一种基于负载均衡的链路最小端到端时延路由算法

    公开(公告)号:CN114244767B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202111283502.6

    申请日:2021-11-01

    摘要: 本发明涉及一种基于负载均衡的链路最小端到端时延路由算法,其特征在于,包括步骤1,通过考虑网络链路的路径流间干扰和流内干扰的影响,估计链路的实际有效带宽;步骤2,在多接口多信道网络中以提高空间复用度的方式减少干扰、减少时延,通过考虑链路质量以及负载均衡的影响,设计路由度量模型;步骤3,以OLSR路由协议为基础优化为适用于多接口多信道网络的路由协议,本发明的优越效果在于,通过在链路干扰范围内使用相同信道的链路来达到干扰抑制的效果,从链路的角度考虑干扰链路对网络性能的影响也使得计算结果更为准确。

    一种基于区块链的动态用频协同规划方法

    公开(公告)号:CN112954799B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202110102482.1

    申请日:2021-01-26

    摘要: 本发明公开了一种基于区块链的动态用频协同规划方法,包括步骤如下:S1:M个用频需求节点广播包括用频需求和用频参数几种信息;S2:规划节点在收到广播信息后,将对用频需求节点的身份进行验证,并对其用频参数的合规性进行验证;S3:各规划节点根据资源分配算法对具有合规性用频需求节点的用频需求进行资源配置;S4:在用频规划完成后,规划节点将规划结果进行区块的封装,并向周围广播该区块信息进行更新;S5:设备节点在收到广播的区块后,对其进行有效性验证,若验证通过,则将其区块链进行相应的更新,所有节点形成最终的用频合约,用频需求节点将按照该合约共识进行实际用频。本发明能避免过多的通信协商和分配方案比较,满足各个设备节点的用频需求。

    认知无人机自组网下的确定性盲交会方法

    公开(公告)号:CN114679200B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202210158347.3

    申请日:2022-02-21

    IPC分类号: H04B1/713 H04B1/7136

    摘要: 本发明涉及一种认知无人机自组网下的确定性盲交会方法,包括:步骤1,根据节点感知的可用信道以及向日葵引理设计单接口基础跳频序列;步骤2,基于信道质量,设计跳频序列;步骤3,基于占空比框架,设计跳频序列;步骤4,基于信道质量和占空比框架,扩展多接口跳频序列。本发明所述认知无人机自组网下的确定性盲交会方法,通过对本地信道按其质量排序及拓展,利用向日葵定理作为跳频序列设计的基础,能够适用于完全异构网络,并对跳频序列基于占空比框架的唤醒设计,有效降低了平均交会时间和最大交会时间的大小,高效并符合实际地实现多接口认知无人机自组网盲信道交会。

    认知无人机自组网下的确定性盲交会方法

    公开(公告)号:CN114679200A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202210158347.3

    申请日:2022-02-21

    IPC分类号: H04B1/713 H04B1/7136

    摘要: 本发明涉及一种认知无人机自组网下的确定性盲交会方法,包括:步骤1,根据节点感知的可用信道以及向日葵引理设计单接口基础跳频序列;步骤2,基于信道质量,设计跳频序列;步骤3,基于占空比框架,设计跳频序列;步骤4,基于信道质量和占空比框架,扩展多接口跳频序列。本发明所述认知无人机自组网下的确定性盲交会方法,通过对本地信道按其质量排序及拓展,利用向日葵定理作为跳频序列设计的基础,能够适用于完全异构网络,并对跳频序列基于占空比框架的唤醒设计,有效降低了平均交会时间和最大交会时间的大小,高效并符合实际地实现多接口认知无人机自组网盲信道交会。

    基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法

    公开(公告)号:CN114492515A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210006244.5

    申请日:2022-01-04

    摘要: 本发明公开了一种基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法,包括步骤如下:S1:构建基于自编码器的信号重构模型;S2:将无干扰信号作为训练数据集,输入基于自编码器的信号重构模型进行训练,在损失函数小于0.1%的条件下,得到信号重构模型输出的第一重构信号和训练好的信号重构模型;S3:利用无干扰信号与第一重构信号的差值,作为正样本训练一个二分类器,该二分类器将用于后续干扰检测判决;S4:将有干扰信号输入训练好的信号重构模型,输出得到第二重构信号,将有干扰信号与第二重构信号的差值作为负样本,输入步骤S3得到的二分类器进行测试;S5:若测试达到预设的效果,则训练完成,利用训练好的信号重构模型、分类器进行干扰检测;否则返回步骤S2继续执行。

    一种基于区块链的动态用频协同规划方法

    公开(公告)号:CN112954799A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110102482.1

