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公开(公告)号：CN117151883A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310664742.3
申请日：2023-06-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G06Q40/06 , G06Q40/04 , G06F18/20 , G06F18/214
Abstract: 本申请的实施例提供了一种投资组合的优化方法、装置、计算机可读介质及设备。该方法包括：获取各目标股票的交易数据，所述交易数据包括各所述目标股票的资产价格、资产份额、剩余余额、开盘高低点价格以及每个时间步长的交易量中的至少一个；根据各所述目标股票的交易数据，建立面向投资组合交易的马尔可夫决策模型,其中，所述马尔可夫决策模型中的奖励基于交易风险和交易成本确定；采用双延迟深度确定性策略梯度算法对所述马尔可夫决策模型进行训练；基于训练完成的所述马尔可夫决策模型生成投资组合策略。本申请实施例的技术方案在确定投资组合策略时综合考虑交易成本和交易风险，提高了所确定的投资组合策略的合理性。
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公开(公告)号：CN117896756A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410109688.0
申请日：2024-01-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于语义通信和资源分配的无人机边缘计算抗干扰方法，属于语义通信、无人机路径规划、资源分配、移动边缘计算和抗干扰等领域。该方法充分挖掘用户位置、无人机位置、干扰机位置和信道状态等关键信息，结合用户语义通信速率、通信时的信干燥比SINR和信道状态等信息，提出结合语义通信和深度强化学习的资源分配方案以动态优化用户卸载接入选择、信道选择、无人机轨迹等动作，有效地在干扰环境下执行移动边缘计算任务。本发明在动态干扰攻击的环境下，与非语义通信算法及其余对比算法相比，有效降低任务处理时间，提高了收益。
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公开(公告)号：CN115361686A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211007434.5
申请日：2022-08-22
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/67 , G06N3/04
Abstract: 一种面向无线通信安全的安全探索强化学习方法，涉及无线通信的安全。引入状态风险网络和动作风险网络区分状态的风险和动作的风险，提高动作风险程度的拟合准确度，并利用动作风险程度修正动作的选择，避免探索危险策略，实现无线通信场景下的安全探索。方法包括：信息发送方使用价值网络评估当前状态下采取不同动作的长期累积回报，根据通信系统的性能评价指标和通信需求评估当前状态下采取不同动作的风险值，利用状态风险网络和动作风险网络拟合长期累积风险值并对价值网络的输出值进行修正，根据修正后的不同动作的价值进行安全传输策略的选择。可在无线通信安全应用中降低对风险策略的探索，提高无线通信的安全性。
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公开(公告)号：CN119154975A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411299118.9
申请日：2024-09-18
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/345 , H04B17/318 , H04W12/121 , H04W84/06 , G06N3/092
Abstract: 基于无人机群的低空无线网络高精度干扰攻击检测方法，属于无线通信、网络安全和信号检测技术领域。该方法利用多架无人机测量低空无线网络的接收信号强度、信道状态和网络反馈的传输时延和丢包率等通信性能，并基于多元统计特征构造假设检验以检测静态干扰、反应式干扰、随机干扰、扫频干扰、梳状干扰和智能干扰等干扰攻击，适用于智慧城市、低空经济、军事通信、应急通信等场景。无人机群共享检测经验可联合挖掘网络干扰攻击态势，并采用强化学习持续优化检测阈值，在保证检测精度的同时降低误报率和漏报率。在面向低空无线网络场景时展现出全面的监测能力、精细化的分类能力、高效的协作机制、智能化的优化能力以及高精度的检测性能。
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公开(公告)号：CN118574227A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410765602.X
申请日：2024-06-14
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/53 , H04W12/02 , H04B7/185 , H04L9/40
