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公开(公告)号：CN111988792B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010858459.0
申请日：2020-08-24
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机联盟网络卸载模型及决策计算方法，属于无线通信技术领域。建立一个执行紧急任务的无人机联盟网络，每个联盟包括联盟领导者和若干联盟成员，无人机成员收集信息后对数据计算处理，并选择数据卸载比例和信息传输信道，将卸载数据发送至无人机领导者，当无人机领导者接收到多个成员的卸载数据时，按照先到先服务的方式分配计算资源，并将结果返回联盟成员。无人机领导者通过信息交互获取决策信息，选取若干个非邻居关系的无人机成员更新卸载策略。本发明模型完备，物理意义清晰，设计算法合理有效，能够很好地应用于无人机网络场景。
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公开(公告)号：CN112291813A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202010624996.9
申请日：2020-07-01
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联盟划分和移动边缘计算的分布式无线网络资源优化方法。方法为：无线网络内的所有联盟成员进行数据采集；联盟头以最小化全网能量消耗为目标，分布式地执行同步最优响应学习算法，并将决策结果下发给所在联盟的联盟成员；联盟成员根据联盟头下发的决策结果进行数据卸载或本地运算；进行本地运算的联盟成员将运算后的数据上传给联盟头；联盟头进行集中运算。本发明考虑了基于联盟划分的分布式无线网络中卸载行为、卸载信道和发射功率之间的耦合关系及其对互扰的综合影响，充分利用移动边缘计算技术降低了系统能量消耗；同时，采用分布式的同步在线学习算法，适用于无中心控制的分布式无线网络，并能够以较快速度获取数据卸载和资源分配策略。
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公开(公告)号：CN108616302B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201810396881.1
申请日：2018-04-28
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种功率控制下的无人机多重覆盖模型及部署方法。该模型为：在无人机网络中的通信覆盖场景中，对于任意的任务区域，其能被无人机群网络覆盖的概率是由能侦测到该区域的无人机共同决定的。方法为：首先构建无人机多覆盖部署模型，参与者是无人机群网络内所有无人机；然后各无人机构建自己的状态集，并将其他无人机划分为邻居和非邻居无人机；接着计算最大化传输功率下的最优覆盖，得出最优覆盖策略；最后在最优覆盖策略下，进行当前覆盖部署下的功率控制，得出最优功率策略。本发明能够精确地刻画无人机群网络中无人机对地面的覆盖能力，并在满足通信需求的前提下实现功率开销最小化。
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公开(公告)号：CN111711960A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010046411.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种能量效率知觉的无人机群三维部署方法，将无人机群三维部署模型分成两个问题求解，无人机通过两个阶段来改变自身的三维位置状态和功率选择得到的整体效用值，再根据策略选择公式依概率调整当前状态，最终收敛到稳定解。能很好地描述基于地面任务分布的无人机协同覆盖场景，有效避免了现有技术中对无人机群的部署模型做出的假设过于简化，没有充分考虑天线增益、空-地链路特性、无人机状态、信道衰落等实际物理因素，无法准确描述空地状态变化对无人机效用的影响的缺陷。
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公开(公告)号：CN110933679A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911267451.0
申请日：2019-12-11
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种对抗依概率主动窃听的基于随机学习的稳健D2D功率控制方法，包括S1、初始化系统参数；S2、内层循环：每个D2D用户根据随机学习方法来更新下一时隙的功率选择概率，根据前述功率选择概率从离散功率集合中选择离散功率值；S3、外层循环：基站随机选择一个干扰代价因子，转至内层循环，然后根据更佳策略更新下一时隙干扰代价因子的选择；直到外层循环满足收敛条件，循环结束；D2D用户按照当前时刻内层循环输出的功率选择概率进行功率控制。本发明的基于随机学习的稳健D2D功率控制方法，在提升蜂窝网络物理层安全性能的同时，兼顾D2D用户数据传输的需要，同时考虑了主动窃听者攻击概率对系统总的安全可达速率的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108668257A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810396834.7
