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公开(公告)号：CN113691391B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110791390.9
申请日：2021-07-13
Abstract: 基于Q学习的节点数量可变水声网络介质访问控制方法，涉及水声网络。将汇聚节点搜集水声传感器节点所感知数据的传输过程分为若干个时隙，运用Q学习算法，结合汇聚节点的反馈信号、传感器节点数量变化情况，通过合理设置奖励机制，针对Q矩阵的一整行(即子矩阵)进行整体的奖励子矩阵设计，而非逐个元素更新Q矩阵，将时隙合理分配给各传感器节点，使数据在传输过程中不会受到其它传感器节点的影响，避免汇聚节点数据搜集冲突。本发明所提方法具有学习速度快、吞吐量高、能耗节约、抗干扰能力强的特点，可解决节点死亡或者位置漂移导致的节点减少时的时隙冗余问题或节点增加时的时隙不足问题，确保水声数据传输的成功率和水声网络高吞吐量。
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公开(公告)号：CN114423083A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210084063.4
申请日：2022-01-21
Abstract: 基于Q学习和数据重要度的水声网络介质访问控制方法。父节点搜集子节点数据的传输过程分为若干个时隙，每个子节点的数据重要度等级分为三个等级，通过合理设置奖励机制，对Q值表的子矩阵依次更新；在子矩阵的更新中，先更新Q值子矩阵，节点拟选择子矩阵中Q值最大的位置作为传输时隙，再更新下一个子矩阵；对后续的子矩阵更新，若选择前述已选择时隙所对应的Q值那一列，则奖励值为0，而从拟选择子矩阵中Q值最大所在列作为传输时隙；当所有节点都选择好时隙后，在下一轮的Q值表更新中，子矩阵的更新顺序与上一次更新顺序相反。当各节点拟选择的时隙三次都与上次拟选择的时隙相同时，则表示Q值已训练到稳定，最后拟选择的时隙为最终时隙。
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公开(公告)号：CN119012360A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411278982.0
申请日：2024-09-12
IPC: H04W72/0446 , H04W16/28
Abstract: 基于Q学习的水下无人集群编队时分‑空分多址接入协议，涉及水下无人集群编队。在水下无人集群编队中，各节点配备定向收发基阵和多路收发机。在初始化阶段，采用时分多址协议，主节点通过全向模式广播调度时隙信息，从节点在指定时隙广播反馈信息，完成网络接入。航行阶段，从节点向主节点传输数据，采用空分多址协议，主节点通过定向模式，根据从节点位置信息调整波束方向，实现多点同时通信。引入Q学习技术，动态调整波束角度，确保空分多址接入适应海洋环境动态变化，有效提高通信效率。为水下无人集群提供一种高网络吞吐量、高鲁棒性的多址接入方案。
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公开(公告)号：CN119011107A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411277728.9
申请日：2024-09-12
Abstract: 基于Q学习和精准调度的水声网络介质访问控制方法，涉及水声网络。在水声传感器网络中，感知海洋数据的节点位置存在不确定性。当传感器节点给信宿传输数据时，可将整个过程分为若干时隙。由于节点的时空不确定性和水声传输固有的低速现象，所有节点同时向信宿传输数据能减少冲突，提高信道利用率；结合Q学习算法，节点根据所收到的反馈信号更新其数据传输的时间点，减少冲突。本发明针对水声传感器网络多址接入时的高碰撞率、低吞吐量及低信道利用率等问题，通过采用全双工工作模式的水声传感器，采取并发调度，让数据同时传输，利用Q学习算法精准调度优化设计，提供一种快速收敛的介质访问控制方法，实现高吞吐量、高信道利用率的网络性能。
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公开(公告)号：CN114423083B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210084063.4
申请日：2022-01-21
IPC: H04W72/0446 , G06F17/16 , H04W72/566 , H04W84/18
Abstract: 基于Q学习和数据重要度的水声网络介质访问控制方法。父节点搜集子节点数据的传输过程分为若干个时隙，每个子节点的数据重要度等级分为三个等级，通过合理设置奖励机制，对Q值表的子矩阵依次更新；在子矩阵的更新中，先更新Q值子矩阵，节点拟选择子矩阵中Q值最大的位置作为传输时隙，再更新下一个子矩阵；对后续的子矩阵更新，若选择前述已选择时隙所对应的Q值那一列，则奖励值为0，而从拟选择子矩阵中Q值最大所在列作为传输时隙；当所有节点都选择好时隙后，在下一轮的Q值表更新中，子矩阵的更新顺序与上一次更新顺序相反。当各节点拟选择的时隙三次都与上次拟选择的时隙相同时，则表示Q值已训练到稳定，最后拟选择的时隙为最终时隙。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113691391A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110791390.9
申请日：2021-07-13
