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公开(公告)号：CN111954281A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010736350.X
申请日：2020-07-28
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于无线紫外光通信的蜂群无人机编队分簇路由方法，该方法由分簇算法和路由算法两部分组成，首先利用改进的最小ID算法对无人机Ad Hoc网络进行分簇，然后将蚁群算法应用到簇内路由机制中，簇间路由发现釆用洪泛方式进行路由查找。采用改进的最小ID算法在簇构成阶段考虑了节点的能量及移动性等因素，可有效避免较小ID的节点负载过重而较早死亡的情况，有效延长网络生命周期。且分簇路由协议相比于平面路由协议具有可扩展性好、洪泛开销较小、移动性适应能力强等特点，在无人机编队网络规模较大时优势明显。
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公开(公告)号：CN108900293B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810434068.9
申请日：2018-05-08
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于哈希函数和椭圆曲线的RFID安全认证协议，协议采用基于Sponge结构的Hash函数保证协议新鲜性及身份认证，采用预加密的ID值代替原有ID值，后台数据库采用解密后的ID值作为索引值，采用访问计数器值进行同步，采用一个标志位区分是否发生去同步化攻击，避免重复计算。本发明的一种基于哈希函数和椭圆曲线的RFID安全认证协议解决了现有协议中存在前向信道安全性及标签检索认证效率低的问题。
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公开(公告)号：CN109883902A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910151032.4
申请日：2019-02-28
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G01N15/02
摘要： 本发明公开了基于日盲紫外光圆偏振的雾霾粒子的检测装置，本发明还公开了基于日盲紫外光圆偏振的雾霾粒子的检测装置的检测方法，包括以下四个步骤：1.调整紫外LED灯发射紫外光的偏振态为圆偏振光；2.探测雾霾颗粒物对偏振光散射后的散射光的Stokes矢量；3.根据检测到的Stokes矢量分别计算散射光的偏振参量，以及根据Mie散射的散射系数表达式计算消光系数；4.由步骤3所得的数值通过粒径分布公式反演雾霾粒子的粒径分布，进而得到待测雾霾粒子粒径的检测方法，本发明利用圆偏振光在Mie散射中的能够很好的恢复自身偏振状态，粒子信息不易丢失，增加了粒子可重复性测试的优势，测量结果能准确分析雾霾粒子粒径，从而提高检测见过的精确度。
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公开(公告)号：CN108900293A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810434068.9
申请日：2018-05-08
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于哈希函数和椭圆曲线的RFID安全认证协议，协议采用基于Sponge结构的Hash函数保证协议新鲜性及身份认证，采用预加密的ID值代替原有ID值，后台数据库采用解密后的ID值作为索引值，采用访问计数器值进行同步，采用一个标志位区分是否发生去同步化攻击，避免重复计算。本发明的一种基于哈希函数和椭圆曲线的RFID安全认证协议解决了现有协议中存在前向信道安全性及标签检索认证效率低的问题。
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公开(公告)号：CN113221944A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110358990.6
申请日：2021-04-02
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种紫外光协作多传感器数据融合无人机敌我识别方法，首先将雷达传感器、紫外光探测传感器、ESM传感器得到的无人机目标特征信息分为训练组和测试组，通过训练组训练BP神经网络，通过测试组验证BP神经网络的正确性；其次，输入无人机目标特征信息后，BP神经网络自动将无人机目标属性进行分类，利用IFF系统和BP神经网络得出目标识别概率；然后，使用D‑S证据理论判断无人机目标属性并分配相应的权重值；最后，将各传感器及IFF系统得出的权重值进行融合，统一敌我识别属性，得出识别结果。本发明采用多传感器数据融合进行敌我识别，使获得的目标信息具有更高的分辨性和参考性，从而得到更准确的识别结果。
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公开(公告)号：CN111601355A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010274949.6
申请日：2020-04-09
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： H04W40/10 , H04W40/12 , H04B7/185 , H04B10/112 , H04W84/06
摘要： 本发明提供了一种无线紫外光协作无人机编队保持拓扑中最优路径选择方法，首先利用紫外光非直视单次散射模型，建立机间通信路径；再利用通信链路的路径损耗及节点的剩余能量设置路径权值；最后通过Floyd算法利用路径权值得到编队内任意无人机节点之间的最优通信路径。本发明采用无线紫外光协作无人机蜂群编队飞行具有全天候、非直视、不受射频干扰和隐秘通信等优势，能为无人机蜂群在强电磁干扰环境中顺利执行任务提供有效保障。根据通信链路的路径损耗和节点剩余能量设置路径权值，可以避免在通信过程中多次选择同一条路径而忽略该路径节点的能量情况，从而导致节点过早死亡，延长网络生命周期。
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公开(公告)号：CN110348611A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910542307.7
申请日：2019-06-21
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种联网无人机预约5G基站充电坪的最优分配方法及系统，通过无人机请求充电时的当前位置信息、剩余电量信息、任务航线信息、充电坪是否为空闲状态，考虑无人机低电能预警信息进行充电坪的最优分配，具有更高的预约稳定性；利用现有的移动通信基站，实现对无人机电量的补给有着良好的基础支持，减少了基础建设的资金投入；各个蜂窝基站的位置固定，便于进行无人机路径规划和充电坪寻址，此外，无人机与基站间和基站与基站之间很容易实现信息交互，可以为无人机提供更全面、更广泛的充电坪信息，有利于最优充电坪的选取。
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