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公开(公告)号：CN117560684A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311397397.8
申请日：2023-10-25
申请人： 浙江大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要： 本申请提出了一种定向宽窄波束组网优化方法及装置，该方法包括：通过SAND同步自组织网络内的节点；基于SBA‑D设置扇区扫描序列设计与收发序列设计，使用宽波束对网络内节点进行粗对准，其中，扇区扫描序列设计用于确保在任意两个节点处于节点收发状态匹配时，在一定的时隙内实现节点的扇区对准，收发序列设计用于确保每个时隙内节点的收发状态与扇区扫描序列对应；将网络内节点的序列进制转换为任意进制的ID，根据转换后的ID设置各节点的轮次码，并确定各轮次内的对准序列数，使用窄波束对网络内节点进行精对准，完成整个组网过程。本申请在保障组节点入网比例的同时，明显降低了组网和对准时间，并且能够很好地满足不同节点分布场景下的组网需求。
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公开(公告)号：CN116133153A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211676257.X
申请日：2022-12-26
申请人： 浙江大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要： 本发明提出一种基于深度强化学习的无人机多跳SPMA网络智能退避方法，包括，将信道状态信息作为多跳SPMA网络中智能退避网络的输入，其中，信道状态信息包括信道占用率及其历史值、各优先级队列中的需转发数据包个数；根据智能退避网络输出退避时长，并更新智能退避网络的信道状态；根据更新后的信道占用率情况评估退避效果，根据更新后的各优先级队列中需转发数据包数目评估数据包转发成功率，并根据退避效果和数据包转发成功率得到回报值；通过智能退避网络计算不同动作对应的最大回报值，选取回报值最大的动作作为当前的输入，训练智能退避网络直至收敛；获取目标信道状态信息，将目标信道状态信息输入训练好的智能退避网络，得到最优的退避策略。
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公开(公告)号：CN117176184A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310899610.9
申请日：2023-07-20
申请人： 浙江大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要： 本申请提出了一种基于最小组合集的极化码码率一序列节点译码方法，包括：离线构造SPC节点和R1节点的最小组合集；获取待译码的极化码接收序列，根据所得到的SR1节点的LLR计算其内部源节点的LLR；根据源节点的LLR计算对应的最大似然估计码字，并使用码字对根节点进行奇偶校验约束，将根节点拆分为多个SPC节点；获取每个拆分出的SPC节点的翻转组合集合，根据路径度量增量筛选出候选翻转组合；对候选翻转组合进行并集运算构造新的集合，并根据R1节点的最小组合集从新的集合中筛选出新的候选翻转组合；对新的候选翻转组合进行翻转得到候选路径和对应的路径度量值作为SR1节点的译码结果。采用上述方案的本发明大大降低了SR1节点的译码时延和复杂度。
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公开(公告)号：CN117460015A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311468037.2
申请日：2023-11-06
申请人： 浙江大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要： 本发明提出一种面向定向波束自组织网络的多波束约束路由方法，包括，收集全网所有节点的位置信息；通过位置信息计算节点间距离，根据节点间距离和定向天线传输可达距离，获知节点间潜在链路连接情况，记录至全网定向天线连接关系矩阵；使用深度优先搜索算法寻找全网定向天线连接关系矩阵所表示的拓扑图中的环，得到基于环的定向天线控制拓扑；将定向天线控制拓扑中不符合波束约束条件的定向链路删除，得到波束约束下的环定向天线控制拓扑；根据环定向天线控制拓扑，得到多波束约束定向路由，并面向时延要求，按照距离计算的连接关系矩阵，得到备份路由；对比备份路由与多波束约束定向路由，选择时间开销较低的作为路由结果，进行定向数据接入。
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公开(公告)号：CN116208196A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211676372.7
申请日：2022-12-26
申请人： 浙江大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要： 本申请公开了一种基于D3QN的无人机自组网多域联合抗干扰方法和装置，其中，该方法包括：将预设数量单位时间的历史信道选择数据和历史信道感知数据输入至基于D3QN的抗干扰模型，然后通过基于D3QN的抗干扰模型处理历史信道选择数据和历史信道感知数据，输出Q值序列，最后确定Q值序列中最大Q值对应的动作为目标动作。本申请可以基于D3QN的抗干扰模型确定最优的抗干扰动作，用于无人机自组网进行数据传输，实现信道选择和传输速率自适应的联合干扰抵抗，从而能够提高网络吞吐量，提升无人机自组网的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN118115448A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410207002.1