Abstract: 基于Q学习的节点数量可变水声网络介质访问控制方法，涉及水声网络。将汇聚节点搜集水声传感器节点所感知数据的传输过程分为若干个时隙，运用Q学习算法，结合汇聚节点的反馈信号、传感器节点数量变化情况，通过合理设置奖励机制，针对Q矩阵的一整行(即子矩阵)进行整体的奖励子矩阵设计，而非逐个元素更新Q矩阵，将时隙合理分配给各传感器节点，使数据在传输过程中不会受到其它传感器节点的影响，避免汇聚节点数据搜集冲突。本发明所提方法具有学习速度快、吞吐量高、能耗节约、抗干扰能力强的特点，可解决节点死亡或者位置漂移导致的节点减少时的时隙冗余问题或节点增加时的时隙不足问题，确保水声数据传输的成功率和水声网络高吞吐量。
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公开(公告)号：CN115002824B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210578580.7
申请日：2022-05-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于LSTM的水声网络数据实时故障检测及恢复方法，涉及水声网络。将LSTM应用于水声网络的每个节点处，基于LSTM对节点最初的感知数据进行训练得到优化的LSTM网络模型，将检测时刻前一定长度的数据输入模型并预测检测时刻的感知数据，进而计算真实感知数据与预测值的相对误差，最后通过相对误差的绝对值与阈值相比较而判断此刻感知数据是否存在故障，并且及时以预测值替换存在故障的感知数据而达到故障恢复的作用。避免簇头或基站搜集数据时数据传输耗时而导致故障检测的延时，实现对节点数据故障的实时检测；同时，也实现对水声网络节点感知数据故障的及时恢复机制，保证网络传输数据的可靠性。
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公开(公告)号：CN112787920B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110236065.6
申请日：2021-03-03
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L12/715 , H04L29/08 , H04B13/02 , H04B11/00
Abstract: 面向海洋物联网的水声通信边缘计算时延和能耗优化方法，涉及海洋物联网、边缘计算及水声通信。通过引入边缘计算概念，设计海洋物联网边缘层构架，将水下节点分簇，设簇头CH节点为雾计算节点、自主水下航行器为移动边缘计算节点、水面浮标Sink节点为微云计算节点，共同构成边缘层；根据任务复杂度和计算任务时延敏感性情况，对计算任务进行分级；以计算任务分级情况和节点计算资源为约束条件，以最小化决策时延和系统能耗为目标函数进行优化，将计算任务分别卸载至CH节点、AUV和Sink节点，优化计算任务卸载方案，对水声通信网络计算资源的分配进行更加合理的规划，实现海洋物联网中基于边缘计算的水声通信时延和能耗优化。
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公开(公告)号：CN115843110A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211186500.X
申请日：2022-09-27
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/40 , H04W84/18 , H04B13/02
Abstract: 一种基于Q学习的水声双跳网络介质访问控制方法，涉及水声网络。在直接通信节点中选择多个节点作为连接间接通信节点和信宿的中继为父节点，父节点协助的间接节点为该父节点的子节点。将信宿搜集水声传感器节点所感知数据的传输过程分为若干个时隙，直接通信节点运用Q学习算法，结合信宿反馈信号，通过合理设置奖励机制，选择合适的时隙发送数据，避免信宿数据搜集冲突。子节点利用Q学习算法在数据搜集过程中的空闲时间将数据传给父节点，不影响信宿的数据搜集，克服子节点‑父节点‑信宿的传输过程中信宿在子节点将数据传给父节点时进入等待时间而无法工作的缺点。网络范围大、吞吐量高、鲁棒性强，扩大水声网络的工作范围，提高网络性能。
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公开(公告)号：CN112787920A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110236065.6
申请日：2021-03-03
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L12/715 , H04L29/08 , H04B13/02 , H04B11/00
Abstract: 面向海洋物联网的水声通信边缘计算时延和能耗优化方法，涉及海洋物联网、边缘计算及水声通信。通过引入边缘计算概念，设计海洋物联网边缘层构架，将水下节点分簇，设簇头CH节点为雾计算节点、自主水下航行器为移动边缘计算节点、水面浮标Sink节点为微云计算节点，共同构成边缘层；根据任务复杂度和计算任务时延敏感性情况，对计算任务进行分级；以计算任务分级情况和节点计算资源为约束条件，以最小化决策时延和系统能耗为目标函数进行优化，将计算任务分别卸载至CH节点、AUV和Sink节点，优化计算任务卸载方案，对水声通信网络计算资源的分配进行更加合理的规划，实现海洋物联网中基于边缘计算的水声通信时延和能耗优化。
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