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公开(公告)号：CN117279011A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311367520.1
申请日：2023-10-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机协同辅助移动边缘计算的鲁棒安全卸载方法，包括：在窃听者位置不确定的情况下，基于空地信道衰落模型、地面用户到计算无人机的可达速率模型以及窃听者可达速率的上界，以通信、计算和飞行总能耗最小为目标，构建安全卸载优化问题；利用双层鲁棒任务分配和轨迹优化算法将安全卸载优化问题解耦为资源优化子问题和无人机轨迹优化子问题；利用泰勒展开法对资源优化子问题进行局部凸近似；利用松弛变量法和逐次凸近似方法对无人机轨迹优化子问题进行局部凸近似；利用CVX工具进行迭代，得到安全卸载优化问题的近似最优解，获得鲁棒安全卸载策略。本发明能够提升系统的安全鲁棒性，减少资源开销。
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公开(公告)号：CN116545489B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310807678.X
申请日：2023-07-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/2869 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开了一种无人机的震荡鲁棒性提升方法、系统、存储介质及计算设备，该方法包括定义无人机震荡变量，建立考虑无人机震荡变量的用户信噪比，基于基站波束赋形、可重构智能反射面反射系数以及无人机和用户坐标，计算用户信噪比的期望，作为用户的信噪比辅助变量；基于用户的信噪比辅助变量，计算用户的基站波束赋形；基于用户的信噪比辅助变量和基站波束赋形，计算可重构智能反射面反射系数，按上述方式进行迭代计算，直至达到终止条件，输出多用户的加权和速率。本发明通过优化可重构智能反射面的反射系数以及多天线基站的波束赋形，克服无人机在空中的不确定震荡的影响，提升了多用户的加权和速率，而且提升了系统的无人机(56)对比文件Zhencong Dai et al..A CapacityEnhanced AP-RIS Joint Optimization Schemefor Irregular Intelligent Surface-Assisted Cell-Free Massive MIMOSystems.2022 IEEE 8th InternationalConference on Computer and Communications(ICCC).2023,全文.Taniya Shafique et al..Optimizationof Wireless Relaying With Flexible UAV-Borne Reflecting Surfaces.IEEETransactions on Communications.2020,第69卷(第1期),全文.Placido Mursia et al..RISe of Flight:RIS-Empowered UAV Communications forRobust and Reliable Air-to-GroundNetworks.IEEE Open Journal of theCommunications Society.2021,第2卷全文.王兆瑞;刘亮;李航;崔曙光.面向6G物联网的智能反射表面设计.物联网学报.2020,(第02期),全文.
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公开(公告)号：CN116567675B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310839079.6
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机协同辅助移动边缘计算的安全卸载方法及系统，该方法包括：采用部分卸载计算模式，根据获得的计算无人机、发射干扰无人机与地面上的用户和窃听者的地理位置，建立空地信道衰落模型以及用户到计算无人机的可达速率模型；其中，计算无人机部署有移动边缘计算服务器，用于接收地面用户卸载的任务并计算。本发明在存在窃听者的情况下，利用多无人机协同的方式，一架无人机作为计算无人机进行处理任务，另一架无人机作为干扰器发射干扰信号，增大地面终端将计算任务卸载给计算无人机的通信可达速率，减少系统的能耗。
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公开(公告)号：CN116567675A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310839079.6
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机协同辅助移动边缘计算的安全卸载方法及系统，该方法包括：采用部分卸载计算模式，根据获得的计算无人机、发射干扰无人机与地面上的用户和窃听者的地理位置，建立空地信道衰落模型以及用户到计算无人机的可达速率模型；其中，计算无人机部署有移动边缘计算服务器，用于接收地面用户卸载的任务并计算。本发明在存在窃听者的情况下，利用多无人机协同的方式，一架无人机作为计算无人机进行处理任务，另一架无人机作为干扰器发射干扰信号，增大地面终端将计算任务卸载给计算无人机的通信可达速率，减少系统的能耗。
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公开(公告)号：CN116390125A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310342081.2
