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公开(公告)号：CN114665997A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210199732.2
申请日：2022-03-01
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 四川省水利科学研究院 , 四川晨光信息自动化工程有限公司
IPC: H04B17/382 , H04B17/336 , H04B17/318 , H04B17/391 , H04W40/10 , H04W40/22 , H04W72/08
Abstract: 本申请公开了一种基于无线数能同传的协同中继资源分配方法，包括中继选择向量设计、源节点波束向量设计、功率分割比例设计和中继节点的发送功率分配四个部分，基于无线数能同传技术和协作中继技术进行建模，采用选择性解码并转发中继，并且采用时间相关性信道，尽可能节约中继收割到的能量，具体探讨信号在传输过程中的信号功率分割比例、中继的选择等问题，通过发明提出的算法，实现信号在传输过程中选择一条相对最优的路径，在满足节约能量的同时提高信号传输的吞吐量。
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公开(公告)号：CN114584201A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210199714.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学 , 四川省水利科学研究院 , 四川晨光信息自动化工程有限公司
Abstract: 一种基于5G传输协议的无人机系统，包括：启动模块，用于对无人机系统进行唤醒以及控制后级模块的开启；所述识别模块，在飞行过程中实时抓拍影像数据；传输协议分配模块，抓拍后影像数据需要通过无线协议进行传输，针对无人机飞行距离自动适配最佳的无线传输协议，以达到减少能耗的目的；电量优化模块，当电量低时自动切换无线传输协议，关闭功耗较大的5G协议自动开启低功率无线传输协议；云端存储模块，方便远程终端实时获取无人机图像资料；本发明解决了现有的无人机只能选择单一的无线传输协议，无法根据不同情况对无线传输协议进行切换，同时无人机抓取后的信息只能通过存储卡进行转移，无法自动对无人机抓取信息进行及时上传云端。
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公开(公告)号：CN114585043B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210301085.1
申请日：2022-03-25
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 四川省水利科学研究院
IPC: H04W40/10 , H04W40/32 , H04W72/0446 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供一种路由选择方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取目标网络模型中所有无线传感器节点的传输需求；根据所有无线传感器节点的传输需求，生成第一路由链路集合和第二路由链路集合；根据所述第一路由链路集合，生成每个无线传感器在传感器网络传输阶段的第一时隙约束，以及根据所述第二路由链路集合，生成每条数据流在无线网状网络传输阶段的第二时隙约束；根据所述第一时隙约束和所述第二时隙约束，解算出第一目标分配时隙和第二目标分配时隙。本发明解决了现有技术中存在未考虑数能一体化网络中传感器的能量效率问题，在保证网络通信服务质量的同时，提升了传感器的生存时间，从而提高了网络的数据能量传输性能。
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公开(公告)号：CN114698123A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210410331.7
申请日：2022-04-19
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 四川省水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种无人机支持下的无线供电隐蔽通信系统的资源分配最优化方法，包括构建系统模型、侦听者二元假设、隐蔽条件推导、提出及解决资源分配问题四个部分。本发明将无人机发射的干扰信号当做合法接收设备的能量信号，实现了信号的复用，大大提高了信号的作用，同时还解决了无人机视距传输下的安全问题，实现了合法接收设备信息传输的隐蔽性，让侦听者难以发现合法接收设备与无人机之间的通信。
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公开(公告)号：CN114817858A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210504852.9
申请日：2022-05-10
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学 , 四川省水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种时间序列数据的在线变分高斯过程方法，包括以下步骤：S1：采用高斯过程框架的回归模型，确定数据集和观测值；S2：求解变分自由能进行单次数据处理，并计算相应变分下限的分布；S3、针对流数据情况，采用在线变分推理求解问题；S4、通过求解新相对熵散度以求解模型后验概率；S5：将新相对熵散度转成最小化变分自由能，并对应求解因子分布q*(b)；S6、求解变分下限获得变分自由能；S7、根据求解获得的变分分布，计算预测分布以及在任意测试点预测结果。本发明降低了传统高斯过程算法的训练复杂度和预测复杂度，降低了计算成本，并具有与传统稀疏高斯过程近似方法相当的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114585043A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210301085.1
