公开(公告)号：CN119997213A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510097750.3

申请日：2025-01-22

Applicant: 海南大学

Inventor： 梁小朋 ,  王赛 ,  邓茜 ,  李峰 ,  王忠南 ,  张状 ,  吴文俊

IPC: H04W72/0453 ,  H04W72/1263 ,  H04W72/542 ,  H04W24/02 ,  G08G5/57

Abstract: 针对认知无人机与地面移动次用户通信场景，本申请提供了一种基于强化学习的智能反射面（RIS）辅助认知无人机（CUAV）系统资源联合优化方法。RIS‑CUAV系统包括RIS辅助认知无人机网络传输的认知无线通信系统模型、感知模型、传输模型和信道模型。基于该系统，通过联合优化频谱感知持续时间、无人机3D轨迹和RIS相位，建立了RIS‑CUAV系统传输速率最大化数学模型。而后针对该数学模型求解，构建了一种基于双深度q‑网络的深度强化学习框架。所提方法能够实时调整RIS相移、频谱感知持续时间和无人机3D轨迹来适应动态环境条件，同时仿真结果表明，所提方法能够显著提高RIS‑CUAV系统的传输速率。

公开(公告)号：CN119421109A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411538738.3

申请日：2024-10-31

Applicant: 海南大学

Inventor： 梁小朋 ,  王忠南 ,  邓茜 ,  李太君 ,  刘世豪 ,  张智 ,  张状 ,  吴文俊 ,  罗誉恒

IPC: H04W4/029 ,  G05D1/46 ,  H04W4/40 ,  H04W24/02 ,  H04B17/391 ,  G06N3/092 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明提出了一种恶意干扰下无人机机间鲁棒通信飞行轨迹优化方法，该系统通过无人机飞行策略的同步与配合，在保证面对恶意干扰无人机机间通信链路不中断的同时最大化无人机机间的通信容量，从而有效提升其通信质量。基于此，建立了以无人机机间通信容量最大化为优化目标的无人机轨迹优化方案。而后，通过利用构建的双延迟深度确定性策略梯度深度强化学习框架，对无人机机间通信容量优化问题进行求解。数值结果表明，该方法可在恶意干扰环境下实现无人机机间鲁棒、稳定通信。

公开(公告)号：CN119921812A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510100722.2

申请日：2025-01-22

Applicant: 海南大学

Inventor： 梁小朋 ,  张伟 ,  邓茜 ,  张状 ,  聂柳松 ,  王忠南 ,  徐嘉俊

IPC: H04B7/0426 ,  H04B7/04 ,  H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  H04B17/391

Abstract: 本申请提供了一种有限块长的智能反射面（IRS）辅助多天线无人机隐蔽通信（UAVCC）方法，其中通过利用IRS能够增强移动多天线无人机的隐蔽传输能力，和削弱监视者的探测能力。通过联合优化多天线无人机的轨迹和发射波束成形以及IRS的相移矩阵，建立了无人机的隐蔽传输速率最大化数学模型。为了解决这一非凸问题，将其分解为三个子问题。首先，采用半定松弛方法求解了无人机的轨迹和IRS的相移矩阵两个子问题。其次，应用逐次凸逼近方法，将非凸多天线无人机的发射波束成形优化子问题转化为凸子问题。最后提出了一种有效的块坐标下降结构来获得原问题的次优解。在此基础上，进一步，提出了一种低复杂度惩罚的梯度投影对偶分解法，能够有效减少算法复杂度。数值结果表明了该算法在有限块长IRS‑UAVCC中的有效性和优越性。

公开(公告)号：CN118945647A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411229892.2

申请日：2024-09-03

Applicant: 海南大学

Inventor： 梁小朋 ,  张智 ,  邓茜 ,  李太君 ,  张伟 ,  张状 ,  李峰 ,  王赛

IPC: H04W12/03 ,  H04W12/122 ,  H04B7/185 ,  H04B7/04 ,  H04B7/145 ,  H04W52/24 ,  H04W52/26 ,  H04W52/46 ,  H04B7/06 ,  H04B17/382 ,  H04B17/391 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提出了一种无人机(UnmannedAerial Vehicles，UAV)机载智能反射面(Intelligent Reflecting Surface，IRS)辅助认知无线网络中安全能效的方法。考虑多天线认知基站利用分配给主用户的频谱在存在多个协同窃听者的情况下通过机载IRS与次用户通信。为了实现次用户安全速率和UAV能量消耗之间的平衡，通过对认知基站有源波束形成和IRS无源波束形成以及UAV轨迹进行联合优化来实现安全能量效率最大化。为了解决具有高度耦合的非凸问题，本发明提出了一种基于交替迭代的优化算法，首先利用Charnes‑Cooper变换和半正定规划将认知基站有源波束和IRS无源波束分别转化为秩一约束问题，而后通过半正定松弛技术进行松弛求解，再通过连续凸逼近算法求解获得UAV轨迹，最后基于交替迭代的框架进行交替求解直至收敛。仿真结果表明，所提算法可以有效的增强次用户的安全能效，提升次用户的安全性能。