申请日：2023-04-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG‑D3QN的工业物联网云边协同卸载及资源分配方法，步骤如下：构建云边协同系统模型；计算系统模型的总时延和总能耗；确定和推导优化目标方程；根据优化目标方程，确定状态空间、动作空间和奖励函数；引入决斗双深度网络，构建DDPG‑D3QN混合决策强化学习网络；结合云边协同系统模型，优化DDPG‑D3QN混合决策强化学习网络参数；根据优化后的DDPG‑D3QN混合决策强化学习网络，得到最优的云边协同卸载和资源分配方案。本发明利用确定性策略梯度和决斗双深度网络来改进DDPG‑D3QN混合决策深度强化学习网络，极大提高了算法的稳定性和收敛速度，有效降低了云边协同系统的服务成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115309869A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210998292.7
申请日：2022-08-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/126 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种一对多的多用户语义通信模型及通信方法，模型由一个发送端和分别与发送端建立通讯关系且相互独立的多个接收端集成；方法为：根据预设的用户需求采集多种类型不同的文本语句；将类型不同的文本语句组合成文本序列转换为数字ID序列作为发送端的发送信息；发送信息在发送端生成用于信道传输的通信信号，并发送至每个接收端；每个接收端将接收的通信信号进行信道解码和语义解码，恢复出发送端发送的原语句；并输入基于蒸馏双向语言表征预训练模型的语义识别器，根据用户的需求输出相应语句；通过本发明系统模型和通信方法，简化了多用户通信的传输程序，提高了信息传输效率；并结合迁移学习方法对接收端进行训练，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN119270243A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410975266.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向水下鱼群位置与水草高度感知的声成像声纳通感算一体化技术，该技术通过集成探测声纳和通信声纳实现水下目标探测和水上信息交互。通过建立一种基于OFDM信号的一体化波形发射模型、接收模型、最小方差无畸变相应算法、声图像的CFAR检测系统用来解决成像后得到的声图像仍然会呈现出低分辨率、低信噪比、不均匀声透射、旁瓣干扰严重等问题。仿真结果表明，本发明所提出的最小方差无畸变相应算法与声图像的CFAR检测系统，能够使感知准确性高达91.4％，并提高环境适应性。
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公开(公告)号：CN118470581A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410941201.5
申请日：2024-07-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/94 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了面向目标检测任务的无人机跨模态语义通信方法及系统，涉及通信技术领域，包括采集训练数据，构建数据集，对数据集的类别、位置信息进行标注；构建并预训练无信道条件下的目标检测模型，获得预训练模型的网络参数；构建信道环境，并设计语义通信相关信道编解码，构建加入信道环境后的总体模型；迁移预训练模型的网络参数，将获得的参数进行迁移训练，训练加入信道环境后的总体模型；判断网络训练是否结束，将测试集数据输入网络，输出检测结果。本发明利用不同尺度的语义信息，综合利用多模态的信息进行互补，提升检测精度，也是一种无人机等互联网设备对于目标检测任务面对复杂信道环境时将运算卸载到边缘服务器的有效方法。
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公开(公告)号：CN117119534A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311363445.1
申请日：2023-10-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W72/0446 , H04W72/12 , H04W72/50
Abstract: 本发明公开了一种无人机动态联盟辅助的卸载策略及资源优化方法，属于通信技术领域，方法包括：获取单个时隙的系统收益函数和系统成本函数，以及服务无人机最短飞行路径；若当前时隙服务无人机在最短飞行路径下继续向地面用户提供服务，则参与服务的服务无人机数量加一，否则，参与服务的服务无人机数量不变；若当前时隙服务无人机在最短飞行路径下满足联盟形成条件，则执行预构建的联合联盟形成和带宽分配算法，否则，执行预构建的去除同辈效用的更加响应算法；直至当前迭代次数达到最大迭代次数为止，获取最优无人机联盟划分、最优联盟带宽分配策略和最优地面用户卸载策略。该方法能够优化无人机联盟划分、联盟带宽分配策略和地面用户卸载策略。
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公开(公告)号：CN116545489A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310807678.X
申请日：2023-07-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种无人机的震荡鲁棒性提升方法、系统、存储介质及计算设备，该方法包括定义无人机震荡变量，建立考虑无人机震荡变量的用户信噪比，基于基站波束赋形、可重构智能反射面反射系数以及无人机和用户坐标，计算用户信噪比的期望，作为用户的信噪比辅助变量；基于用户的信噪比辅助变量，计算用户的基站波束赋形；基于用户的信噪比辅助变量和基站波束赋形，计算可重构智能反射面反射系数，按上述方式进行迭代计算，直至达到终止条件，输出多用户的加权和速率。本发明通过优化可重构智能反射面的反射系数以及多天线基站的波束赋形，克服无人机在空中的不确定震荡的影响，提升了多用户的加权和速率，而且提升了系统的无人机震荡鲁棒性。
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