一种多无人机路径规划方法

    公开(公告)号:CN112629539B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202011476411.X

    申请日:2020-12-15

    IPC分类号: G01C21/20

    摘要: 本发明提出了一种多无人机路径规划方法,实现步骤为:构建多无人机路径规划场景模型;构建监测区域的无向完全图;对无人机群进行任务分配;获取无人机群的路径规划结果。通过构建监测区域的无向完全图,将每架无人机所遍历的监测点连同出发点建模成无向完全图,并在无向完全图间进行点的转移和交换操作不断优化任务分配结果,在优化后的任务分配结果的基础上求得每架无人机的最小哈密顿环,并在最小哈密顿环间进行点的转移,进一步优化任务分配结果,同时得到无人机群的路径规划结果,从而保证多无人机中飞行距离最大的那架无人机的飞行距离最小,飞行时间最短。

    异构网络中基于弦图着色的联合干扰对齐与资源分配方法

    公开(公告)号:CN112954806B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202110102281.1

    申请日:2021-01-26

    摘要: 本发明提出了一种异构网络中基于弦图着色的联合干扰对齐与资源分配方法,旨在充分考虑网络中子信道资源的差异化需求,设计干扰对齐簇的选取及资源分配方案,提升用户满意率。实现步骤为:根据用户的子信道数目需求和资源冲突关系,构造冲突图;基于最大势搜索算法构造弦化冲突图;对每一个干扰对齐簇,构造转化冲突图;使用最大加权子图算法计算弦化冲突图以及转化冲突图的满意用户数,选取干扰对齐簇;使用最大势算法得到弦化冲突图的完美消除序列,并基于完美消除序列为每个链路分配子信道;本发明比现有技术的适用场景更广,复杂度更低,用户满意率更高。

    基于干扰对齐的MIMO网络缓存放置方法

    公开(公告)号:CN112929058B

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202110083286.4

    申请日:2021-01-21

    摘要: 本发明提出了一种基于干扰对齐的MIMO网络缓存放置方法,旨在对多用户和多基站进行干扰对齐,消除部分干扰,提升用户端信干比,最终提升MIMO网络的命中率,实现步骤为:设置包含多个基站和多个用户MIMO网络参数,将基站与用户进行分簇,在每个簇内基站与用户进行关联,之后每个簇内的基站和用户进行干扰对齐,设计每个基站的预编码向量和每个用户的解码向量,消除簇内其他基站造成的干扰,然后计算MIMO网络的命中率,建立并求解以最大化命中率为目标的优化问题,得到每个文件的优化缓存放置概率,最终每个基站以优化缓存放置概率调整缓存设备中缓存的文件。

    一种车联网自适应防御方法、系统、介质、设备及终端

    公开(公告)号:CN112566058B

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202011274157.5

    申请日:2020-11-15

    摘要: 本发明属于车联网及无线传感器网络中的安全防护技术领域,公开了一种车联网自适应防御方法、系统、介质、设备及终端,获得节点的数据可信度;进行决策后对数据进行验证,统计交互过程中的特征数据;将特征数据以及信任评级上传至云服务器;云服务器根据网络中节点的所有评级计算该节点的信誉值;节点根据信誉值及以及信任阈值得到数据可信度,做出正确决策,使系统效益达到最大,基于不完全信息随机博弈与Q‑learning云服务器选取当前系统最佳的信任阈值,并将所有节点当前的信誉值以及系统的信任阈值下发到各路边基础设施RSU。本发明降低虚假消息的接受率,抵御恶意节点随机多样化的攻击策略。

    一种多无人机路径规划方法

    公开(公告)号:CN112629539A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011476411.X

    申请日:2020-12-15

    IPC分类号: G01C21/20

    摘要: 本发明提出了一种多无人机路径规划方法,实现步骤为:构建多无人机路径规划场景模型;构建监测区域的无向完全图;对无人机群进行任务分配;获取无人机群的路径规划结果。通过构建监测区域的无向完全图,将每架无人机所遍历的监测点连同出发点建模成无向完全图,并在无向完全图间进行点的转移和交换操作不断优化任务分配结果,在优化后的任务分配结果的基础上求得每架无人机的最小哈密顿环,并在最小哈密顿环间进行点的转移,进一步优化任务分配结果,同时得到无人机群的路径规划结果,从而保证多无人机中飞行距离最大的那架无人机的飞行距离最小,飞行时间最短。