Abstract: 一种面向低空经济无人机语义通信网络的安全资源分配方法。以低空物流场景为例，在受到混合攻击的低空无人机语义通信网络中，利用合法用户(地面用户以及低空物流无人机)、基站以及混合攻击者的位置和信道状态等关键信息，考虑用户可占用信道数量、语义相似度要求、保密语义速率阈值以及混合攻击者策略等多方面约束，提出两个基于交换匹配的低复杂度安全资源分配方案，方案一通过优化用户信道分配及传输符号数量最大化网络的总语义保密速率，方案二作为方案一的可选补充，考虑其在用户资源公平性上的缺陷，通过添加额外迭代提高资源分配公平性。与基线方案对比，优化网络安全性能，提高网络资源分配的公平性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116017308A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310030684.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W4/029 , H04W4/40 , H04W72/044 , H04W72/54 , H04W72/541 , G06N3/092
Abstract: 一种基于强化学习的无人机边缘计算抗干扰通信方法，涉及无人机通信、无人机路径规划、边缘计算、抗干扰通信等领域。充分挖掘无人机位置、无人机剩余电量和无人机通信速率等关键信息，结合无人机与地面设备、干扰器之间的通信信道状态、通信性能等参数，提出基于深度强化学习的智能资源管控方案来动态优化无人机的轨迹和用户的发射功率，有效抵御恶意干扰机攻击的同时完成移动边缘计算任务。在复杂的恶意干扰攻击环境下，依然高效提升无人机的通信速率和保障边缘计算任务吞吐量性能。
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公开(公告)号：CN119342479A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411525460.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W12/122 , H04B7/04 , H04W84/06 , G06N3/092
Abstract: 一种空中智能超表面辅助空天地海网络可靠安全通信方法，属于智能超表面辅助通信、空天地海一体化网络、空中智能超表面轨迹优化、抗干扰防窃听安全通信等领域。提出一种基于深度强化学习空中智能超表面辅助防窃听及恶意干扰的空天地海一体化网络安全通信方法，该方法结合空中智能超表面飞行轨迹、用户信道状态和坐标等重要信息数据，考虑空天地海网络中的安全通信要求、空中智能超表面飞行速度、通信可靠性等多方面约束，提出以自我引导事后经验回放‑Softmax深度双确定性策略梯度算法为基础的空中智能超表面安全通信方案，旨在最大程度地保障可靠安全通信并提高通信质量。
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公开(公告)号：CN117896765A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410109702.7
申请日：2024-01-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种干扰攻击下无人机辅助空天地海通信网络的高能效资源管理方法，属于无人机通信、空天地海一体化网络、无人机轨迹优化、抗干扰安全通信等领域，结合无人机当前飞行位置、剩余能量和用户信道状态等重要信息数据，考虑空天地海一体化网络中的安全通信要求、无人机飞行角度、无人机能量等多方面约束，提出基于深度强化学习的，以双延迟深度确定性策略梯度算法为基础的无人机节能和资源调度方案，旨在最大程度地平衡无人机的能量效率和用户公平指数。在确保无人机抗干扰效果的前提下，提高无人机能量效率并增大用户的公平性。
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公开(公告)号：CN116827412A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310770209.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了面向快速目标检测的无人机视频抗干扰传输方法，包括以下步骤：S1，初始化神经网络并定义参数；S2，无人机捕获捕获视频信息并构建状态；S3，将状态输入神经网络，获得传输视频的视频分辨率、传输信道和发射功率；S4，将视频数据传输至控制中心，控制中心反馈检测边界框尺寸、目标类别、检测置信度、检测时延和传输时延；S5，计算检测效益；S6，计算风险等级；S7，更新神经网络的权重；S8，重复步骤S2～S7，直至目标检测置信度、检测时延和传输时延满足预设值。本发明加入风险评估网络规避危险策略，利用分层机制加快优化速率；联合历史目标和当前信道状态，优化无人机视频分辨率、传输信道以及发射功率，无需预知干扰机位置和干扰模型。
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公开(公告)号：CN116405870A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310186370.8
申请日：2023-03-01
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/029 , H04W4/40 , H04W12/126 , H04W72/541 , H04B7/185
Abstract: 本申请公开了一种基于协作干扰与飞行位置联合优化的无人机空地通信方法，包括：初始化预先设置的多维度初始参数，其中，多维度初始参数包括合法接收者的接收速率、窃听者的窃听速率和系统安全速率；采用连续凸逼近将多维度初始参数的非凸约束转化为凸函数；在预设约束条件下，采用凸优化工具箱根据凸函数进行求解以得到最佳无人机发射功率、协作干扰功率、无人机飞行位置和最大化系统安全速率，以便根据最佳无人机发射功率、协作干扰功率、无人机飞行位置和最大化系统安全速率进行数据通信；由此，基于协作干扰无人机，联合优化无人机航迹，从而提高安全通信效果。
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