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公开(公告)号：CN111610512A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010485947.1
申请日：2020-06-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于稀疏贝叶斯学习的频控阵雷达离网目标定位方法。首先，根据构造的单基地频控阵雷达收发模型，将发射阵元频偏设置为零，在传统相控阵雷达收发模型下对目标角度进行检测。然后，将发射阵元频偏设置为合适的非零频偏，在获得的目标角度信息的条件下对目标距离进行估计。通过发射零频偏与非零频偏的两次脉冲，应用稀疏贝叶斯学习算法完成对离网目标的定位。计算机仿真实验表明，该方法具有较好的目标定位效果，有效提高了算法的收敛性，证明了本发明的有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113727415B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202110828160.5
申请日：2021-07-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及无人机自组网技术领域，具体公开了一种动态感知的无人机自组网改进AODV路由协议的方法，协议在路由择路时多度量考虑各因素对链路稳定性的影响；就RREQ框架存在的最小延迟路径现象和路由静态更新问题，修改函数结构，删除RREQ ID快取机制，将路由更新条件前置拆分并设立更新标志位作为广播依据，利用起源点序列号和IP替代快取机制实现路由动态更新，同时添加时间戳和最大路由更新次数限制无节制的动态更新；在路由回复阶段添加RREP重传备份处理机制以应对链路回传失败情况。与传统AODV协议相比，改进协议缩短了节点间端到端的
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公开(公告)号：CN113727408B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110843097.2
申请日：2021-07-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于速度与能量感知的无人机自组网改进AODV路由方法，结合跨层思想，提出链路代价概念，把能量剩余率、相对移动度、拥塞度作为度量指标定义链路代价，修改路由判据，依据最小链路代价进行择路，设计具有速度能量意识的改进AODV路由协议，此外，提出基于邻居节点数的中继广播策略，引入概率因子和随机因子实现中继概率分级广播功能来降低RREQ广播冗余。相较于传统AODV路由协议，改进后的协议缩短了节点间端到端的延时，提高了分组投递率，降低了路由发现频率，还减少了能耗增多了节点平均剩余能量，有效控制路由开销，提高了网络的整体性能，更加适应无人机自组网(56)对比文件Xingyun Peng.AODV-MR: AODV withmulti-RREP for VANET《. The 7th IEEE/International Conference on AdvancedInfocomm Technology》.2015,全文.董思妤;张洪;王路.无人机自组网OLSR路由协议的优化.军械工程学院学报.2017,(02),全文.王顶;赵颐轩;马娟.无人机网络环境下AODV协议的优化.计算机测量与控制.2013,(06),全文.陈书旺;宋树丽;宋彤彤;王真真;尹晓伟;黄涛.基于能量均衡和拥塞程度的改进AODV路由协议.科学技术与工程.2020,(12),全文.
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公开(公告)号：CN115665823A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211154009.9
申请日：2022-09-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及无人机自组网技术领域，具体涉及一种基于地理位置修正的AODV路由方法，采用一种改进粒子滤波算法对测量位置误差进行补偿，在传统粒子滤波的重要性采样阶段引入无迹卡尔曼思想计算粒子的均值和协方差，避免位置估计中存在的粒子退化问题；此外利用修正后的节点位置信息预测链路失效时间LET，选择具有最大LET的路径通信，并且在路由发现阶段考虑路由置信水平，将链路持续时间置信度作为端到端最小生存阈值，降低危险链路带来的风险；与传统AODV路由方法和基于理想位置信息进行链路预测的改进协议相比，改进后的协议提升了整体路由性能，具有更强的链路稳定性，对定位误差具有鲁棒性，更加适用于高动态的无人机自组网环境。
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公开(公告)号：CN111610512B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010485947.1
申请日：2020-06-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于稀疏贝叶斯学习的频控阵雷达离网目标定位方法。首先，根据构造的单基地频控阵雷达收发模型，将发射阵元频偏设置为零，在传统相控阵雷达收发模型下对目标角度进行检测。然后，将发射阵元频偏设置为合适的非零频偏，在获得的目标角度信息的条件下对目标距离进行估计。通过发射零频偏与非零频偏的两次脉冲，应用稀疏贝叶斯学习算法完成对离网目标的定位。计算机仿真实验表明，该方法具有较好的目标定位效果，有效提高了算法的收敛性，证明了本发明的有效性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113727415A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110828160.5
