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

    Abstract: 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。

    一种适用于无人机的多功能通信的3D路径规划及资源调度方法

    公开(公告)号:CN113641184A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202110850875.0

    申请日:2021-07-27

    Abstract: 本发明公开了一种适用于无人机的多功能通信的3D路径规划及资源调度方法,包括:确定系统模型,包含网络模型及通信信道模型;简化信道模型函数;求反向散射阶段中任一时刻各个设备的反向散射信道容量及其可实现的吞吐量;求反向散射阶段中各个设备可收集到的能量,求WPCN阶段主动传输可实现的吞吐量;定义优化目标为最大化多功能设备的公平速率,得到优化目标表达式以及其约束;根据优化目标问题采用块坐标下降法求解。本发明有效整合了低速率被动反向散射通信技术,高速率主动式WPCN技术及无人机通信的优良特性,不仅提高了系统的整体通信性能,还同时保证了多个设备数据传输的公平性。

    一种基于流量预测的QoS流资源预分配方法及系统

    公开(公告)号:CN118368668A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410640009.2

    申请日:2024-05-22

    Abstract: 本发明属于移动网络资源调度技术领域,公开了一种基于流量预测的QoS流资源预分配方法,本发明针对基站在多业务场景下使用传统调度算法,无法保证QoS流之间的公平性和性能隔离的问题;采用基于流量预测的QoS流资源预分配方法,能够提高QoS流之间的公平性,保证QoS流之间的性能隔离;将调度系统的数据分组服务过程建模为排队系统,构建了以最小化分组平均时延为目标的优化问题,并利用强化学习求解该离散空间下的组合优化问题;利用XGBoost对流量进行预测,缓解了资源预分配的时效性问题;数据仿真验证了所提出的算法的有效性。

    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

    Abstract: 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。

    基于深度学习的优化导频位置和信道估计的端到端系统

    公开(公告)号:CN117978588A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410081525.6

    申请日:2024-01-19

    Abstract: 本发明属于通信网络技术领域,公开了一种基于深度学习的优化导频位置和信道估计的端到端系统及设计方法,通信系统模块,用于构建通信系统模型,实现端到端通信系统流程;神经网络模块,用于设计基于深度学习的调制解调模块,设计基于深度学习的导频插入位置模块;导频插入位置选择模块,用于选择导频插入的最佳位置。本发明通过在基础的端到端系统上引入导频插入位置选择模块,提供了一种自适应信道的导频插入方案,提升了信号传输接收的准确率,同时精简信道估计过程,大幅度降低了通信系统复杂度。

    一种面向大规模OFDM系统的智能自适应功率控制方法

    公开(公告)号:CN114980293B

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202210494452.4

    申请日:2022-05-07

    Abstract: 本发明公开了一种面向大规模OFDM系统的智能自适应功率控制方法。目的是根据实时信道估计得到的OFDM系统子载波的CSI向量控制当前时隙的发射功率,实现OFDM系统长期平均误码率最小化的同时,满足长期平均发射功率约束的基站节能需求。在该系统中,采取“两步走”的方式对OFDM系统进行发射功率控制:首先采用DRL中的DDPG算法对系统进行当前时隙的发射功率控制,然后采用凸优化的方法将当前时隙发射功率分配给系统的每个子载波。本发明的优点在于可以处理大规模OFDM系统子载波的情况,具有可拓展性,即无论OFDM系统选择传输多少个子载波,本方案只需要训练一个神经网络。

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