公开(公告)号：CN104994569B

公开(公告)日：2019-12-17

申请号：CN201510355173.X

申请日：2015-06-25

Applicant: 厦门大学

Inventor： 肖亮 ,  周长华 ,  陈桂权 ,  刘金亮

IPC: H04W52/04 ,  H04W52/24

Abstract: 基于多用户强化学习的认知无线网络抗敌意干扰方法，涉及无线网络安全。认知源节点通过观察主用户工作状态、自适应干扰机发射功率等状态信息，采用多用户强化学习策略自动选择发射功率。多个认知源节点同时学习，每次发送数据包结束，依据获得的即时回报及下一时刻状态，更新状态、行为和映射关系，并根据反馈信息更换多用户强化学习算法的学习速率，从而提高接收端的信干比，最终获取最优的发射功率。而各个认知源节点间能够帮助转发数据包或者自己发射数据。该方法利用多用户强化学习的机制，通过尝试比较的方法，提高了智能型敌意干扰机的场景下，认知无线网络的通信效率。

公开(公告)号：CN104994569A

公开(公告)日：2015-10-21

申请号：CN201510355173.X

申请日：2015-06-25

Applicant: 厦门大学

Inventor： 肖亮 ,  周长华 ,  陈桂权 ,  刘金亮

IPC: H04W52/04 ,  H04W52/24

Abstract: 基于多用户强化学习的认知无线网络抗敌意干扰方法，涉及无线网络安全。认知源节点通过观察主用户工作状态、自适应干扰机发射功率等状态信息，采用多用户强化学习策略自动选择发射功率。多个认知源节点同时学习，每次发送数据包结束，依据获得的即时回报及下一时刻状态，更新状态、行为和映射关系，并根据反馈信息更换多用户强化学习算法的学习速率，从而提高接收端的信干比，最终获取最优的发射功率。而各个认知源节点间能够帮助转发数据包或者自己发射数据。该方法利用多用户强化学习的机制，通过尝试比较的方法，提高了智能型敌意干扰机的场景下，认知无线网络的通信效率。

公开(公告)号：CN104581738A

公开(公告)日：2015-04-29

申请号：CN201510047094.2

申请日：2015-01-30

Applicant: 厦门大学

Inventor： 肖亮 ,  陈桂权 ,  周长华 ,  李燕

IPC: H04W16/10 ,  H04W52/34

CPC classification number: H04W16/10 ,  H04W52/34

Abstract: 基于Q学习的认知无线电抗敌意干扰方法，涉及认知无线电。1)认知源节点初始化学习因子γ和折扣因子β，设置Q值表、V值表值为0；2)认知源节点感知k时刻的状态s，并根据Q值表，选择最优行为a；3)认知源节点观察k+1时刻的状态s'，并计算本次信息传输的即时回报us；4)更新Q学习算法的Q值表、V值表；5)认知源节点重复步骤2)～4)，直到找到最优策略。基于Q学习实现功率控制，认知源节点和智能干扰机通过不断学习环境，实时调整自身的发射功率，随着迭代学习的延续，最终使得自身的收益最大化。

公开(公告)号：CN106651214A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201710003962.6

申请日：2017-01-04

Applicant: 厦门大学

Inventor： 肖亮 ,  周长华 ,  肖星宇

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06

CPC classification number: Y02E40/76 ,  Y04S10/545 ,  G06Q10/06312 ,  G06Q50/06

Abstract: 基于强化学习的微电网电能分配方法，涉及微电网。解决微电网电能交易控制的问题，提供一种基于强化学习的微电网电能交易系统。根据其他微电网和发电厂的电能交易值以及自身的储电量等信息，采用强化学习算法，选择每次交易的最优电能值。微电网根据每次交易的即时回报进行信息更新，并对下一次交易策略做出不同的调整。该方法不需预测周边各微电网的耗电模型和产电模式，可适应动态智能电网场景，通过智能学习获取最优的电量买卖值，从而提高微电网整体效益和电能利用率，并降低对电厂总体电能需求。