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公开(公告)号：CN113867396B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111235008.2
申请日：2021-10-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/46
Abstract: 本发明公开了一种网联无人机航线规划与航线平滑方法及装置，方法包括：获取航线起始点与终止点以及对应的经纬度坐标，确定无人机规划航线区域；确定无人机飞行高度，获取该飞行高度无人机飞行通信质量数据；设置飞行环境数据，所述飞行环境数据包括自然环境数据和无人机飞行性能数据；根据通信质量数据和飞行环境数据建立强化学习的奖励函数，通过强化学习，输出规划航线；基于改进的贝塞尔曲线对规划航线转弯段进行平滑处理。本发明通过强化学习选取通信与路径最优的无人机规划航线并根据飞行器性能不断对航线进行修正，以获取最合理最高效的飞行航线，提高了无人机工作效率，极大地推进了网联无人机向自动化、智能化方向发展。
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公开(公告)号：CN114364006B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210043916.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种最大化遍历容量的D2D中继功率控制方法，包括建立D2D中继系统模型，各部分次优解的解析推导过程，最优功率的迭代求解过程三个步骤。本发明优化了D2D中继通信系统的遍历容量，保证了蜂窝用户需求的同时，最大化了D2D链路的遍历容量。与无中继的半双工及全双工D2D通信相比，该D2D中继系统极大的提升了较远距离D2D通信的传输速率。同时与全双工D2D直连通信相比，即使自干扰系数高于一定阈值时，该D2D中继通信系统仍可以提供显著的增益，这在未来拥有十分广阔的前景。
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公开(公告)号：CN115296738A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210900838.0
申请日：2022-07-28
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B10/116 , G06V10/28 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06T7/66 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机可见光相机通信方法及其系统，包括：发送端使用LED阵列以预先设计的数据帧格式发送数据信息；接收端利用相机捕获LED阵列图像；采用YOLOv5s深度学习算法快速检测出图像中LED阵列位置；结合数据帧格式特点和透视变换算法实现LED的精确定位和状态识别，恢复数据信息；系统包括：发送端、接收端、初步定位模块、精确定位模块、矫正模块和信息获取模块；本发明将深度学习和传统图像处理方法相结合，能够提高无人机可见光相机通信的可靠性，减少系统时延，并且硬件总体造价低，适用于移动设备，易推广。
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公开(公告)号：CN113873468A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111233277.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种网联无人机的通信质量测试方法及装置，所述方法包括步骤一：确定无人机采样航线；步骤二：按照一定飞行高度沿采样航线飞行，采集三维环境通信数据，根据三维环境通信数据建立空域通信数据库；步骤三：根据空域通信数据库中的三维环境通信数据绘制通信环境数字地图；步骤四：修改飞行高度，重复步骤二、步骤三，查看通信环境数字地图是否存在异常数据点，对异常数据点所在区域重新测量，并更新空域通信数据库。本发明依据网联无人机应用中实际需要，保障了网联无人机飞行任务，并为低空通信网建设提供了参考，其航线合理性更高，规划效率高。
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公开(公告)号：CN113873468B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111233277.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种网联无人机的通信质量测试方法及装置，所述方法包括步骤一：确定无人机采样航线；步骤二：按照一定飞行高度沿采样航线飞行，采集三维环境通信数据，根据三维环境通信数据建立空域通信数据库；步骤三：根据空域通信数据库中的三维环境通信数据绘制通信环境数字地图；步骤四：修改飞行高度，重复步骤二、步骤三，查看通信环境数字地图是否存在异常数据点，对异常数据点所在区域重新测量，并更新空域通信数据库。本发明依据网联无人机应用中实际需要，保障了网联无人机飞行任务，并为低空通信网建设提供了参考，其航线合理性更高，规划效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114138373B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202111483883.2
申请日：2021-12-07
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的边缘计算任务卸载方法，包括以下步骤：S1.建立边缘计算系统模型；S2.普通用户节点产生任务上报至SDN总控制器节点，根据用户任务情况，选择本地计算或卸载计算，在需要进行卸载计算时，通过强化学习方法训练后的SDN总控制器节点根据实时网络状态，频谱资源和计算资源，获得基于边缘节点网络状态的最优卸载策略并反馈至普通用户节点；S3.普通用户节点根据最优卸载策略将任务卸载给服务节点，服务节点执行分配到的计算任务，并将计算结果反馈至普通用户节点。本发明能够有效缓解计算资源紧张的问题。
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公开(公告)号：CN114364006A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210043916.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种最大化遍历容量的D2D中继功率控制方法，包括建立D2D中继系统模型，各部分次优解的解析推导过程，最优功率的迭代求解过程三个步骤。本发明优化了D2D中继通信系统的遍历容量，保证了蜂窝用户需求的同时，最大化了D2D链路的遍历容量。与无中继的半双工及全双工D2D通信相比，该D2D中继系统极大的提升了较远距离D2D通信的传输速率。同时与全双工D2D直连通信相比，即使自干扰系数高于一定阈值时，该D2D中继通信系统仍可以提供显著的增益，这在未来拥有十分广阔的前景。
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公开(公告)号：CN113867396A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111235008.2
申请日：2021-10-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种网联无人机航线规划与航线平滑方法及装置，方法包括：获取航线起始点与终止点以及对应的经纬度坐标，确定无人机规划航线区域；确定无人机飞行高度，获取该飞行高度无人机飞行通信质量数据；设置飞行环境数据，所述飞行环境数据包括自然环境数据和无人机飞行性能数据；根据通信质量数据和飞行环境数据建立强化学习的奖励函数，通过强化学习，输出规划航线；基于改进的贝塞尔曲线对规划航线转弯段进行平滑处理。本发明通过强化学习选取通信与路径最优的无人机规划航线并根据飞行器性能不断对航线进行修正，以获取最合理最高效的飞行航线，提高了无人机工作效率，极大地推进了网联无人机向自动化、智能化方向发展。
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公开(公告)号：CN115296738B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210900838.0
申请日：2022-07-28
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B10/116 , G06V10/28 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06T7/66 , G06N3/09 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机可见光相机通信方法及其系统，包括：发送端使用LED阵列以预先设计的数据帧格式发送数据信息；接收端利用相机捕获LED阵列图像；采用YOLOv5s深度学习算法快速检测出图像中LED阵列位置；结合数据帧格式特点和透视变换算法实现LED的精确定位和状态识别，恢复数据信息；系统包括：发送端、接收端、初步定位模块、精确定位模块、矫正模块和信息获取模块；本发明将深度学习和传统图像处理方法相结合，能够提高无人机可见光相机通信的可靠性，减少系统时延，并且硬件总体造价低，适用于移动设备，易推广。
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公开(公告)号：CN114205769A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111460119.3
申请日：2021-12-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机数据采集系统的联合轨迹优化与带宽分配方法，包括以下步骤：建立无人机辅助传感器网络模型；为降低传感器节点能量消耗，定义传感器唤醒休眠策略；基于深度强化学习对无人机轨迹控制和带宽分配策略进行优化。本发明联合考虑了无人机轨迹与带宽分配策略，提出了一种基于深度强化学习的无人机轨迹优化与资源分配方案，显著地节约了传感器节点能耗，提高了无人机数据采集成功率。
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