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公开(公告)号：CN119882453A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510352892.X
申请日：2025-03-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种信息年龄敏感的无人机群联邦强化学习方法，包括：步骤一、确定无人机、地面传感器以及基站的数量及初始位置信息、最大执行轮数和周期时间；步骤二、进行分簇；同一簇的簇内所有无人机完成局部训练后，簇内无人机通过剪枝后的D2D网络向邻居发送联邦学习局部模型，得到簇内联邦学习聚合模型；簇头无人机将簇内联邦学习聚合模型及簇内所有无人机信息发送给基站；步骤三、基站得到簇外联邦学习聚合模型，并计算路径规划策略，发送给相应的簇头无人机；步骤四、簇头无人机向簇内其他无人机发送信息；簇内无人机执行路径规划策略采集数据；若当前轮次未达到所设定的最大执行轮数，则返回步骤二：达到所设定的最大执行轮次，则终止。
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公开(公告)号：CN117376985B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311675997.6
申请日：2023-12-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于无线网络技术领域，公开了一种莱斯信道下多无人机辅助MEC任务卸载的能效优化方法，包括：步骤一、获取多无人机辅助MEC任务卸载系统中的无人机位置、地面用户位置、每个无人机和地面用户的传输时延和能耗；步骤二、构建优化目标函数以及确定优化约束条件；根据所述优化目标函数和所述优化约束条件确定任务卸载策略和每个无人机的下一步的最佳位置；其中，所述任务卸载策略包括：将计算任务直接卸载至无人机、计算任务直接卸载至地面基站或以无人机作为中继将计算任务卸载至地面基站；步骤三、无人机节点移动到最佳位置后，所述多无人机辅助MEC任务卸载系统按照所述任务卸载策略执行计算任务。
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公开(公告)号：CN117376937B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311650077.9
申请日：2023-12-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于无线网络技术领域，公开了一种保障安全通信的无人机阵列减薄方法，包括：步骤一、获取无人机总数、无人机阵列形状、无人机阵列原点坐标及需要通信的远程基站的位置；步骤二、确定期望参与通信的无人机数量；步骤三、确定优化目标，并根据所述优化目标筛选出多个参与通信的无人机并确定参与通信的无人机的最佳激励电流权重；步骤四、地面用户从参与通信的无人机中选择一台无人机，作为第一通信无人机，并将其余参与通信的无人机作为第二通信无人机；步骤五、地面用户将通信数据传输给第一通信无人机，第一通信无人机将通信数据传输给多个第二通信无人机，以虚拟阵列天线的形式携带最佳激励电流权重向远程基站传输通信数据。
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公开(公告)号：CN117354759B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311660129.0
申请日：2023-12-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人机辅助MEC的任务卸载与充电调度联合优化方法，涉及移动边缘计算技术领域，包括：1、建立多无人机辅助移动及充电模型；2、确定所述多无人机辅助移动及充电模型完成任务的时间延迟和总能耗；3、构建优化目标；4、将优化问题建模为离散时间马尔可夫决策过程；5、利用P‑TD3算法获得任务卸载和充电调度的最优策略；6、根据计算出的无人机的最优任务卸载比例、飞行轨迹、充电调度以及用户设备的最优任务卸载比例协同执行计算密集型任务。本发明在多无人机辅助移动边缘计算系统中部署充电站为无人机充电，有效降低系统总能耗，保证完成任务量最大化，同时通过充电调度解决无人机能量不足的问题，提高整体服务质量。
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公开(公告)号：CN117376985A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311675997.6
申请日：2023-12-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于无线网络技术领域，公开了一种莱斯信道下多无人机辅助MEC任务卸载的能效优化方法，包括：步骤一、获取多无人机辅助MEC任务卸载系统中的无人机位置、地面用户位置、每个无人机和地面用户的传输时延和能耗；步骤二、构建优化目标函数以及确定优化约束条件；根据所述优化目标函数和所述优化约束条件确定任务卸载策略和每个无人机的下一步的最佳位置；其中，所述任务卸载策略包括：将计算任务直接卸载至无人机、计算任务直接卸载至地面基站或以无人机作为中继将计算任务卸载至地面基站；步骤三、无人机节点移动到最佳位置后，所述多无人机辅助MEC任务卸载系统按照所述任务卸载策略执行计算任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117376937A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311650077.9
