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公开(公告)号：CN116545515A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310681974.X
申请日：2023-06-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机群的高效数据传输方法，属于移动通信技术领域。由于无人机UAV具有移动性强、部署灵活以及视距链路等优点，无人机在无线通信领域的应用日益广泛。无人机中继能够有效扩大通信范围、提升系统容量、提升通信系统的可靠性。本发明提出了一种基于无人机群的高效数据传输方法，其中多个无人机作为中继可协助多对地面用户之间的信息交换。首先，构建包括无人机、源设备和目的设备的无人机中继通信网络场景，在每个时隙分别建立源设备和无人机数据传输模型。其次，构建最大化系统最小链路平均吞吐量的优化模型。最后，基于块坐标下降法将优化问题解耦成用户调度、无人机飞行轨迹和发射功率三个子问题并通过交替迭代算法求解。
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公开(公告)号：CN117177324A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311092475.3
申请日：2023-08-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体涉及一种多跳无人机中继网络低时延数据传输方法，包括构建包括无人机、地面用户、未知干扰和远端基站的网络场景；在构建的网络场景下对地面用户进行聚类得到多个簇，令无人机飞行到与其最近距离的簇对应的质心，构建无人机与无人机之间、无人机与地面用户之间的通信链路；基于深度多智能体强化学习，将无人机视为两个子智能体，无人机根据当前状态输出最佳的下一跳路由以及该无人机下一时刻的飞行方向和传输功率；本发明方法结合了多智能体框架和强化学习的知识，提高了UAV对复杂环境的适应性；同时，该方法分解了包含轨迹设计、功率优化和路由选择的大动作空间，显著降低了问题的复杂度，提高了算法的收敛速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116647388A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310633143.5
申请日：2023-05-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/104 , H04L67/10 , G06N3/098 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的数据模型检测方法，属于移动通信技术领域。首先，通过区块链网络保证雾节点之间共享全局模型的安全性和高效性。其次，提出了基于信誉值和用户参与度的设备选择算法，通过信誉值和用户参与度选择参与训练的物联网设备IDs。再次，提出了基于离群值的恶意模型识别算法，提高了Non‑IID数据场景下恶意节点的识别率，从而保证学习的安全性。然后，采用加权聚合联邦学习算法，为不同局部模型分配不同的聚合权重，进一步提高联邦学习的训练效率。
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公开(公告)号：CN116588138A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310562721.0
申请日：2023-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60W60/00 , H04W4/40 , H04L67/104 , H04L67/12 , B60W50/00 , B60W40/00 , G06N20/00 , G06N3/098 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的分布式智能辅助自动驾驶方法，属于移动通信技术领域。首先建立基于有向无环图DAG区块链的双层网络模型并设计该模型下的异步联邦学习方案；其次，在本地训练阶段采用知识蒸馏技术以实现异步联邦学习中低负载的模型交互；然后，从高质量、高安全和高效率角度建立基于比例‑积分‑微分PID控制的自动驾驶决策模型，并基于深度确定性策略梯度DDPG算法优化CAV加速控制；最后，提出一种基于DAG区块链的移动感知异步联邦蒸馏学习MAFDL算法。本方案在保证安全低负载CAV协同训练的前提下，有效辅助CAV智能驾驶决策。
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公开(公告)号：CN116633523A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310636636.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/00 , H04L67/12 , H04L41/14 , H04L49/102 , H04L49/103
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的车联网安全数据共享方法，属于移动通信技术领域。首先建立了车联网场景的云‑边‑端三层网络模型。然后，提出双层区块链架构赋能数据共享过程，进一步提出共享策略和异步分区共享方法。该方案可实现车联网场景下，安全高效的异步模型共享同时保护了用户车辆的数据隐私。该方案在车辆移动场景下最大化共享效率，高效利用边缘网络和用户数据资源，打破车联网场景下人工智能应用的瓶颈。
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公开(公告)号：CN117763037A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311622941.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06F16/21 , G06F18/23213 , G06N3/047 , G06N3/098 , G06N3/096 , H04L67/12 , H04L9/40 , H04L9/32
Abstract: 本发明涉及一种复杂车联网中基于区块链的个性化模型和数据共享方法，属于移动通信技术领域。根据能见度和道路类型将复杂环境进行个性化分组，并将个性化任务模型分割为共享特征提取器和本地个性化决策器；建立云‑边‑端三层网络架构以实现基于双层区块链的异步联邦学习和跨组模型共享；设计条件对抗生成网络数据增强方法，以平衡原始数据集分布并挖掘小样本数据特征；在本地个性化任务模型训练阶段，先采用基于客户端相似性的个性化分层聚合策略，再提出基于多元知识融合的异构模型互蒸馏方案。本发明在保证智能网联汽车安全协同训练的前提下，提升模型精度，降低通信开销，有效辅助复杂交通环境中的CAV智能驾驶决策。
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公开(公告)号：CN116634391A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310591381.4
申请日：2023-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机辅助的数据收集方法，属于移动通信技术领域。以最小化无线传感器网络总功率为目标，提出一种基于无人机辅助的高效数据收集方法。首先，构建了UAVs辅助的数据采集模型。该模型分为两层，下层为地面层，地面层将传感器分为簇成员CM和簇头CH。CMs负责感知环境数据，并将数据发送至CH。CH负责对簇内CMs发送的数据进行收集和处理，并将最终数据上传至UAV。上层为空中网络层，由多架UAV组成，负责CHs上传数据的收集、存储和转发，最后将数据传输给地面数据中心DC进行数据分析。通过优化CH数量及位置、UAV位置和UAV与CHs关联，最小化系统总功率。
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