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公开(公告)号：CN117528548A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311584567.3
申请日：2023-11-26
IPC: H04W16/18 , H04W24/02 , H04W72/044 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开一种服务窄带物联网的无人机网络资源分配方法，所述方法如下：步骤1、构建网络模型；步骤2、误码率性能分析；步骤3、构建最优化问题；步骤4、算法求解。本发明提出了一种迭代算法来获得基于非正交多址接入(Non‑Orthogonal Multiple Access,NOMA)的窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB‑IoT)中最优的无人机高度和功率分配因子，并关注无人机覆盖范围内所有接收机的误码率性能。
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公开(公告)号：CN120050222A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510114649.4
申请日：2025-01-24
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04L45/036 , H04L45/00 , H04L45/12 , G08G5/57
Abstract: 本发明涉及路由技术领域，尤其涉及一种按需预测的无人机网络路由方法，本发明基于改进卡尔曼滤波模型确定邻居无人机的状态信息，基于所述状态信息预测邻居无人机的最新状态信息，基于所述最新状态信息确定无人机与邻居无人机的通信状态以及邻居无人机对泛洪指令的消息覆盖率，为所述邻居无人机设置重播延迟和重播概率，响应于无人机与邻居无人机的通信状态，确定无人机的距离相关因子以及流量负载因子，计算候选链路的路由成本值，确定最优路径以转发数据，针对最优路径的失效状态，查找备用链路，以替换失效的最优路径，或进行路径修复。本发明结合节点移动性预测和邻居覆盖度的泛洪机制，实现路由的快速寻址与动态优化。
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公开(公告)号：CN120017758A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510010976.5
申请日：2025-01-03
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及无人机语义通信领域，尤其涉及一种基于扩散模型的无人机语义通信系统，本发明设置联合编码模块提取抽象语义信息，并转化为能直接发射的信号数据进行传输，通过联合解码器进行语义解码重构图像数据，在信号数据传输期间，采用信道估计模块，以当前信道状态作为依据，计算信道估计值，通过扩散模块结合信道估计值适应性的实现图像增强后传输至物联网接收方，进而，在语义通信系统的基础上实现信道适应能力，提高语义通信系统对于信号传输的稳定性。
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公开(公告)号：CN119906995A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510089452.X
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W12/0431 , H04W12/041 , H04W12/033 , H04W12/02 , H04W12/069 , H04L9/30 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及无人机网络信息安全技术领域，尤其涉及一种可拓展的无人机物联网认证密钥协商方法，包括：初始化系统参数，完成基站授权以及用户注册；响应于用户登录成功并发出请求消息，将第一加密请求消息发送至关键基站；关键基站将连接请求发送至各无人机对应的基站；各基站将第二加密请求消息发送至目标无人机；各目标无人机确定秘密消息，发送至关键基站；关键基站确定目标会话消息和目标秘密消息，将目标会话消息发送至各目标无人机，将目标秘密消息发送至用户；各目标无人机基于目标会话消息确定目标会话密钥，用户基于目标秘密消息确定目标会话密钥。本发明能够实现用户和无人机会话密钥的安全协商，有效对基站保密。
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公开(公告)号：CN119676666A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411649247.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种满足物联网信息时效性约束的高效帧聚合中继方法，包括：获取原始数据包更新频率、当前中继帧聚合周期、帧聚合策略以及数据中心接收器的信噪比；根据原始数据包更新频率以及当前中继帧聚合周期，确定多个物联网传感器原始数据包进行帧聚合的平均信息年龄；根据帧聚合策略、数据中心接收器的信噪比、数据包更新频率以及当前中继帧聚合周期，确定重传机制下帧聚合策略的平均传输效率；以最大化平均传输效率为目标，且平均信息年龄满足最大值限制为条件进行优化求解，得到中继帧聚合周期最优解。通过实施本发明求解平均传输效率的可分析近似表达式来优化帧聚合周期，从而达到提高传输效率的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119629653A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411735472.1
