基于Q学习的深度神经网络自适应退避策略实现方法及系统

    公开(公告)号:CN111867139B

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202010640594.8

    申请日:2020-07-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于Q学习的深度神经网络自适应退避策略实现方法及系统,包括:步骤1:对无人机网络中的网络节点和网络拓扑结构进行初始化,确定树形网络的簇头节点,对退避策略参数初始化后,广播至全网节点;步骤2:全网节点根据初始化后的退避策略参数来更新本地的退避策略;步骤3:簇头节点根据收到的更新信息进行统计,得出网络公平性指标并形成向量,保存进经验池中;步骤4:簇头节点从经验池中提取向量,输入到深度神经网络进行训练,得到真实Q值,将真实Q值与预测Q值进行对比;步骤5:返回步骤2继续执行,当学习策略趋于稳定符合预设条件时,输出退避策略。本发明提高了无人机节点在动态变化网络场景中的通信性能。

    智能手机与中继节点鲁棒性联合信号处理方法及系统

    公开(公告)号:CN103200137B

    公开(公告)日:2016-12-28

    申请号:CN201310103704.7

    申请日:2013-03-27

    Abstract: 本发明提供一种智能手机与中继节点鲁棒性联合信号处理方法,包括步骤:中继辅助智能手机无线传输数据;中继和智能手机通过信道估计得到估计信道和估计误差方差;智能手机将得到的信息反馈给中继;中继将信道信息和信道估计误差方差传给中央处理器;中央处理器计算智能手机发射预编码、中继预编码和智能手机接收均衡矩阵并将其传输给各中继;中继将源节点发射机预编码、接收均衡矩阵反馈给相应智能手机;智能手机对信号预处理并发射;中继对接收信号预处理后广播;智能手机检测信号得到传输信息。本发明还提供相应的系统。本发明在多对智能手机传输时保证用户传输质量,提升通信系统公平性,同时改善误码率性能。

    智能手机与中继节点鲁棒性联合信号处理方法及系统

    公开(公告)号:CN103200137A

    公开(公告)日:2013-07-10

    申请号:CN201310103704.7

    申请日:2013-03-27

    Abstract: 本发明提供一种智能手机与中继节点鲁棒性联合信号处理方法,包括步骤:中继辅助智能手机无线传输数据;中继和智能手机通过信道估计得到估计信道和估计误差方差;智能手机将得到的信息反馈给中继;中继将信道信息和信道估计误差方差传给中央处理器;中央处理器计算智能手机发射预编码、中继预编码和智能手机接收均衡矩阵并将其传输给各中继;中继将源节点发射机预编码、接收均衡矩阵反馈给相应智能手机;智能手机对信号预处理并发射;中继对接收信号预处理后广播;智能手机检测信号得到传输信息。本发明还提供相应的系统。本发明在多对智能手机传输时保证用户传输质量,提升通信系统公平性,同时改善误码率性能。

    基于正交时频空调制的感知辅助上行信道估计方法及系统

    公开(公告)号:CN119052028A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411144638.2

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本发明提供了一种基于正交时频空调制的感知辅助上行信道估计方法及系统,包括:生成时延多普勒域上的导频符号,与通信数据符号叠加形成发送帧;将时延多普勒域发送帧转换为时域上行信号,在接收端基站重新转换为时延多普勒域接收信号;令基站收集感知回波,将最近发送的下行信号经用户和潜在目标物发射或绕射形成的后向散射信号;在接收端利用上行导频和感知回波进行时延和多普勒参数的估计;利用估计的时延和多普勒参数,在接收端消除通信数据和导频符号对彼此的干扰,同时进行信道估计和数据检测。本发明提供的方法及系统复杂度较低,便于实现;同时信道估计和数据检测更为准确,能够有效利用正交时频空波形在高移动性场景下的通信感知能力。

    小型无人机的空中能源补充方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118953739A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202310543526.3

    申请日:2023-05-15

    Abstract: 一种小型无人机的空中能源补充方法,当带有飞行电池的任务无人机在空中飞行过程中电量不足时,通知并控制地面的补充引导无人机携带备用飞行电池起飞至指定位置,并与任务无人机进行接驳;当补充引导无人机通过测距定位技术到达空中指定位置后,与任务无人机组成中心对称且包含两个飞行电池的组合体;再控制通过横向组合、纵向分离的方式,补充引导无人机与任务无人机互换电池,并依次进行物理解锁、弱电接口分离以及强电接口分离;最后补充引导无人机返航,任务无人机继续执行任务。本发明通过空中电池更换,可有效增加任务无人机的工作时间,通过多无人机能量协作,可减少任务无人机作业的时间成本,形成了灵活的、长工时的、可持续的无人机工作模式。

    一种保障高优先级时敏业务可靠传输的自组织网络

    公开(公告)号:CN113766658B

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202111027479.4

    申请日:2021-09-02

    Abstract: 本发明涉及一种保障高优先级时敏业务可靠传输的自组织网络,包括若干自组织网络节点,存储有自组织网络接入协议程序,实现以下步骤:S1、自组织网络节点构建无线通信MAC层时帧;S2、有通信需求的自组织网络节点加载传输负载;S3、加载传输负载的自组织网络节点根据业务的优先级随机选择退避窗口长度;S4、传输时隙竞争自组织网络节点采用退避窗口机制发送传输竞争声明,通过业务传输时隙时帧竞争裁定机制确定传输时隙竞争自组织网络节点的业务传输时隙数值;S5、自组织网络节点在对应数值的业务传时隙发送传输负载。有益效果是保障高优先级时敏业务可靠传输、同时不影响其他业务传输性能。

    基于分布式TDMA的MAC传输方法以及无线自组织网络系统

    公开(公告)号:CN110809324B

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN201910957180.5

    申请日:2019-10-10

    Abstract: 本发明提供了一种基于分布式TDMA的MAC传输方法,面向多业务无线自组网的支持时敏应用多跳传输,包括MAC层时帧,MAC层时帧的单个时帧帧结构包括依次设置的:RTS子帧、CTS子帧、路由信息子帧以及业务信息子帧,所述RTS子帧与CTS子帧之间、CTS子帧与路由信息子帧之间以及业务信息子帧之后设置Blank保护间隔。同时提供了一种基于上述协议实现的无线自组织网络系统。本发明能兼容多种优先级业务在网络中协同传输,资源配置灵活、时隙资源利用率高,并可以尽可能减小高动态无线自组网中隐藏终端出现的概率。该发明对于多跳时敏应用传输任务具有能够快速响应,并在满足时敏应用时延约束的条件下进行快速传输的优点。

    空天地一体化网络中时延最小化计算任务卸载方法及系统

    公开(公告)号:CN113346944B

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202110720194.2

    申请日:2021-06-28

    Abstract: 本发明提供了一种空天地一体化网络中时延最小化计算任务卸载方法及系统,包括:步骤S1:建立支持计算任务卸载的空天地一体化网络的网络架构;步骤S2:基于空天地一体化网络的网络架构构建空天地一体化网络模型;步骤S3:基于构建的空天地一体化网络模型建立面向时延最小的优化问题;步骤S4:将优化问题建模为马尔科夫决策过程;步骤S5:采用CL‑MADDPG算法求解马尔科夫决策过程,输出卸载策略。本发明可以充分利用空天地一体化网络中的计算资源,输出计算任务最优卸载策略,减少计算任务的处理时延。

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