-
公开(公告)号：CN115361686B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211007434.5
申请日：2022-08-22
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/67 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 一种面向无线通信安全的安全探索强化学习方法，涉及无线通信的安全。引入状态风险网络和动作风险网络区分状态的风险和动作的风险，提高动作风险程度的拟合准确度，并利用动作风险程度修正动作的选择，避免探索危险策略，实现无线通信场景下的安全探索。方法包括：信息发送方使用价值网络评估当前状态下采取不同动作的长期累积回报，根据通信系统的性能评价指标和通信需求评估当前状态下采取不同动作的风险值，利用状态风险网络和动作风险网络拟合长期累积风险值并对价值网络的输出值进行修正，根据修正后的不同动作的价值进行安全传输策略的选择。可在无线通信安全应用中降低对风险策略的探索，提高无线通信的安全性。
-
公开(公告)号：CN117880896A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410220440.1
申请日：2024-02-28
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04W4/44
Abstract: 本发明公开了一种路车机资源协同的分布式边缘算力部署优化方法及装置，包括：构建基于无人机与路侧单元和车辆的通信网络；将通信网络中无人机的卸载效益作为目标函数，将目标函数最大化作为优化问题，分别对无人机计算卸载决策、本地处理器频率、无线发射功率及飞行路径进行联合优化求解；采用块坐标下降方法交替迭代求解由优化问题分解得到的各子问题，直至满足迭代终止条件，得到近似最优解；选出卸载效益更高的地面设备放入卸载对象列表中，基于近似最优解计算无人机的报价，分别将卸载对象列表及无人机的报价提交给所连接的路侧单元，从而获取到拍卖结果以及VCG拍卖支付价格以完成卸载任务，从而实现对路车机资源的分布式协同优化。
-
公开(公告)号：CN114826449B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210479398.6
申请日：2022-05-05
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04B17/327 , H04W4/46
Abstract: 一种基于强化学习的地图辅助车联网抗干扰通信方法，属于无线通信、车联网和信息安全领域。解决在智能干扰机攻击环境下的车载无线设备高可靠安全通信问题，利用地图获取车辆当前的位置、车辆密度和遮挡物的位置和尺寸等信息，估计与接收车辆之间的信道状态，从接收车辆的反馈信息中获得接收信号功率和前M个数据包的误码率，采用强化学习算法动态车联网无线通信设备的传输功率和信道选择，防御无线干扰攻击，而无需知道干扰机的攻击模型。有效提升车载无线通信设备在高动态环境下的消息传输可靠性并降低无线设备的通信能耗。
-
公开(公告)号：CN114826449A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210479398.6
申请日：2022-05-05
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04B17/327 , H04W4/46
Abstract: 一种基于强化学习的地图辅助车联网抗干扰通信方法，属于无线通信、车联网和信息安全领域。解决在智能干扰机攻击环境下的车载无线设备高可靠安全通信问题，利用地图获取车辆当前的位置、车辆密度和遮挡物的位置和尺寸等信息，估计与接收车辆之间的信道状态，从接收车辆的反馈信息中获得接收信号功率和前M个数据包的误码率，采用强化学习算法动态车联网无线通信设备的传输功率和信道选择，防御无线干扰攻击，而无需知道干扰机的攻击模型。有效提升车载无线通信设备在高动态环境下的消息传输可靠性并降低无线设备的通信能耗。
-
公开(公告)号：CN109002358B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810811580.0
申请日：2018-07-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于深度强化学习的移动终端软件自适应优化调度方法，涉及计算技术。自动优化设置移动设备上各软件进程卸载数量，并且对本地任务进程划分优先级，分配CPU计算资源和内存资源，旨在降低移动设备的能量损耗，减少任务处理时延。通过测量移动设备上各软件的实时线程任务的规模，估测移动设备至边缘设备动态无线链路的带宽，采用深度强化学习算法评估各个进程的时延，能量损耗等反馈信息，获取软件的优化调度方案。不需要预知移动设备到边缘设备的无线信道模型和移动设备系统的CPU计算资源和内存资源占用模型，即可减少移动设备上各软件任务处理时延和能量损耗，改善用户体验。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112261024B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202011107886.1
