-
公开(公告)号：CN119788219A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411927327.3
申请日：2024-12-25
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04B17/373 , G06F18/10 , G06N7/01 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种同地多源探测数据融合的短波通信最高可用频率预测方法，包括：步骤A，数据预处理，获取的数据步骤；B，相关性分析，对获取的数据进行相关性分析；步骤C，计算多种信息熵；步骤D，求取序列的可预测性，分别用不同的熵求取了序列的可预测性，通过可预测性边界更直观地观察量化方法的有效性；步骤E，完成MUF预测任务。本发明提供的一种基于多源数据融合的短波可用频率预测方法，评估各站点多源数据之间的相关性，以确定多源数据之间的相关性变化以及相关性变化的差异化时变性，提出了多源数据融合的预测要求。本发明提出的的预测方法，模型完备，物理意义清晰，有效提高了短波最高可用频率时空推理的准确性。
-
公开(公告)号：CN119110398A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411122916.4
申请日：2024-08-15
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/1263 , H04W12/02
Abstract: 本发明公开了一种全双工中继辅助的双跳隐蔽通信系统功率分配方法。对于一个基于中继的远距离传输且能量受限系统的隐蔽通信场景，将系统能量均分给发送者和中继的方式往往不是最优的。为了解决这个问题，本发明构建了基于全双工中继的隐蔽通信分析框架，分析了检测者的最小错误检测概率以及系统需要满足的隐蔽约束条件。进一步，本发明求解了发射机和全双工中继发送功率分配的联合优化问题，解出了发射机和全双工中继发送功率的闭式表达式。更进一步，利用MATLAB平台仿真验证了理论分析的正确性。结果表明，本发明很好地解决了总功率受限的双跳隐蔽通信系统的功率分配问题，并给出了传输功率分配对隐蔽传输速率的影响，以指导隐蔽传输策略的设计。
-
公开(公告)号：CN118487634A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410490156.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04B7/06 , H04W72/044 , H04W24/02 , H04W28/06 , H04W72/0453
Abstract: 本发明公开了一种基于公开用户的中继隐蔽通信系统波束成形和传输功率优化方法，通过利用多对公开用户对的传输作为掩体，隐藏隐蔽用户的传输。考虑中继协作隐蔽通信系统，利用多对公开用户的传输掩护隐蔽用户，从而实现隐蔽通信。为解决用户对之间互扰严重的问题，从信号的空域分集增益出发，在中继处利用多天线技术。本发明建立了用户传输功率和中继波束成形联合优化问题，以最大化隐蔽约束和用户通信质量要求下隐蔽用户的吞吐量。本发明利用通信环境中的天然掩体，在增强隐蔽性的同时保证了公开用户的QoS，大幅提高了频谱利用率。
-
公开(公告)号：CN116567725B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310527603.6
申请日：2023-05-09
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084
Abstract: 本申请公开了一种时延最小化的多边缘服务器网络任务卸载方法，本申请提供的方法包括：如果能量不受限，则根据任务卸载比例以及发送功率，确定当前任务卸载方式；确定功率不受限时最优任务分配比δ*；确定功率不受限时*最优发射功率比α ；将能量不受限情况下的最优任务分配比和最优发射功率分配确定为最优解(δ*,α*)；如果能量受限，则所述方法还包括：判断最优解(δ*,α*)消耗的能量E(δ*,α*)是否小于能量限制Emax；如果小于则将能量不受限情况下的最优任务分配比和最优发射功率分配确定为最优解，否则分两种情况分别确定能量受限得到的最优解(δ*,α*)。本申请综合考虑卸载延时和计算延时的总时延。
-
公开(公告)号：CN115442829A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211043226.0
申请日：2022-08-29
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明提出一种隐蔽通信网络干扰机选择策略和发送功率优化方法。在干扰机辅助的隐蔽通信网络中，为同时保证传输的隐蔽性和吞吐量，采取的干扰机选择和发射功率控制策略尤为重要。在瑞利衰落信道下信道信息感知过程中的时间成本，最大化隐蔽约束下隐蔽信息传输的吞吐量。在信道状态信息未知的情况下，将探索干扰机的过程建模为最优停止问题，提出干扰机的选择算法，并得到了最优策略。本发明较好地解决了信道信息未知情况下，隐蔽通信网络中的干扰机选择和发射功率控制问题。同时兼顾了隐蔽性和吞吐量以及探索时间和最优干扰器之间的权衡，对比其他策略有效提升了隐蔽传输的性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115412937A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210968678.3
