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公开(公告)号：CN110147040A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910283356.3
申请日：2019-04-10
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机携能传输的飞行轨迹与功率分配联合优化方法。步骤如下：将无人机携能传输的飞行轨迹设计与功率分配的优化问题进行建模；将固定无人机飞行轨迹，更新无人机发射功率分配的优化问题建模为子问题一；将固定无人机发射功率分配，更新无人机飞行轨迹的优化问题建模为子问题二；两个子问题交替迭代优化，采用联合优化算法对无人机的飞行轨迹和发射功率分配进行联合优化。本发明可有效地解决物联网中地面节点能量受限，有线充电难以或无法实现，同时具有信息接收需求的携能传输问题；能够利用无人机的飞行特性改善信道状况，提高地面节点在无人机携能传输过程中的能量收集效率，并获得携能传输性能的提升。
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公开(公告)号：CN109361482A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811027106.5
申请日：2018-09-04
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 一种基于非合作博弈确定多用户选择信道感知顺序的方法，认知用户互相之间选择不同的信道感知顺序会影响到对空闲信道的竞争接入，需要通过全网所有用户个体间的非合作博弈过程达到全局信道竞争冲突最小的结果。本发明采用非合作博弈数学模型来构建多用户在多信道场景下选择信道感知顺序的问题，通过计算当前时刻t用户n选择的信道感知顺序对应的后悔值来递推计算下一时刻用户选择某种信道感知顺序的概率，比较全网各个用户选择某一种信道感知顺序策略的概率是否收敛到一个固定的门限λ，从而终止迭代。本发明可快速地确定全网多用户选择一种合适的信道感知顺序，降低全网的累积冲突水平。
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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。
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公开(公告)号：CN119363151B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411950760.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04B1/69 , H04B1/7097 , H04B17/345 , H04B17/309 , H04B17/391 , H04W72/0446 , H04W72/0457 , H04W72/52 , H04W72/50 , H04W72/541 , H04W72/542
Abstract: 本申请提供一种基于退火Q学习的动态扩频因子抗干扰方法，方法包括：根据扩频因子确定信息传输速率；根据接收端信噪比确定系统吞吐量和优化目标；确定决策过程中的状态空间、动作空间、状态转移概率矩阵和奖励；根据宽带频谱感知结果，计算选择动作得到的奖励；通过宽带频谱感知获得当前时刻的干扰情况；根据Q值表决策下一时隙的扩频因子；根据ACK回传决策信息：用户根据决策信息选择下一时隙的动作并更新状态：根据宽带频谱感知结果，计算选择对应动作得到的奖励；根据Q值表选择下一时隙的扩频因子，并更新状态下选择动作的Q值；用户在动态干扰环境下做出最抗干扰策略。本申请最大化系统吞吐量，避免了信道切换带来的时延和开销。
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公开(公告)号：CN108712747A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810282136.4
申请日：2018-03-29
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频谱预测的链路快速建立方法，该方法包括以下步骤：基于历史频谱感知数据，以神经网络的方式预测下一时刻的空闲信道集合；构建频谱预测与信道质量历史数据相融合的多信道感知次序优化准则，使用多信道感知次序优化准则对预测的空闲信道进行排序；选取排序最靠前的信道进行实时的频谱感知和信道探测，获得真实的信道状态及信道质量，若感知信道空闲且信道探测SNR大于门限值SNR0，主呼方发起呼叫建立通信链路，不符合要求则切换至下一信道；针对实际系统中的吞吐量要求，利用快速建链算法，计算用户的链路建立时间。本发明能够更快地发现频谱中的空闲信道资源，通过缩小感知的频率范围，降低短波通信的链路建立时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119727999A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411848158.4
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04K3/00
Abstract: 本申请提供一种面向隐蔽性需求的干扰时机和位置联合决策方法，方法包括：步骤1，给定干扰机总能量，干扰机首先遍历每个位置；干扰机有多个位置能够选择，分别对应多个能够选择的臂；步骤2，定义信道衰落模型；步骤3，引入时间维度设计了干扰隐蔽系数，完善干扰效用表达式；步骤4，干扰机在遍历每个臂时，停留最优时间；步骤5，在遍历完每个位置后，干扰机决策出下一干扰位置；步骤6，确定转移位置与干扰已消耗能量；步骤7，设定停止条件。本申请解决实际应用中干扰设备面临能量有限并且持续干扰易被发现的挑战。
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公开(公告)号：CN119363151A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411950760.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04B1/69 , H04B1/7097 , H04B17/345 , H04B17/309 , H04B17/391 , H04W72/0446 , H04W72/0457 , H04W72/52 , H04W72/50 , H04W72/541 , H04W72/542
Abstract: 本申请提供一种基于退火Q学习的动态扩频因子抗干扰方法，方法包括：根据扩频因子确定信息传输速率；根据接收端信噪比确定系统吞吐量和优化目标；确定决策过程中的状态空间、动作空间、状态转移概率矩阵和奖励；根据宽带频谱感知结果，计算选择动作得到的奖励；通过宽带频谱感知获得当前时刻的干扰情况；根据Q值表决策下一时隙的扩频因子；根据ACK回传决策信息：用户根据决策信息选择下一时隙的动作并更新状态：根据宽带频谱感知结果，计算选择对应动作得到的奖励；根据Q值表选择下一时隙的扩频因子，并更新状态下选择动作的Q值；用户在动态干扰环境下做出最抗干扰策略。本申请最大化系统吞吐量，避免了信道切换带来的时延和开销。
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公开(公告)号：CN109194423A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810915056.8
申请日：2018-08-13
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04B17/382 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于优化的长短期记忆模型的单频点频谱预测方法。该方法通过在该信道上测得的历史频谱数据挖掘出频谱数据间内在规律和关联，把握频谱状态的演变规律，从而预测将来时刻的频谱状态。步骤如下：构建数据集，滑动固定长度的窗口，下一个时隙的频谱数据作为预测的标签；超参数优化，基于古田实验设计方法结合交叉验证，选择较好的模型配置；从分类的角度搭建基于深度学习的预测模型，并用训练集训练；将测试集输入到训练好的预测模型中，得到下一时隙的预测结果。本发明能够较好地预测出频谱演变规律。
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公开(公告)号：CN109039502A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811027839.9
申请日：2018-09-04
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04B17/382 , H04W72/08
CPC classification number: H04B17/382 , H04W72/085
Abstract: 本发明公开了一种基于频谱预测和感知融合的信道选择方法，基于频谱监测的历史数据对信道集合C中每一个信道的平均占用概率Po、信道平均剩余可通信时长Tl、信道平均信噪比SNR三个参数进行统计估计。对信道集合C中每一个信道进行频谱预测，得出信道在预测阶段的检测概率，通过预测信道未来的占用情况，把不可用信道剔除在感知队列之外，减少了频谱感知时间。频谱感知完成后，将频谱感知的结果和频谱预测的结果按照一定的规则进行融合判断，减少漏检和虚警问题给频谱决策带来的误判，提高信道状态的检测性能，能快速地为链路建立过程找到高质量的可用信道。
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