一种路由选择方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114585043B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202210301085.1

    申请日:2022-03-25

    摘要: 本发明提供一种路由选择方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:获取目标网络模型中所有无线传感器节点的传输需求;根据所有无线传感器节点的传输需求,生成第一路由链路集合和第二路由链路集合;根据所述第一路由链路集合,生成每个无线传感器在传感器网络传输阶段的第一时隙约束,以及根据所述第二路由链路集合,生成每条数据流在无线网状网络传输阶段的第二时隙约束;根据所述第一时隙约束和所述第二时隙约束,解算出第一目标分配时隙和第二目标分配时隙。本发明解决了现有技术中存在未考虑数能一体化网络中传感器的能量效率问题,在保证网络通信服务质量的同时,提升了传感器的生存时间,从而提高了网络的数据能量传输性能。

    一种路由选择方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114585043A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210301085.1

    申请日:2022-03-25

    摘要: 本发明提供一种路由选择方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:获取目标网络模型中所有无线传感器节点的传输需求;根据所有无线传感器节点的传输需求,生成第一路由链路集合和第二路由链路集合;根据所述第一路由链路集合,生成每个无线传感器在传感器网络传输阶段的第一时隙约束,以及根据所述第二路由链路集合,生成每条数据流在无线网状网络传输阶段的第二时隙约束;根据所述第一时隙约束和所述第二时隙约束,解算出第一目标分配时隙和第二目标分配时隙。本发明解决了现有技术中存在未考虑数能一体化网络中传感器的能量效率问题,在保证网络通信服务质量的同时,提升了传感器的生存时间,从而提高了网络的数据能量传输性能。

    数能一体化传输系统及信号分割方法

    公开(公告)号:CN110518987B

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN201910799872.1

    申请日:2019-08-28

    IPC分类号: H04B14/02 H04L27/18 H04L27/34

    摘要: 本发明公开了一种数能一体化传输系统及信号分割方法,系包括数据源、调制器、信号发射器、接收器、信号分割电路、能量接收机、信息接收机、电池和调制器;数据源产生的数据通过调制器进行调制之后通过发射器进行发射,接收器对接收到的信号通过信号分割电路进行能量和信息分割,分别输入能量接收机和信息接收机,能量接收机与电池相连,信息接收机连接调节器;分割方法包括功率分割与时间切换。本发明以在收能约束以及发射功率约束下最大化信道吞吐量作为优化目标,建立功率分割与时间切换的优化函数,通过对优化函数求解得到最优分配方案,能够均衡数能一体化传输网络中的能量传输和数据传输,提高网络传输性能,减少资源浪费。

    数能一体化传输系统及信号分割方法

    公开(公告)号:CN110518987A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910799872.1

    申请日:2019-08-28

    IPC分类号: H04B14/02 H04L27/18 H04L27/34

    摘要: 本发明公开了一种数能一体化传输系统及信号分割方法,系包括数据源、调制器、信号发射器、接收器、信号分割电路、能量接收机、信息接收机、电池和调制器;数据源产生的数据通过调制器进行调制之后通过发射器进行发射,接收器对接收到的信号通过信号分割电路进行能量和信息分割,分别输入能量接收机和信息接收机,能量接收机与电池相连,信息接收机连接调节器;分割方法包括功率分割与时间切换。本发明以在收能约束以及发射功率约束下最大化信道吞吐量作为优化目标,建立功率分割与时间切换的优化函数,通过对优化函数求解得到最优分配方案,能够均衡数能一体化传输网络中的能量传输和数据传输,提高网络传输性能,减少资源浪费。

    无线自供电通信网络的多无人机自主导航及任务分配算法

    公开(公告)号:CN113776531A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202110825683.4

    申请日:2021-07-21

    IPC分类号: G01C21/20 G06N3/04 H04W16/22

    摘要: 本发明公开了一种无线自供电通信网络的多无人机自主导航及任务分配算法,通过联合设计用户调度、各个无人机的飞行轨迹、飞行速度、通信模式,以及无人机之间的任务分配和轨迹优化,达到在规定飞行时间内完成多无人机无碰撞的导航任务,并最大限度地提高系统用户平均上行传输数据量的目的。其中,通过将优化问题建模为马尔科夫过程,并提出一种基于共享神经网络的异步多智能体深度强化学习算法,对优化问题进行求解,逐步训练神经网络,最终实现系统上行总数据量最大化的目标。