申请日：2022-08-12
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种动态按需的缓存多播蜂窝网络信道接入方法，涉及无线通信网络资源分配领域。小蜂窝基站首先根据用户的不同文件需求概率，计算所存储文件的广播需求到达概率，并对其进行降序排序。基站根据当前实际的广播内容需求数量，依次按需使用有序信道集合策略中的信道。小蜂窝基站基于所提动态信道分配机制和邻近基站有序信道集合策略，结合博弈效用值和并行较优响应更新策略调整当前状态，最终迭代优化收敛到稳定解。本发明提出了一种动态次序信道分配机制，结合采用基于最小化干扰的势能博弈模型，实现缓存多播蜂窝网络中信道分配优化，以降低网络中的同频干扰，提升信道资源利用率和全网移动用户的需求文件成功下载水平。
-
公开(公告)号：CN115379539A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210381072.X
申请日：2022-04-12
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超图匹配博弈的无人机组播能效优化方法。采用无人机到无人机的传输方式缓解完全由基站传输导致的能源浪费的情况，让无人机之间形成“数据帮助者‑数据请求者”的匹配关系，优化目标为系统的能效最大化。在分布式无人机群通信系统中，利用局部信息交互技术，使得每架无人机都能够实时获取邻居的状态信息，以做出最优决策。通过组播技术和对无人机发射功率控制的方法实现对功率的优化，利用基于局部搜索的势能匹配博弈方法优化无人机之间的匹配结果，使得无人机群通信系统能够分布式地实现最优决策。形成能效的最大化的“基站‑请求者”和“帮助者‑请求者”的数据传输匹配结果，达到节约系统通信传输能量的目标。
-
公开(公告)号：CN114390642A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210035392.X
申请日：2022-01-13
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于辗转相除法的周期性异步休眠邻居发现时延低复杂度精确计算方法。具体而言：对扫描间隔与广播间隔作辗转相除，直到某次结果不超过扫描窗口与广播包传输时间之差；利用辗转相除法的重要性质，得到最差情况时延、平均时延与辗转相除计算结果的关系式，从而得到时延结果。本发明方法完备，物理意义清晰，极大地降低了计算复杂度，能够很好地应用于低能耗物联网设备的邻居发现协议。
-
公开(公告)号：CN115412937B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210968678.3
申请日：2022-08-12
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04W24/02 , H04W72/50 , H04W72/541 , H04W4/06
Abstract: 一种动态按需的缓存多播蜂窝网络信道接入方法，涉及无线通信网络资源分配领域。小蜂窝基站首先根据用户的不同文件需求概率，计算所存储文件的广播需求到达概率，并对其进行降序排序。基站根据当前实际的广播内容需求数量，依次按需使用有序信道集合策略中的信道。小蜂窝基站基于所提动态信道分配机制和邻近基站有序信道集合策略，结合博弈效用值和并行较优响应更新策略调整当前状态，最终迭代优化收敛到稳定解。本发明提出了一种动态次序信道分配机制，结合采用基于最小化干扰的势能博弈模型，实现缓存多播蜂窝网络中信道分配优化，以降低网络中的同频干扰，提升信道资源利用率和全网移动用户的需求文件成功下载水平。
-
公开(公告)号：CN118714591A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410991253.3
申请日：2024-07-23
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04W24/02 , H04W4/42 , H04W72/044 , H04B7/185
Abstract: 本申请提供一种基于轨迹和功率联合设计的无人机多跳中继隐蔽通信方法，方法包括：步骤1：确定每一跳中继链路的传输速率的定义；步骤2：从监测无人机的角度设定每一跳通信链路的隐蔽约束；步骤3：从通信无人机的角度设定每一跳通信链路的隐蔽约束；步骤4：设定基于轨迹和功率联合确定的多跳中继无人机隐蔽通信初始优化问题；步骤5：给出更严格的隐蔽约束条件，改写初始优化问题；步骤6：将通信和优化问题构建为离散时间马尔可夫决策过程，使用C‑MAPPO方法解决优化问题。本申请提出的基于多智能体强化学习的隐蔽中继算法在满足隐蔽性约束的情况下能显著提高系统隐蔽传输吞吐量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
35
records
(took 0.038 seconds)