申请日：2018-04-28
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
CPC classification number: H04W4/40 , G05D1/104 , H04B7/1851 , H04W4/029 , H04W40/22
Abstract: 本发明公开了一种分布式无人机邮差中继轨迹优化方法。方法为：在自组织无人机通信网络中，无人机群朝特定的方向飞行，网络中的源无人机与目的无人机完成通信任务，中继无人机作为“邮差”通过调整自身在网络的相对位置进行信息的搬运工作；在飞行过程中，中继无人机计算其与源无人机和目的无人机位置的角度，然后通过计算角度内不同飞行方向的回报值进行全局时间和能量损耗的联合优化，判断下一时刻的飞行方向，由此循环完成传输过程的轨迹优化。本发明能缩短中继无人机通讯任务的传输时间，并减少中继无人机自身的传输损耗。
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公开(公告)号：CN108616302A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810396881.1
申请日：2018-04-28
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种功率控制下的无人机多重覆盖模型及部署方法。该模型为：在无人机网络中的通信覆盖场景中，对于任意的任务区域，其能被无人机群网络覆盖的概率是由能侦测到该区域的无人机共同决定的。方法为：首先构建无人机多覆盖部署模型，参与者是无人机群网络内所有无人机；然后各无人机构建自己的状态集，并将其他无人机划分为邻居和非邻居无人机；接着计算最大化传输功率下的最优覆盖，得出最优覆盖策略；最后在最优覆盖策略下，进行当前覆盖部署下的功率控制，得出最优功率策略。本发明能够精确地刻画无人机群网络中无人机对地面的覆盖能力，并在满足通信需求的前提下实现功率开销最小化。
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公开(公告)号：CN117596099A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311561930.X
申请日：2023-11-22
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04L15/24 , G06F18/23213
Abstract: 一种基于K‑means聚类算法的码速自适应间隔判决方法，方法包括：步骤1，提取电报信号的时域包络；步骤2，区分时域包络中连“1”和连“0”的长度；步骤3，根据k‑means算法判断五种间隔的大小；五种间隔分别为点、划、字内间隔、字间间隔以及组间间隔；步骤4，根据莫尔斯编码规则，按照五种间隔的分布进行报文的自动抄收。本申请提高了对报文自动超收的正确率。
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公开(公告)号：CN113938184B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202111456085.0
申请日：2021-11-29
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 一种无人机搭载智能反射表面协同传输方法，涉及无线通信的技术领域。初始化系统参数；给智能反射表面的反射单元数目N赋初值，为其取值范围中的随机数，计算智能反射表面反射所消耗的能量；根据分数优化理论更新协同传输系统在安全传输速率约束下的最佳发射功率；在获得最佳发射机发射功率后，更新最佳智能反射表面的反射单元个数；按照降序排列不同高度下的能量效率，则获得最大的能量效率，并获得使其获得最大化的最佳智能反射表面的反射单元数目。本发明采用发射机发射功率、无人机高度和智能反射表面反射单元数目联合优化的算法，提升安全可达速率约束下的无人机搭载智能反射表面系统协同传输的能量效率。
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公开(公告)号：CN112291813B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010624996.9
申请日：2020-07-01
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联盟划分和移动边缘计算的分布式无线网络资源优化方法。方法为：无线网络内的所有联盟成员进行数据采集；联盟头以最小化全网能量消耗为目标，分布式地执行同步最优响应学习算法，并将决策结果下发给所在联盟的联盟成员；联盟成员根据联盟头下发的决策结果进行数据卸载或本地运算；进行本地运算的联盟成员将运算后的数据上传给联盟头；联盟头进行集中运算。本发明考虑了基于联盟划分的分布式无线网络中卸载行为、卸载信道和发射功率之间的耦合关系及其对互扰的综合影响，充分利用移动边缘计算技术降低了系统能量消耗；同时，采用分布式的同步在线学习算法，适用于无中心控制的分布式无线网络，并能够以较快速度获取数据卸载和资源分配策略。
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