申请日：2021-07-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及无人机自组网技术领域，具体公开了一种动态感知的无人机自组网改进AODV路由协议的方法，协议在路由择路时多度量考虑各因素对链路稳定性的影响；就RREQ框架存在的最小延迟路径现象和路由静态更新问题，修改函数结构，删除RREQ ID快取机制，将路由更新条件前置拆分并设立更新标志位作为广播依据，利用起源点序列号和IP替代快取机制实现路由动态更新，同时添加时间戳和最大路由更新次数限制无节制的动态更新；在路由回复阶段添加RREP重传备份处理机制以应对链路回传失败情况。与传统AODV协议相比，改进协议缩短了节点间端到端的延时，提高了分组投递率和节点平均剩余能量，降低了路由发现频率和路由开销，能够更好地适应无人机自组网的拓扑环境。
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公开(公告)号：CN111148178A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010008065.6
申请日：2020-01-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法，步骤为：1）扩展所有节点状态信息；2）扩展源节点路由请求选项，在原请求选项的基础上增加衡量因子标志位；3）源节点对步骤2）扩展的路由请求分组初始化后，发起路由请求；4）中间节点接收到步骤3）广播的路由请求，中间节点根据自身状态和读取请求选项的衡量因子标志位数值决定是否接收该路由请求，中间节点计算自身衡量因子并插入请求选项的衡量因子标志位后重新转播该请求；5）目的节点收到路由请求，对请求的源节点回复路由应答。该方法减少了传输时延，降低了网络控制消息的开销，提高了业务数据接收的稳定性。
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公开(公告)号：CN111770548B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010814328.2
申请日：2020-08-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于萤火虫算法的无人机自组网DSR协议优化方法，利用邻居节点接收源节点以广播形式发出的初始化后的路由请求，并根据能量消耗、移动速度、传输损耗和拥塞率计算出对应的适应度函数值和综合适应度值；获取初始萤火虫位置并初始化发光强度，同时基于移动公式做离散化移动；并将移动后的所述萤火虫映射到对应无人机节点上，并对应调整所述萤火虫位置和发光强度，直至所述萤火虫到达指定节点或迭代次数达到迭代阈值，本发明方法综合选择适应度高的无人机节点作为传输路径的下一跳节点，提高传输链路的稳定性，延长了路径的生存时间，提高了业务的接收速率，降低了端到端时延，减少了路由开销，提高了无人机自组网的整体性能。
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公开(公告)号：CN111148178B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010008065.6
申请日：2020-01-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机自组网的DSR路由协议实现方法，步骤为：1）扩展所有节点状态信息；2）扩展源节点路由请求选项，在原请求选项的基础上增加衡量因子标志位；3）源节点对步骤2）扩展的路由请求分组初始化后，发起路由请求；4）中间节点接收到步骤3）广播的路由请求，中间节点根据自身状态和读取请求选项的衡量因子标志位数值决定是否接收该路由请求，中间节点计算自身衡量因子并插入请求选项的衡量因子标志位后重新转播该请求；5）目的节点收到路由请求，对请求的源节点回复路由应答。该方法减少了传输时延，降低了网络控制消息的开销，提高了业务数据接收的稳定性。
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公开(公告)号：CN113727408A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110843097.2
申请日：2021-07-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于速度与能量感知的无人机自组网改进AODV路由方法，结合跨层思想，提出链路代价概念，把能量剩余率、相对移动度、拥塞度作为度量指标定义链路代价，修改路由判据，依据最小链路代价进行择路，设计具有速度能量意识的改进AODV路由协议，此外，提出基于邻居节点数的中继广播策略，引入概率因子和随机因子实现中继概率分级广播功能来降低RREQ广播冗余。相较于传统AODV路由协议，改进后的协议缩短了节点间端到端的延时，提高了分组投递率，降低了路由发现频率，还减少了能耗增多了节点平均剩余能量，有效控制路由开销，提高了网络的整体性能，更加适应无人机自组网的拓扑环境。
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