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W24/02 , H04W4/42 , H04W84/18 , H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明提供一种面向大规模无人机自组织网络的多天线信道传输方法，包括：获取当前的信道状态感知范围、信道状态信息反馈精度以及目标通信参数；根据信道状态信息反馈精度、信道状态感知范围以及目标通信参数，确定具有反馈量化损失的平均可实现速率；根据当前的信道状态感知范围以及目标通信参数，确定在该信道状态感知范围下的路由质量；判断当前信道状态感知范围下的路由质量和具有反馈量化损失的平均可实现速率的乘积在约束条件下是否达到最大化，当未达到，以路由质量和具有反馈量化损失的平均可实现速率的乘积在约束条件下最大化为目标，更新信道状态感知范围、信道状态信息反馈精度。通过实施本发明，能够降低平均传输时延，提高传输效率。
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公开(公告)号：CN118311984A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410196607.5
申请日：2024-02-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及无人控制技术领域，尤其涉及一种无人机集群协同控制系统，包括主控制模块和无人机模块，主控模块包括接收单元、飞行轨迹分析单元、细分任务区域单元、任务资源安排单元、飞行轨迹规划单元和指令生成单元。本发明通过主控制模块接收并分发飞行任务信息，通过无人机模块通过连接主控制模块，根据飞行指令生成飞行路径，保证无人机在飞行过程中按照规定的轨迹进行移动，并在任务执行过程中实时采集图像，主控制模块根据图像反馈信息调整飞行指令。这种无人机集群协同控制系统通过协调多个无人机的飞行行为和图像采集，能够实现高效、准确地执行飞行任务，并提高任务的整体效果。
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公开(公告)号：CN117389333A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311502780.5
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种通信拒止环境下无人机集群自主协作的方法，属于无人机集群协同任务规划领域，包括以下步骤：S1：输入无人机的观测信息、当前环境状态、无人机的行动观测历史；S2：初始化网络参数、更新频率、最大重放缓冲区大小、最大训练时间；S3：基于值分解多智能体强化学习算法框架，提取每个时间步下每个无人机信息并学习，获取无人机集群系统的图信息表征信息，输出价值函数；然后选择动作，保存轨迹历史到重放缓冲区；通过对重放缓冲区的采样，最小化损失函数，更新神经网络参数，输出全局的动作价值；S4：使用训练好的自动编码器来获取无人机集群系统的图信息表征信息，并输出价值函数，无人机执行选择的动作。
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公开(公告)号：CN120050648A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510121360.5
申请日：2025-01-26
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及无人机蜂群技术及区块链技术领域，尤其涉及一种无人机网络链式BFT共识方法。本发明选取若干无人机进行网络认证，构建无人机自组网，构建自组网络拓扑结构，基于飞行需求选取共识节点，构建共识网络拓扑结构，组建基于链式BFT协议的共识网络，将各共识节点分为若干链节点和若干候补链节点，利用PSO算法对共识网络进行优化以确定共识网络中的各链节点的链序，按照链序输送信息，基于突发状况完成对共识网络中拓扑结构的更新以重新确定各所述链节点的链序。本发明保证了信息发送的时序性，有效实现了快速且准确地确定最优链续，有效保证了数据的传输效率，有效降低了通信复杂度，有效提升了共识网络中的无人机群的共识效率。
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公开(公告)号：CN119946630A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510157709.0
申请日：2025-02-13
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/40 , H04W12/71 , H04W12/79 , H04W12/122 , G06N3/0442 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及联邦学习技术领域，提出一种物理层认证增强的无人机联邦学习方法，包括：通过基于物理层认证增强的通信模型判断所述边缘设备的身份验证是否合格，若合格则所述无人机接收所述边缘设备更新的联邦学习的本地模型，若不合格则所述无人机拒绝接收所述本地模型，其中，所述通信模型为采用信噪比和漏报率的二元假检验模型；基于所述漏报率构建无人机编排资源模型，通过LSTM‑SDRL算法对所述无人机编排资源模型进行求解生成用以确定安全性能、通信性能、节能性能和模型准确性能的无人机编排策略。本发明通过物理层识别出身份认证不合格的恶意设备，保障联邦学习的安全性、通信性能、节能性能、模型准确性能、高隐私和低通信开销。
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