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公开(公告)号：CN113316239B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110505367.9
申请日：2021-05-10
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的无人机网络发射功率分配方法及装置，所述方法包括：初始化无人机以及用户的状态，定义动作空间以及神经网络的参数；初始化价值函数和当前网络状态的Q值；与环境交互接收奖励反馈并计算采取当前动作的Q值；根据反馈得到的奖励的最大值选取最优动作；更新系统的下一状态并存储至经验池中；判断经验数量是否达到预期值，若达到则开始进行深度强化学习，若未达到则继续循环；根据贝尔曼方程得到即时奖励并采取DPPO算法进行深度学习，以长期奖励函数最大化为目标进行强化学习；判断长期奖励函数的值是否趋于收敛，当趋于收敛时终止学习，此时已完成无人机无线自组网的资源分配最优化。
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公开(公告)号：CN113316239A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110505367.9
申请日：2021-05-10
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的无人机网络发射功率分配方法及装置，所述方法包括：初始化无人机以及用户的状态，定义动作空间以及神经网络的参数；初始化价值函数和当前网络状态的Q值；与环境交互接收奖励反馈并计算采取当前动作的Q值；根据反馈得到的奖励的最大值选取最优动作；更新系统的下一状态并存储至经验池中；判断经验数量是否达到预期值，若达到则开始进行深度强化学习，若未达到则继续循环；根据贝尔曼方程得到即时奖励并采取DPPO算法进行深度学习，以长期奖励函数最大化为目标进行强化学习；判断长期奖励函数的值是否趋于收敛，当趋于收敛时终止学习，此时已完成无人机无线自组网的资源分配最优化。
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公开(公告)号：CN102978500A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210536786.X
申请日：2012-12-13
申请人： 北京科技大学
摘要： 一种高导热微波衰减AlN基复合材料及其制备方法，属于微波电子真空技术领域。本发明选取CNTs和W作为金属相，AlN为介质相，包括CNTs：（0.1-2.0）vol.%、W：（1.0-20.0）vol.%和AlN：（100-CNTs-W）vol.%。将CNTs、W粉和AlN粉按一定的体积比混合得到混合料；将混合料成形与烧结，得到CNTs/W/AlN复相微波吸收材料。材料的相对密度>98%，介电常数17~25，介电损耗角正切>0.04，在70kHz~1MHz范围内具有良好的吸波性能，特别适合制备微波电真空器件，应用于消极电子对抗和微波测量系统中。
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公开(公告)号：CN102978434A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210536730.4
申请日：2012-12-13
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明涉及一种铜基复合材料，由粉末冶金制备，采用短纤维与颗粒协同增强的铜基复合材料。短纤维与颗粒作为增强相，短纤维的含量为0.1%~2%wt，增强体颗粒的含量为0.1%~10%wt。作为短纤维，可以是碳纳米管，纳米碳纤维，陶瓷短纤维等，作为增强相的颗粒可以是氧化铝，氧化锆、氧化镁、二氧化钛，碳化硅，碳化钛，碳化钨、氮化硅、氮化铝、氮化钛、二硼化钛、Ti3SiC2等。该复合材料经过混合、成形、烧结、加工，其室温与高温强度可以提高到纯铜的3倍以上；导电性可以达到纯铜的80%以上；导热性可以达到纯铜的70%以上；摩擦系数可以降低到纯铜的70%以下；磨损率可以降低到纯铜的50%以下。
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