申请日：2023-12-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于无线网络技术领域，公开了一种保障安全通信的无人机阵列减薄方法，包括：步骤一、获取无人机总数、无人机阵列形状、无人机阵列原点坐标及需要通信的远程基站的位置；步骤二、确定期望参与通信的无人机数量；步骤三、确定优化目标，并根据所述优化目标筛选出多个参与通信的无人机并确定参与通信的无人机的最佳激励电流权重；步骤四、地面用户从参与通信的无人机中选择一台无人机，作为第一通信无人机，并将其余参与通信的无人机作为第二通信无人机；步骤五、地面用户将通信数据传输给第一通信无人机，第一通信无人机将通信数据传输给多个第二通信无人机，以虚拟阵列天线的形式携带最佳激励电流权重向远程基站传输通信数据。
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公开(公告)号：CN114900845A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210605834.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种NR下基于覆盖环境和信道质量的波束管理方法，包括：步骤一、获取用户设备测量到的所有波束信息，得到第一波束集；步骤二、设定时间阈值和距离阈值，从所述第一波束集中筛选出同时满足所述时间阈值和所述距离阈值的波束，得到第二波束集；步骤三、计算所述第二波束集中每个波束的SINR值，并筛选出SINR值大于SINR参考值的波束，得到第三波束集；步骤四、计算所述第三波束集中每个波束的综合质量指数，选择综合质量指数最大的波束作为最佳波束；其中，所述波束的综合质量指数的计算方法为：式中，SRSi表示波束i的综合质量指数，α和β分别为波束的RSRP值和波束的SINR值的权重因子；RSRPi表示波束i的RSRP值，SINRi表示波束i的SINR值。
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公开(公告)号：CN114816321A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210429602.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种无监督的用户感知指标重要度确定方法，属于无线通信领域，包括以下步骤：S1.计算相关性系数矩阵；S2.软阈值法构建邻接矩阵；S3.计算拓扑重叠矩阵；S4.计算候选指标重要度。能够客观计算出各维度指标之间的连接度，并以此来表征感知指标重要度的方法；无须定义目标值，仅需基于候选指标数据内部规律，通过无监督学习算法，计算并得出指标重要度信息。
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公开(公告)号：CN102081661A
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN201110021096.6
申请日：2011-01-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于XML的异构关系型数据库的数据集成方法和系统，旨在解决大量数据信息不能被高效地利用的问题。该方法包括如下步骤：获取数据集成需求和集成前期准备；若集成应用涉及了新数据库产品，则执行向系统中添加新支持的数据库产品；添加与集成有关的数据源；生成查询请求配置文档；在系统的持久化参数设置界面上录入持久化参数；在系统的执行集成计划界面上，选取集成计划文档，执行该集成计划，等待软件系统处理，如此反复执行步骤4到步骤6，直到完成所有的集成任务。基于XML的异构关系型数据库的数据集成系统是由集成任务管理器、数据源管理器、查询分解优化器、数据提取器、结果整合器和结果持久器所构成的功能模块构架。
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公开(公告)号：CN117354759A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311660129.0
申请日：2023-12-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人机辅助MEC的任务卸载与充电调度联合优化方法，涉及移动边缘计算技术领域，包括：1、建立多无人机辅助移动及充电模型；2、确定所述多无人机辅助移动及充电模型完成任务的时间延迟和总能耗；3、构建优化目标；4、将优化问题建模为离散时间马尔可夫决策过程；5、利用P‑TD3算法获得任务卸载和充电调度的最优策略；6、根据计算出的无人机的最优任务卸载比例、飞行轨迹、充电调度以及用户设备的最优任务卸载比例协同执行计算密集型任务。本发明在多无人机辅助移动边缘计算系统中部署充电站为无人机充电，有效降低系统总能耗，保证完成任务量最大化，同时通过充电调度解决无人机能量不足的问题，提高整体服务质量。
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