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公开(公告)号：CN112020021B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011086615.2
申请日：2020-10-13
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明一种基于分层匹配博弈的集群通信用频决策方法属于无人机通信领域。该方法具体步骤如下：步骤1，根据用户传输速率的需求，构建满意度函数，建立无人机集群通信场景模型；步骤2，将任一无人机集群等效为一虚拟通信对，将频谱资源分为一定数量的大频段，对无人机集群进行大频段匹配，求解出集群最优匹配方案；步骤3，将大频段分为一定数量的小频段，各无人机集群内的无人机通信对进行小频段匹配，求解出最终最优匹配方案。本发明有效地解决了所述场景中多用户通信需求异构的频谱资源规划问题。同传统遍历搜寻方法相比，本发明提出的双层匹配博弈算法具有较低的复杂度和较高的效用。
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公开(公告)号：CN112020021A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202011086615.2
申请日：2020-10-13
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明一种基于分层匹配博弈的集群通信用频决策方法属于无人机通信领域。该方法具体步骤如下：步骤1，根据用户传输速率的需求，构建满意度函数，建立无人机集群通信场景模型；步骤2，将任一无人机集群等效为一虚拟通信对，将频谱资源分为一定数量的大频段，对无人机集群进行大频段匹配，求解出集群最优匹配方案；步骤3，将大频段分为一定数量的小频段，各无人机集群内的无人机通信对进行小频段匹配，求解出最终最优匹配方案。本发明有效地解决了所述场景中多用户通信需求异构的频谱资源规划问题。同传统遍历搜寻方法相比，本发明提出的双层匹配博弈算法具有较低的复杂度和较高的效用。
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公开(公告)号：CN111246535A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201911313495.2
申请日：2019-12-18
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： H04W40/32 , H04W4/40 , H04L12/715 , G06K9/62
摘要： 本发明提出一种基于谱聚类的车联网车辆节点分簇方法，该方法巧妙地将谱聚类与力导向算法相结合：首先，利用力导向算法将整个系统网络构建为一个无向加权图，然后应用谱聚类算法对构建的无向加权图进行切图实现车辆聚类；最后利用反应式机制对整个系统进行重新聚类。本发明不仅仅关注簇头的稳定性，而是更多地考虑整个集群的稳定性，这有利于集群成员之间的数据交换，可以显著的提高车辆聚类的稳定性。
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公开(公告)号：CN116319511A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211649653.3
申请日：2022-12-21
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： H04L45/02 , G06N5/01 , H04L45/12 , H04L45/48 , H04B17/336
摘要： 本发明提供一种基于最短路径树图联盟形成算法的通信连接方法和系统，其中方法包括将无人机的任务执行总时间均匀划分为多个时间段；获取目标时间段无人机之间的信道增益；根据目标时间段无人机之间的信道增益计算目标时间段无人机信号接收时的信噪比；根据目标时间段无人机信号接收时的信噪比计算目标时间段无人机之间的传输速率；根据目标时间段无人机之间的传输速率计算目标时间段联盟内信号传输时延；所述联盟为所有无人机组成的网络拓扑；获取联盟的连接子图的连接性贡献；构建联盟的价值函数；根据联盟的价值函数和联盟的连接子图的连接性贡献计算联盟中各无人机的效用。本发明确保无人机集群在干扰和动态环境下的高效通信连接。
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公开(公告)号：CN113726472B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111053174.0
申请日：2021-09-09
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于贝叶斯Stackelberg博弈的同时干扰与监听方法，包括：场景建模：建立基于我方智能干扰机与敌方通信收发对的对抗场景模型；博弈建模：利用全双工技术，将敌我双方用户在不完全信息条件下通信对抗建模为贝叶斯Stackelberg博弈模型，将同时实施干扰与监听的问题转化为博弈优化问题；优化求解：采用连续凸近似SCA转化领导者与跟随者的非凸优化问题，并通过KKT条件求解贝叶斯Stackelberg博弈均衡解。与半双工，单独干扰以及单独监听方案相比，本发明提出的同时干扰与监听仿真说明本发明方法具有很好的准确性与收敛性，优于其他方案。
