钥;通信发起方收到无误的信息,由码本号查找相同的码本获得密钥。本发明的有益效果:本发明能在较低的运算复杂度下保证高密钥的生成速率;且能适用FDD系统。

    一种感知增强的信道多模态预知性建模方法

    公开(公告)号:CN119254361A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411501926.9

    申请日:2024-10-25

    Abstract: 本发明涉及一种感知增强的信道多模态预知性建模方法,属于无线通信技术领域。将已有感知数据位置的双基地感知信道数据作为时序特征模态,用以预测互为时序关系的相邻位置的通信小尺度数据。将包含感知数据统计特征和位置拓扑特征的链路模态特征和基于灰度矢量地图的视觉模态特征作为辅助、和感知时序模态组成多模态网络的方法,设计了门控循环单元、预训练深度残差网络、全连接网络分别提取各个模态的特征并给出多时间步时延功率谱的预测结果。基于平稳距离度量的感知和通信点数选取方法,基于时延功率谱度量计算目标区域的平稳距离均值,确保了在预测周期内信道发生非平稳现象。

    一种融合环境要素的感知信道建模方法

    公开(公告)号:CN118784112A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410741596.4

    申请日:2024-06-11

    Abstract: 本发明涉及一种融合环境要素的感知信道建模方法,属于无线通信技术领域。将ISAC单基地的感知基站周边的矢量地图的俯视灰度图作为输入,并提出了灰度图像的提取与处理算法。采用了深度残差网络作为路径损耗预测性模型,预测出来的路径损耗作为后续小尺度信道参数建模的输入,相比已有的感知信道建模技术的准确性得到了显著提升。提出了与实际传播环境和散射体分布相耦合的感知目标集生成算法,使得感知信道建模的结果具有物理意义,更加贴合实际的传播场景。

    一种融合城市空间形态的路径损耗建模方法

    公开(公告)号:CN117478257A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311429256.X

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本发明涉及一种融合城市空间形态的路径损耗建模方法,属于无线通信技术领域。该方法首先,基于城市矢量地图做地理数据库的预处理,完成数字子建筑的聚类与合并。其次,将全局坐标系仿射变换为局部坐标系,将建筑三维形状量化编码为空间形态特征,同时,提取出线性的环境拓扑特征,结合双模态特征以及路径损耗真实值制作路径损耗预测数据集。最后,基于图注意力卷积层与自注意力图池化层构建图回归网络,实现了对路径损耗的预测模型。

    一种毫米波亚毫米波频段非对称信道参数预测方法

    公开(公告)号:CN113890583A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111335974.1

    申请日:2021-11-12

    Abstract: 本发公开的一种毫米波亚毫米波频段非对称信道参数预测方法,属于无线通信领域。本发明实现方法为:根据上行信道参数和环境特征预测下行信道参数,解决非对称的上下行信道之间不存在互易性,对称信道的仿真方法不能直接用于非对称信道的问题,实现非对称毫米波亚毫米波上下行无线信道准确、高效的联合生成;结合实例迁移算法预测新传播条件下的下行信道参数,解决新传播环境下训练样本不足的问题;本发明能够减少弱相关或不相关特征的计算量和对下行信道参数预测模型精度的负面影响,降低下行信道参数预测模型的复杂度。本发明应用于无线通信领域,能够支撑非对称毫米波亚毫米波通信系统设计、部署、优化,提高非对称信道下无线通信的效率和精度。

    一种基于用户等级的优先级B5G通信系统资源调度方法

    公开(公告)号:CN112911653A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110364979.0

    申请日:2021-03-29

    Abstract: 本发明具体涉及一种基于用户等级的优先级B5G通信系统资源调度方法,属于移动通信中的资源调度技术领域。依托的信息传输系统包括系统资源库、优先级标识符排序装置、客户端以及用户;所述信息传输方法,包括:步骤1.优先级标识符分配,给区域内用户按综合因素分配标识符;步骤2.用户资源需求申请,具体包括用户向客户端发出请求、客户端再上报给装置;步骤3.优先级标识符鉴权,包括:1)装置对情况进行判别;2)资源小于等于现有时正常申请下拨;3)大于现有时按照优先级排序、下拨、调度;步骤4.用户资源使用,具体包括优先级标识符排序装置将资源下拨给客户端、客户端再下放给用户;所述方法具有极佳的效率和业务发展能力。

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