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公开(公告)号：CN119854948A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510022753.0
申请日：2025-01-07
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/566
Abstract: 本发明公开了一种无人机视频流传的码率选择与时频资源分配方法及系统，方法首先通过获取无人机和用户的位置信息来确定它们之间的距离。接着，基于这些位置信息和距离，计算每个时隙下无人机与用户间的信道增益。然后，利用这些信道增益来计算每个时隙下每个用户使用每个信道的速率。在此基础上，采用比例公平调度算法来确定每个信道对应的用户优先级以及每个用户在每个信道的视频层数。最后，根据这些优先级和视频层数，对每个信道进行用户分配，直到每个信道的所有用户的信噪比满足要求。该方法旨在优化无人机视频流的传输效率和质量，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN119835716A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510014120.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹预测的无人机越区切换方法及系统；方法首先获取无人机的位置信息，并进行坐标转换以得到无人机的精确坐标。接着，将无人机坐标输入到CNN‑BiLSTM预测模型中，以预测无人机的未来位置。根据预测位置与各个基站的距离，建立一个候选基站列表。在选择待切换的候选基站时，综合考虑预测的无人机坐标与候选基站的距离、候选基站的负载、无人机运行速度和接收信号质量等多个评价指标。在选定候选基站后，进一步检查其负载是否符合允许接入条件，若满足则执行越区切换，否则从候选基站列表中移除该基站并重新选择。此方法通过精准的轨迹预测和科学的基站选择策略，有效提高了无人机越区切换的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118524145A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410577096.1
申请日：2024-05-10
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L67/56 , H04L67/2871 , H04B7/185 , H04L67/125 , G05D1/86
Abstract: 本发明涉及了无人机通信技术领域，具体涉及了一种基于云边协同的无人机飞行状态监测方法及系统，本方法将具有计算能力的地面服务站/无人机作为云端节点，将剩余的多个地面服务站作为边缘节点；当有边缘节点检测到无人机的注册信息时，将注册信息中的配置信息发送至云端节点；云端节点获取边缘节点对应无人机的配置信息进行配置，将配置信息同步下发至各边缘节点，各边缘节点根据接收到的配置信息，在无人机行驶至空域内时自动接入，接入成功后实时获取无人机的飞行状态数据，根据无人机实时飞行状态数据进行控制，并将飞行状态数据上传至云端节点。本方法实现配置共享，维持无人机通信稳定。
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公开(公告)号：CN119835651A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510014118.8
申请日：2025-01-06
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种任务航迹驱动的无人机蜂群通信立体覆盖方法及系统，涉及无人机通信技术领域，方法包括以下步骤：将所有无人机蜂群的任务航线向墨卡托平面投影，生成任务航迹投影的二维多边形；将任务航迹投影的二维多边形进行三角剖分，确定地面站位置布局；基于地面站位置布局，确定每个站点最多需测控的无人机数量；根据各个站点最多需测控的无人机数量，确定各个站点的射频操作情况；解决了无人机聚集在同一地面站覆盖空域内，则会超出单站点测控的最大容限，从而导致无人机通信的失效的技术问题。
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公开(公告)号：CN118433817A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410344510.4
申请日：2024-03-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的无人机组网汇聚节点选择方法，包括：步骤一、将无人机网络的拓扑结构表示为节点和边的集合；步骤二、根据无人机节点与邻居节点之间的采样引力对邻居节点特征进行采样；步骤三、对邻居节点特征进行聚合处理，得到第k层邻居聚合特征；步骤四、将第k层邻居聚合特征与无人机节点第k‑1层的节点特征向量进行拼接，得到无人机节点在第k层的节点特征；重复步骤二至步骤四，得到一次采样和二次采样结果对应的无人机节点的第k层的节点特征，通过全连接层转换为无人机节点的新特征，并通过softmax层输出各个无人机节点为汇聚节点的概率，完成汇聚节点的选择。本发明的方法提高了无人机组网的整体稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114356837A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111474044.4
申请日：2021-12-03
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: G06F15/173
Abstract: 本发明提供一种软件定义硬件的控制方法和控制器，应用于TSP架构芯片，其中该控制方法包括如下步骤：S1针对待处理任务选取TSP芯片上空闲的IP核进行任务映射，并将剩余资源划分出最大剩余资源块作为下次任务映射的区域；S2当TSP片上网络中任务映射区域更新时，基于自适应路由算法更新网络中节点间的传输链路。通过本发明提出的任务映射和自适应路由的控制方案设计，有助于提高TSP芯片的资源利用率。
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公开(公告)号：CN119254921A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411235029.8
申请日：2024-09-04
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种多时间尺度下的无人机视频采集和回传方法，该方法包括：建立第一目标优化模型和目标约束条件；第一目标优化模型用于最大化无人机所采集的视频质量；目标约束条件用于约束无人机未回传的视频量；基于目标约束条件，对第一目标优化模型进行求解，得到第一时间尺度下的无人机视频采集分辨率和第二时间尺度下分配给无人机进行视频回传的带宽资源。本申请实施例的方法不仅可以通过小时间尺度的资源分配降低视频流数据排队时延，从而使得无人机采集的视频及时的进行回传，还可以通过大时间尺度的视频分辨率调整，有效地减少因频繁切换视频分辨率导致的视频抖动，实现在有限带宽下高效地提升无人机集群视频数据采集与回传的质量和稳定性。
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公开(公告)号：CN118264508A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410186462.0
申请日：2024-02-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L25/02 , H04L25/03 , H04L27/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于FPGA实现的卷积神经网络OFDM信道估计方法，该方法包括以下步骤：首先，基于前导序列LTF和最小二乘LS算法，得到无线信道响应估计值；然后，基于无线信道响应估计值和卷积神经网络，得到真实的无线信道响应值；最后，将真实的无线信道响应值进行缓存，并对OFDM的每个符号均进行信道均衡，得到均衡结果，同时对均衡结果进行最大值量化。本申请实施例提供一种基于FPGA实现的卷积神经网络OFDM信道估计方法，可用来解决多径信道出现频率选择性衰落、深衰落的问题，在低信噪比环境下的性能增益大。该信道估计方法能够很方便地部署在FPGA平台上，实用价值较高。
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公开(公告)号：CN114172774B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111254365.3
申请日：2021-10-27
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: H04L27/26 , H04B17/309
Abstract: 本发明提供了一种基于过时梯度反馈的工业物联网设备功率分配方法，包括S1，网络参数初始化，S2，容量梯度计算，S3，发射功率计算，S4，重复S2和S3。本发明所提出的功率分配方法不需要CSI的瞬时和分布信息，所获得的网络容量性能远远优于EPA方法，当网络运行时间足够长时，所提方法可以有效保障设备的长期功率约束。
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公开(公告)号：CN118509998A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410394238.0
申请日：2024-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/542 , H04W72/50
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于动态最大权的非正交多址用户配对方法。该方法包括：构建NOMA系统模型；设计基于长期延迟感知调度的动态权重，并分别应用于基于最大权重的用户配对策略和低复杂度的基于最大权重的用户配对策略，形成基于延迟感知最大权重的用户配对策略和低复杂度的基于延迟感知最大权重的用户配对策略；判断参与通信的最大用户数与每个用户对的最大用户数是否达到预设数量阈值；没有达到预设数量阈值时，对NOMA系统模型采用基于延迟感知最大权重的用户配对策略；达到预设数量阈值时，对NOMA系统模型采用低复杂度的基于延迟感知最大权重的用户配对策略。本发明可以平衡强弱用户的功率分配，同时保证了系统的稳定性，且大大降低了计算复杂度。
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