基于边缘计算的无人机路径规划方法

    公开(公告)号:CN110166110A

    公开(公告)日:2019-08-23

    申请号:CN201910428032.4

    申请日:2019-05-22

    Abstract: 本发明公开了基于边缘计算中无人机路径优化方法。在5G时代,用户移动端的在执行一些延迟敏感程序时,考虑到自身计算能力的局限性以及电池能量的有限性,需要将处理计算的应用程序数据发送到位于网络边缘端的服务器进行数据处理,从而减少数据处理延迟以及节约能耗。本发明考虑将边缘计算服务器架设于无人机上,利用无人机的高速移动性能来快速接近用户为其提供数据迁移处理服务。进一步的,本发明考虑TDMA通信方式,设计出一种优化算法来对用户关联以及无人机飞行路径进行优化,使得在满足用户服务质量以及无人机飞行能耗的基础上最大化用户迁移到无人机服务器上的计算数据量。

    基于连续查询位置服务的全匿名隐私保护方法

    公开(公告)号:CN109379718A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811501215.6

    申请日:2018-12-10

    Abstract: 本发明公开了基于连续查询用户位置服务的隐私保护的一种新的方法。在大数据时代,攻击者可以基于用户的历史查询概率和转移概率推测出用户发送请求的地理位置。用户在向服务器节点发送位置服务请求的时候,通过生成的不包含用户的真实地理位置的虚假匿名集来代替用户的真实地理位置,实现隐私保护。本发明根据信息论的熵值理论,依据用户的历史询问概率计算匿名集信息熵,基于熵的隐私度量来获得更大的熵值,降低攻击者识别出用户真实位置的可能性。另一方面,移动用户在连续发送位置服务请求的时候,如果攻击者对移动用户进行跟踪,就可以根据用户的历史转移概率信息推断出用户位置的真假。鉴于此,在连续查询位置服务的情况下,我们进一步采用相对熵来衡量用户轨迹的隐私度量。

    基于参考信标点优选的改进DV-Hop定位方法

    公开(公告)号:CN104202815A

    公开(公告)日:2014-12-10

    申请号:CN201410234913.X

    申请日:2014-05-29

    Abstract: 本发明提供一种基于参考信标点优选的改进DV-Hop定位方法,包括:获取信标点的位置信息以及距离信标点的最小跳数;估算未知节点到信标点的距离;未知节点计算位置坐标,其中:首先,对未知节点到信标点的距离方程进行操作,表示成矩阵的形式;然后,进行初次筛选得到一次优化的源矩阵;接着,对初次筛选后的源矩阵实施二次筛选得到新的源矩阵,任选其一作为最佳矩阵,该最佳矩阵对应的参考信标点作为优选信标点,以计算出未知节点的空间位置。本发明提供的基于参考信标点优选的改进DV-Hop定位方法,能够提高定位坐标的精度。

    一种基于契约理论的无人机群智频谱感知激励方法

    公开(公告)号:CN119136206B

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202411249200.0

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,特别涉及一种基于契约理论的无人机群智频谱感知激励方法,包括构建一个多无人机协作频谱感知框架,分别建立无人机效用函数和次级用户的效用函数;针对无人机和授权用户之间的非对称位置信息,构建一组“检测概率‑感知奖励”契约对,在保证无人机的个体理性与激励相容约束等条件下,最大化次级用户的期望效用;通过分析契约的可行性条件和简化约束条件,求解优化问题获得最优契约与最优无人机数量。本发明利用契约理论,辅助次级用户设计无人机频谱感知位置未知条件下的激励机制,以提高群智频谱感知的精度和效率。

    一种基于量子纠错码的隐蔽量子通信方法

    公开(公告)号:CN119341738A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411359429.X

    申请日:2024-09-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于量子纠错码的隐蔽量子通信方法,该方法包括:发送方和接收方产生密钥并约定量子纠错码和哈希函数;所述发送方编码覆盖信息和隐蔽信息得到覆盖消息和隐蔽消息,将所述隐蔽消息和所述隐蔽信息的哈希函数值嵌入所述覆盖消息并旋转,将所述覆盖消息发送给所述接收方成为覆盖扰动消息;所述接收方通过解旋得到隐蔽扰动消息及所述哈希函数值,解码隐蔽扰动消息和覆盖扰动消息得到隐蔽扰动信息和原始覆盖信息,对比所述隐蔽扰动信息的扰动哈希函数值与所述哈希函数值决定是否放弃通信;接收方计算隐蔽性标准判断通信是否隐蔽。本发明解决了利用量子去极化信道进行隐蔽通信的问题,实现了对攻击行为的检测和更高的准确率。

    一种基于契约理论的无人机群智频谱感知激励方法

    公开(公告)号:CN119136206A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411249200.0

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,特别涉及一种基于契约理论的无人机群智频谱感知激励方法,包括构建一个多无人机协作频谱感知框架,分别建立无人机效用函数和次级用户的效用函数;针对无人机和授权用户之间的非对称位置信息,构建一组“检测概率‑感知奖励”契约对,在保证无人机的个体理性与激励相容约束等条件下,最大化次级用户的期望效用;通过分析契约的可行性条件和简化约束条件,求解优化问题获得最优契约与最优无人机数量。本发明利用契约理论,辅助次级用户设计无人机频谱感知位置未知条件下的激励机制,以提高群智频谱感知的精度和效率。

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