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公开(公告)号：CN113395676B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110939975.0
申请日：2021-08-17
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于重叠联盟形成博弈的无人机任务协作方法，包括将无人机多任务协作问题构建为顺序重叠联盟博弈模型；采用偏向于整个联盟效用的双边互利准则评估无人机对联盟结构的偏好；采用基于偏好引力引导的禁忌算法，优化重叠联盟结构下的无人机任务资源分配，形成稳定的联盟结构；基于当前联盟结构和无人机任务资源分配方案的更新状态和当前衰落环境对传输策略进行优化，以最大限度地提高无人机网络执行任务的效用。本发明量化了无人机和任务的资源属性特征，优化了重叠联盟结构下的无人机任务资源分配，利用势能博弈，证明了稳定联盟结构在所提双边互利准则下的存在性，对比其他同类算法，在收敛性和效用上均有提升。
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公开(公告)号：CN111953397B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202010433835.1
申请日：2020-05-20
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： H04B7/185
摘要： 本发明提出一种面向自由信道的全双工无人机中继通信方法，本发明建立了全双工中继系统模型，在任意给定无线电热力图的情况下，针对无模型信道场景优化无人机(UAV：unmanned aerial vehicle)轨迹，利用罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题，并提出了一种遗传算法，该算法适用于任何信道增益，即对不同大尺度、小尺度衰落的叠加信道同样适用。结果表明，本发明提出的FDR方案优于半双工方案和其他无人机中继对比方案，此外，算法收敛特性良好。
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公开(公告)号：CN111652042A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010292959.2
申请日：2020-04-15
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于智能图像拼接和机器学习的识别惊恐表情的方法，包括如下步骤：在fer2013表情图集或互联网中寻找惊恐表情有关图片，人工分类并加上标签，利用python3中的dlib库标记人脸最主要的68个特征点，提取坐标特征后降维，将数据导入sciki-learn中朴素贝叶斯算法的机器学习模型中，建立数据库；利用openCV将不同摄像头拍摄到的人脸图片采用SIFT特征提取的方法进行匹配和矩阵变换，去掉重叠部分并智能融合，形成完整的人脸图片：提取上一步骤所得完整人脸图片中特征点的坐标位置并降维提取有效数据，将最终数据组带入第一步骤所得模型中预测结果，根据结果激发简单明确的指示。本发明有效解决了手握提速助动车驾驶者遇到危险时下意识握紧手把导致危险加倍的问题。
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公开(公告)号：CN111652042B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010292959.2
申请日：2020-04-15
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于智能图像拼接和机器学习的识别惊恐表情的方法，包括如下步骤：在fer2013表情图集或互联网中寻找惊恐表情有关图片，人工分类并加上标签，利用python3中的dlib库标记人脸最主要的68个特征点，提取坐标特征后降维，将数据导入sciki‑learn中朴素贝叶斯算法的机器学习模型中，建立数据库；利用openCV将不同摄像头拍摄到的人脸图片采用SIFT特征提取的方法进行匹配和矩阵变换，去掉重叠部分并智能融合，形成完整的人脸图片：提取上一步骤所得完整人脸图片中特征点的坐标位置并降维提取有效数据，将最终数据组带入第一步骤所得模型中预测结果，根据结果激发简单明确的指示。本发明有效解决了手握提速助动车驾驶者遇到危险时下意识握紧手把导致危险加倍的问题。
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公开(公告)号：CN111246535B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201911313495.2
申请日：2019-12-18
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种基于谱聚类的车联网车辆节点分簇方法，该方法巧妙地将谱聚类与力导向算法相结合：首先，利用力导向算法将整个系统网络构建为一个无向加权图，然后应用谱聚类算法对构建的无向加权图进行切图实现车辆聚类；最后利用反应式机制对整个系统进行重新聚类。本发明不仅仅关注簇头的稳定性，而是更多地考虑整个集群的稳定性，这有利于集群成员之间的数据交换，可以显著的提高车辆聚类的稳定性。
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