申请日：2024-02-26
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/32 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/0455
摘要： 本发明提供一种基于嵌套残差自编码模型的图像异常识别方法，属于图像异常检测领域。该方法通过嵌套残差自编码网络对样本数据进行重构，在生成器中设计了一个多尺度的嵌套结构，可以自主适应网络深度和尺寸，解决网络表达能力过强或过弱的问题，增强了自编码网络的特征表达能力，同时引入残差结构和跳过连接，减小了过拟合风险，增强了样本细节信息的传递，减少了信息损失；同时，设计了距离度量异常评分模型，通过多种距离函数，来评价输入样本和重构样本间的差异，增强异常判别的准确性。本发明可实现对异常数据的精准识别，克服现有自编码器的特征网络语义表达能力不充分的问题。
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公开(公告)号：CN117609602A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311442457.3
申请日：2023-11-01
申请人： 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： G06F16/9535
摘要： 本发明提供一种跨域资源查询方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据多个资源查询请求中的目标资源查询请求，获取本地域对应的多个上级域，各上级域订阅并存储有目标资源查询请求对应的目标资源；根据多个上级域各自对应的资源查询消耗指数，确定最优上级域；从最优上级域中，查询目标资源查询请求对应的目标资源。该方法基于本地域的资源查询请求，从订阅并存储有目标资源的多个上级域中确定最优上级域，进而动态地通过上级域查询目标资源，提高了跨域资源的查询效率，同时，本地域自身可作为其他域的一个上级域，订阅的目标资源可传输给其他域复用，有效降低跨域资源的查询开销。
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公开(公告)号：CN117241321A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310967940.7
申请日：2023-08-02
申请人： 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： H04W28/08 , H04L67/1095
摘要： 本发明公开了一种受限边缘网络的低时延同步资源卸载方法、装置，该方法包括：获取定义的Actor网络和Critic网络的结构，初始化网络参数；初始化移动边缘计算系统的仿真参数，获得环境的初始观测状态；将初始观测状态输入到Actor当前网络进行循环训练，实时输出智能体获得的奖励；当奖励在预设步长内没有发生明显变化时，判定算法达到收敛；输出Actor当前网络参数，作为计算卸载和资源分配方案。本发明解决了计算卸载和资源分配低效，最小化时延和负载均衡存在冲突的问题。
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公开(公告)号：CN116958832A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311000158.4
申请日：2023-08-10
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T5/00 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于特征增强的遥感图像识别方法，属于遥感图像识别领域。本发明设计了一个元特征提取器，用于从输入图像中提取特征表示；同时设计了一个特征重新加权模块，用于学习支撑集的每个特征表示，并自适应地分配权重；最后通过边界框预测模块在重新加权的特征图上执行目标检测。本方法包括两个阶段：训练阶段和检测阶段。在训练阶段，模型学习基类数据用于目标检测的元知识。在检测阶段，使用新类的样本进行模型微调。本发明在图像的特征提取过程中，通过更好地使神经网络获取深层语义特征和浅层细节特征，有效提升特征表示能力，并通过重加权模块充分利用样本的数据信息，可以更好适应小样本场景。
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公开(公告)号：CN116346702A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310405416.0
申请日：2023-04-17
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要： 本发明提出一种基于多类业务传输价值最大化的智能路由方法，属于网络人工智能领域。本发明基于集中式网络架构，首先为不同类型的业务设定价值，并将业务特征、业务价值、拓扑信息输入深度神经网络结构，由神经网络输出路径的下一跳节点，然后将该节点作为源节点由神经网络继续输出下一跳，直至输出完整路径后计算奖励，并根据反馈训练网络至系统收敛。本发明通过设计针对不同类型业务的深度神经网络架构，能够解决多类业务的流量转发路径问题，满足不同类型业务的需求；同时设计了一种全新的路由奖励方案，可以使系统传输价值最大化，平衡了吞吐量和重要业务送达率的矛盾。
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