    异构网络中基于弦图着色的联合干扰对齐与资源分配方法

    公开(公告)号:CN112954806A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110102281.1

    申请日:2021-01-26

    摘要: 本发明提出了一种异构网络中基于弦图着色的联合干扰对齐与资源分配方法,旨在充分考虑网络中子信道资源的差异化需求,设计干扰对齐簇的选取及资源分配方案,提升用户满意率。实现步骤为:根据用户的子信道数目需求和资源冲突关系,构造冲突图;基于最大势搜索算法构造弦化冲突图;对每一个干扰对齐簇,构造转化冲突图;使用最大加权子图算法计算弦化冲突图以及转化冲突图的满意用户数,选取干扰对齐簇;使用最大势算法得到弦化冲突图的完美消除序列,并基于完美消除序列为每个链路分配子信道;本发明比现有技术的适用场景更广,复杂度更低,用户满意率更高。

    基于干扰对齐的MIMO网络缓存放置方法

    公开(公告)号:CN112929058A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202110083286.4

    申请日:2021-01-21

    摘要: 本发明提出了一种基于干扰对齐的MIMO网络缓存放置方法,旨在对多用户和多基站进行干扰对齐,消除部分干扰,提升用户端信干比,最终提升MIMO网络的命中率,实现步骤为:设置包含多个基站和多个用户MIMO网络参数,将基站与用户进行分簇,在每个簇内基站与用户进行关联,之后每个簇内的基站和用户进行干扰对齐,设计每个基站的预编码向量和每个用户的解码向量,消除簇内其他基站造成的干扰,然后计算MIMO网络的命中率,建立并求解以最大化命中率为目标的优化问题,得到每个文件的优化缓存放置概率,最终每个基站以优化缓存放置概率调整缓存设备中缓存的文件。

    一种车联网自适应防御方法、系统、介质、设备及终端

    公开(公告)号:CN112566058A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011274157.5

    申请日:2020-11-15

    摘要: 本发明属于车联网及无线传感器网络中的安全防护技术领域,公开了一种车联网自适应防御方法、系统、介质、设备及终端,获得节点的数据可信度;进行决策后对数据进行验证,统计交互过程中的特征数据;将特征数据以及信任评级上传至云服务器;云服务器根据网络中节点的所有评级计算该节点的信誉值;节点根据信誉值及以及信任阈值得到数据可信度,做出正确决策,使系统效益达到最大,基于不完全信息随机博弈与Q‑learning云服务器选取当前系统最佳的信任阈值,并将所有节点当前的信誉值以及系统的信任阈值下发到各路边基础设施RSU。本发明降低虚假消息的接受率,抵御恶意节点随机多样化的攻击策略。

    一种改进误码性能的基于多倍带宽采样的LoRa解调方法

    公开(公告)号:CN112671680B

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202110073197.1

    申请日:2021-01-20

    IPC分类号: H04L27/00 H04B1/69

    摘要: 本发明公开了一种改进误码性能的基于多倍带宽采样的LoRa解调方法。应用多倍带宽的采样频率对LoRa符号作时域采样;对采样点进行DeChirp运算;再对离散样点抽取单倍带宽采样点,估计LoRa符号的频率跳变点时刻;形成的估计值生成辅助变换信号,对DeChirp运算后的采样点进行时频关系变换,并整合为整段信号;对变换后的多倍带宽采样信号进行离散傅里叶变换运算;对离散傅里叶变换运算后的频谱利用谱峰搜索的LoRa解调方法恢复出原始信息。本发明基于多倍带宽采样的LoRa解调方法可改善远距离传输时低信噪比条件下的LoRa信号解调的误码性能,同时改善存在同步偏移时LoRa信号解调的误码性能。