申请日：2022-03-25
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 四川省水利科学研究院
Abstract: 本发明提供一种路由选择方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取目标网络模型中所有无线传感器节点的传输需求；根据所有无线传感器节点的传输需求，生成第一路由链路集合和第二路由链路集合；根据所述第一路由链路集合，生成每个无线传感器在传感器网络传输阶段的第一时隙约束，以及根据所述第二路由链路集合，生成每条数据流在无线网状网络传输阶段的第二时隙约束；根据所述第一时隙约束和所述第二时隙约束，解算出第一目标分配时隙和第二目标分配时隙。本发明解决了现有技术中存在未考虑数能一体化网络中传感器的能量效率问题，在保证网络通信服务质量的同时，提升了传感器的生存时间，从而提高了网络的数据能量传输性能。
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公开(公告)号：CN114698123B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210410331.7
申请日：2022-04-19
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 四川省水利科学研究院
IPC: H04W72/044 , H04W72/0446 , H04K3/00 , H04W12/80 , H04B7/185 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种无人机支持下的无线供电隐蔽通信系统的资源分配最优化方法，包括构建系统模型、侦听者二元假设、隐蔽条件推导、提出及解决资源分配问题四个部分。本发明将无人机发射的干扰信号当做合法接收设备的能量信号，实现了信号的复用，大大提高了信号的作用，同时还解决了无人机视距传输下的安全问题，实现了合法接收设备信息传输的隐蔽性，让侦听者难以发现合法接收设备与无人机之间的通信。
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公开(公告)号：CN110518987B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201910799872.1
申请日：2019-08-28
Applicant: 电子科技大学 , 四川晨光信息自动化工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数能一体化传输系统及信号分割方法，系包括数据源、调制器、信号发射器、接收器、信号分割电路、能量接收机、信息接收机、电池和调制器；数据源产生的数据通过调制器进行调制之后通过发射器进行发射，接收器对接收到的信号通过信号分割电路进行能量和信息分割，分别输入能量接收机和信息接收机，能量接收机与电池相连，信息接收机连接调节器；分割方法包括功率分割与时间切换。本发明以在收能约束以及发射功率约束下最大化信道吞吐量作为优化目标，建立功率分割与时间切换的优化函数，通过对优化函数求解得到最优分配方案，能够均衡数能一体化传输网络中的能量传输和数据传输，提高网络传输性能，减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN110518987A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910799872.1
申请日：2019-08-28
Applicant: 电子科技大学 , 四川晨光信息自动化工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数能一体化传输系统及信号分割方法，系包括数据源、调制器、信号发射器、接收器、信号分割电路、能量接收机、信息接收机、电池和调制器；数据源产生的数据通过调制器进行调制之后通过发射器进行发射，接收器对接收到的信号通过信号分割电路进行能量和信息分割，分别输入能量接收机和信息接收机，能量接收机与电池相连，信息接收机连接调节器；分割方法包括功率分割与时间切换。本发明以在收能约束以及发射功率约束下最大化信道吞吐量作为优化目标，建立功率分割与时间切换的优化函数，通过对优化函数求解得到最优分配方案，能够均衡数能一体化传输网络中的能量传输和数据传输，提高网络传输性能，减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN113776531B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110825683.4
申请日：2021-07-21
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无线自供电通信网络的多无人机自主导航及任务分配算法，通过联合设计用户调度、各个无人机的飞行轨迹、飞行速度、通信模式，以及无人机之间的任务分配和轨迹优化，达到在规定飞行时间内完成多无人机无碰撞的导航任务，并最大限度地提高系统用户平均上行传输数据量的目的。其中，通过将优化问题建模为马尔科夫过程，并提出一种基于共享神经网络的异步多智能体深度强化学习算法，对优化问题进行求解，逐步训练神经网络，最终实现系统上行总数据量最大化的目标。
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