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公开(公告)号：CN114390642A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210035392.X
申请日：2022-01-13
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于辗转相除法的周期性异步休眠邻居发现时延低复杂度精确计算方法。具体而言：对扫描间隔与广播间隔作辗转相除，直到某次结果不超过扫描窗口与广播包传输时间之差；利用辗转相除法的重要性质，得到最差情况时延、平均时延与辗转相除计算结果的关系式，从而得到时延结果。本发明方法完备，物理意义清晰，极大地降低了计算复杂度，能够很好地应用于低能耗物联网设备的邻居发现协议。
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公开(公告)号：CN119767295A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411789509.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04W12/02 , H04W24/02 , H04W72/044 , H04W72/542 , H04L25/02
Abstract: 本申请提供一种基于最优停止理论的隐蔽传输信道探测和接入方法，方法包括：步骤1，设定多信道探测与隐蔽传输模型；步骤2，确定隐蔽用户传输的隐蔽性指标；步骤3，确定隐蔽用户为满足隐蔽传输条件的最大发射功率；步骤4，设定隐蔽用户的信道探测和传输策略；步骤5，分析得到隐蔽用户传输有效性指标；步骤6，用最优停止理论建模隐蔽用户信道探测过程；步骤7，采用一步向前展望信道探测准则，进行低计算复杂度的求解，基于最优停止理论进行隐蔽信道探测与接入。本申请能很好地刻画多信道隐蔽传输中用户信道估计和信息传输场景，提供了有效的信号探测和接入方法。
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公开(公告)号：CN117217879B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311088969.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06Q30/08 , G06Q20/38 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了一种复杂网络中无线区块链交易转发与验证的双拍卖方法，包含两个拍卖模型：转发拍卖和验证拍卖。在转发拍卖中，转发节点使用GFP拍卖的方法选择交易进行转发，根据所转发交易是否被成功确认上链，节点利用无悔算法来调整转发概率，提高转发效率；在验证拍卖中，验证节点通过VCG机制挑选交易以打包构建区块，并将区块广播，等待其他节点的验证。当验证节点所提出的区块被成功验证并添加到主链上，验证节点和相关转发节点收到对应奖励。此外，通过设计转发奖励和验证奖励的分配形式，所提方法能够成功抵抗女巫攻击。本发明在不牺牲无线区块链网络吞吐量和安全性的前提下，有效地降低了能量和频谱资源的消耗，提高了区块链网络社会福利。
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公开(公告)号：CN117217879A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311088969.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06Q30/08 , G06Q20/38 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了一种复杂网络中无线区块链交易转发与验证的双拍卖方法，包含两个拍卖模型：转发拍卖和验证拍卖。在转发拍卖中，转发节点使用GFP拍卖的方法选择交易进行转发，根据所转发交易是否被成功确认上链，节点利用无悔算法来调整转发概率，提高转发效率；在验证拍卖中，验证节点通过VCG机制挑选交易以打包构建区块，并将区块广播，等待其他节点的验证。当验证节点所提出的区块被成功验证并添加到主链上，验证节点和相关转发节点收到对应奖励。此外，通过设计转发奖励和验证奖励的分配形式，所提方法能够成功抵抗女巫攻击。本发明在不牺牲无线区块链网络吞吐量和安全性的前提下，有效地降低了能量和频谱资源的消耗，提高了区块链网络社会福利。
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公开(公告)号：CN108646212A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810112791.5
申请日：2018-02-05
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种发射功率未知条件下基于数据净化的相对指纹定位方法，将测量区域网格化为N个格子，用一个任意发射功率的训练节点依次停留在每个网格内，收集各感知节点接收到的测量数据并生成与该网格对应的指纹，全部指纹生成后形成指纹库；各感知节点扫描包括辐射源占用信道在内的H个信道，并生成相应数据矩阵；对该矩阵进行数据净化处理，得到新的数据矩阵，并检测出净化后的辐射源指纹；将新的辐射源指纹与指纹库进行相关计算，得到修正因子，并得到新的指纹库；通过稀疏贝叶斯学习，从新指纹库里找到与新辐射源指纹匹配的最优网格点，从而估计出辐射源的位置。本发明相比其他定位方法能够进一步提升辐射源定位的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111491315B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201911307934.9