申请日：2020-10-16
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L9/06 , H04W4/40 , H04W12/0433
Abstract: 基于强化学习的面向快速加解密的车联网密钥管理方法，涉及车联网通信和安全。针对车联网用户个性化通信需求，防止数据泄露，设计了一种基于强化学习的面向快速加解密的车联网密钥管理方法。该方法基于车联网中车辆接收到的干扰功率、密钥持续时间、车辆密度等信息，采用强化学习持续优化车辆密钥更新频率和密钥长度，防止数据泄露。所提方法可适应动态车联网环境和防止窃听攻击，提高车辆通信的抗窃听拦截率，降低安全通信的时延。
-
公开(公告)号：CN104700640A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510127406.0
申请日：2015-03-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G08G1/0967 , G06Q30/06
CPC classification number: G08G1/0141 , G06Q10/04 , G08G1/012 , G08G1/0133
Abstract: 一种基于移动群智感知的路况信息汇集方法，涉及无线通信技术与智能交通技术领域。服务器向相关地区的手机用户广播征集路况报告的通知；服务器接收到手机用户的路况报告后，按照路况报告的精确度对其划分等级；服务器汇总所有接收到的路况报告后，确定服务器在此刻的状态s，获得系统增益G(s)；在目标最优定价不确定的情况下，服务器通过Q学习，学习如何对手机用户的任务路况报告的奖励金额定价，以获取服务器的最大收益；对不同质量等级l的路况报告有不同的定价y(l)，在一次学习过程中规定服务器的最大任务发布次数为K，第k次任务发布中的服务器状态是sk，服务器对路况报告的总定价是yk。
-
公开(公告)号：CN102625313B
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210065341.8
申请日：2012-01-11
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于联合干扰的防御认知无线电自私攻击方法，涉及认知无线电频谱管理和安全技术。测量网络中各用户吞吐量，判断是否存在作弊用户，合作用户联合干扰作弊用户通信，合作用户允许接入信道，作弊用户禁止发送数据，对在观察期内不遵守规则的作弊用户进行为期更长的干扰。可以有效地提高网络整体利用率，保证认知用户接入的公平性；对于损害网络公平性和其余用户利益来提高自身收益的作弊用户，将通过认知用户间的合作对作弊用户进行惩罚，使其为避免受惩罚而放弃自私攻击，从而达到防御自私攻击的目的。
-
公开(公告)号：CN102625313A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210065341.8
申请日：2012-01-11
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于联合干扰的防御认知无线电自私攻击方法，涉及认知无线电频谱管理和安全技术。测量网络中各用户吞吐量，判断是否存在作弊用户，合作用户联合干扰作弊用户通信，合作用户允许接入信道，作弊用户禁止发送数据，对在观察期内不遵守规则的作弊用户进行为期更长的干扰。可以有效地提高网络整体利用率，保证认知用户接入的公平性；对于损害网络公平性和其余用户利益来提高自身收益的作弊用户，将通过认知用户间的合作对作弊用户进行惩罚，使其为避免受惩罚而放弃自私攻击，从而达到防御自私攻击的目的。
-
公开(公告)号：CN115022595B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210625315.X
申请日：2022-06-02
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种面向高质量视频传输的无人机群智能抗干扰传输方法，涉及视频传输和无线通信抗干扰领域。提高无人机群向地面控制器传输视频的峰值信噪比和用户体验，降低传输时延和无人机能耗。各个无人机感知自身状态信息,获取视频传输的时延和视频质量，并融合当前视频传输信息，观察服务质量，交换决策模型权重，无需预知干扰机类型及信道模型，以视频的成功传输率、时延和能耗等性能为优化目标，采用多智能体强化学习算法快速优化无人机的发射功率、通信信道、视频压缩方式和速率，防御干扰攻击。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
71
records
(took 0.044 seconds)