    申请日:2021-01-26

    摘要: 本发明公开了一种基于区块链的动态用频协同规划方法,包括步骤如下:S1:M个用频需求节点广播包括用频需求和用频参数几种信息;S2:规划节点在收到广播信息后,将对用频需求节点的身份进行验证,并对其用频参数的合规性进行验证;S3:各规划节点根据资源分配算法对具有合规性用频需求节点的用频需求进行资源配置;S4:在用频规划完成后,规划节点将规划结果进行区块的封装,并向周围广播该区块信息进行更新;S5:设备节点在收到广播的区块后,对其进行有效性验证,若验证通过,则将其区块链进行相应的更新,所有节点形成最终的用频合约,用频需求节点将按照该合约共识进行实际用频。本发明能避免过多的通信协商和分配方案比较,满足各个设备节点的用频需求。

    一种多个有向发送源的多参数估计方法

    公开(公告)号:CN110412506A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910602917.1

    申请日:2019-07-05

    IPC分类号: G01S5/08 G01S3/14

    摘要: 本发明公开了一种多个有向发送源的多参数估计方法,包括以下步骤:输入接收传感器节点的接收功率值向量Q、目标区域中接收传感器节点的位置坐标,设定目标区域的空间坐标分辨率和方向分辨率;设目标区域中存在K个有向发送源、M个接收传感器,根据有向天线采用高斯形状辐射模式,得到第k个有向发送源的辐射模式;根据第m个接受传感器的位置坐标得到第m个接受传感器接收到K个有向发送源的功率强度的表达式;将得到的第m个接受传感器接收的功率强度的表达式转化为接受传感器节点的接受功率值向量Q的表达式;结合最大似然估计法和交替投影方法对功率值向量Q进行求解,得到发送源的发送功率向量、各个有向发送源的位置坐标以及传播方向。

    基于多种权重优化融合的频谱感知方法及系统

    公开(公告)号:CN118264343A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410243706.4

    申请日:2024-03-04

    摘要: 本发明涉及目标检测的无线通信技术领域,更具体地,基于多种权重优化融合的频谱感知方法及系统。其中方法包括:获取感知用户的权重分配因子;根据感知用户的权重分配因子计算出多种感知用户应赋予的权重;根据多种感知用户应赋予的权重进行权重优化,获得优化后权重;估计主用户的个数;根据优化后权重以及主用户的个数,估计主用户在频谱中频点位置。本发明通过计算出多种感知用户应赋予的权重,然后对多种感知用户应赋予的权重进行权重优化融合,获得优化后权重,以优化后权重进行频谱感知,综合考虑了无人机处于不同环境中的情况,增强了可靠性,减弱了不同环境的影响,从而提高无人机的感知效果。

    一种干扰信号检测模型训练方法、系统及应用方法、系统

    公开(公告)号:CN118245795A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410230703.7

    申请日:2024-02-29

    摘要: 本发明公开了一种干扰信号检测模型训练方法、系统及应用方法、系统,涉及干扰信号识别的技术领域,所述训练方法包括构建训练样本数据集,随机选择若干张仿真信号时频图和实采信号时频图输入构建的初始干扰信号检测模型中,进行干扰信号检测任务监督学习,获得仿真信号中干扰信号预测结果和实采信号中干扰信号预测结果;构建总损失函数并计算梯度,回传更新初始干扰信号检测模型的模型参数中,直到达到预设训练迭代次数,将对应的模型参数作为最优模型参数保存,获得训练好的干扰信号检测模型;应用时,将所述待检测的时频图输入如所述的训练好的干扰信号检测模型中,获得待检测的宽带接收信号的干扰检测结果。本发明在训练过程中,通过设置总损失函数,在特征空间缩小仿真信号和实采信号在数据分布上的差异,保证训练好的干扰信号检测模型能够应用于真实环境的信号数据,训练效率高,检测结果准确。

    一种基于MUB的拟合优度检验的频谱感知方法

    公开(公告)号:CN112261684A

    公开(公告)日:2021-01-22

    申请号:CN202011314739.1

    申请日:2020-11-20

    IPC分类号: H04W24/06 H04B17/382

    摘要: 本发明公开了一种基于MUB的拟合优度检验的频谱感知方法,包括步骤如下:S1:基于MUB构造MUB矩阵,将采集到的样本集经过MUB矩阵转换,得到M2个新的样本集Z,M表示MUB矩阵的大小;S2:接收端对M2个新的样本集Z进行拟合优度检验,计算拟合优度检验的判决统计量;S3:根据给定的虚警概率Pfa要求和拟采用的数据样本长度n,确定检测门限γ,结合判决统计量,并依据判决规则来判断频谱使用状态。本发明通过在拟合优度检验中引入MUB方法,充分利用拟合优度检验在频谱检测中具有优秀检测性能的优势,同时利用MUB减少了需要的样本数量,提高了检测效率。