申请日：2019-12-18
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种扩展无人机网络中的延时与能耗折中模型及分层学习算法，包括将无人机网络划分为簇，每一簇包含一架作为簇头的大型无人机、中继无人机及其作为扩展无人机群的小型无人机群；所述中继无人机构成核心网，所述扩展无人机构成扩展网，所述中继无人机由空闲无人机充当，所述中继无人机用于协助所述扩展无人机将信息传输到簇头，所述中继无人机还用于调整无人机网络系统的带宽策略来提高带宽利用率，并根据无人机网络通信的功率和带宽资源的耦合关系，实现无人机网络通信的延时与能耗的折中。结合其它结构或方法有效避免了现有技术中对无人机网络的系统延时问题进行优化并没有同时考虑延时和吞吐量性能以及资源利用率的缺陷。
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公开(公告)号：CN116132944A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310112814.3
申请日：2023-02-14
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种无人机通信网络中拓扑与功率联合控制方法，首先获取无人机位置、通信需求、功率限制等信息，对各要素的作用和它们之间的关系进行描述；固定无人机位置并优化无人机功率；判断目标值是否变化，若有变化，则固定无人机功率并优化无人机位置，若为否，则输出无人机位置、无人机功率；固定无人机功率并优化无人机位置后，判断目标值是否变化，若有变化，再次执行固定无人机位置并优化无人机功率，直至目标值无变化；若为否，则输出无人机位置、无人机功率。考虑无人机群编队需求、内部互干扰、通信约束以及功率限制等因素，本发明的控制方法能够适用大规模无人机通信的场景；可以大幅度提升通信吞吐量；并能够拓展到无人机通信与控制融合场景。
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公开(公告)号：CN115660033A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211281750.1
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N20/00 , H04B17/373 , H04W16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的短波频谱预测方法。考虑一个无线网络，该网络内部有一个全局用户、多个本地用户。在动态未知的短波频谱环境中，全局用户利用基于联邦学习的频谱预测方法挖掘短波频谱规律，预测最大可用频谱；为避免模型训练过程中本地用户模型对全局用户的精确度产生干扰，引入了长短时记忆网络，设计了复杂环境下训练本地模型选择最大可用频谱，待本地模型训练完毕本地用户再与全局用户进行交互，保证全局用户能够精确地融合本地用户模型，进而较为准确地提取频谱规律，获得较好的最大可用频率预测值。本发明模型完备，物理意义清晰，算法设计合理有效，能够很好地刻画基于联邦学习的短波频谱预测场景。
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公开(公告)号：CN111491315A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201911307934.9
申请日：2019-12-18
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种扩展无人机网络中的延时与能耗折中模型及分层学习算法，包括将无人机网络划分为簇，每一簇包含一架作为簇头的大型无人机、中继无人机及其作为扩展无人机群的小型无人机群；所述中继无人机构成核心网，所述扩展无人机构成扩展网，所述中继无人机由空闲无人机充当，所述中继无人机用于协助所述扩展无人机将信息传输到簇头，所述中继无人机还用于调整无人机网络系统的带宽策略来提高带宽利用率，并根据无人机网络通信的功率和带宽资源的耦合关系，实现无人机网络通信的延时与能耗的折中。结合其它结构或方法有效避免了现有技术中对无人机网络的系统延时问题进行优化并没有同时考虑延时和吞吐量性能以及资源利用率的缺陷。
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公开(公告)号：CN110996343A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911307930.0
申请日：2019-12-18
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的干扰识别模型及智能识别算法，对该基于深度卷积神经网络的干扰识别模型做如下刻画：用于干扰识别的接收机对单个或多个干扰机发出的干扰信号进行收集数据，将作为接收端该接收机的频谱瀑布图作为网络输入层进行若干训练，达到足够拟合度训练模型后，根据已训练保存模型及其接收端的频谱瀑布，作为网络输入进行在线识别。结合其它结构或方法使得模型完备，物理意义清晰，设计算法合理有效，能够较好的刻画基于深度卷积神经网络算法的干扰识别场景。
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