公开(公告)号：CN118400053A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410556828.9

申请日：2024-05-07

Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学 ,  中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 徐煜华 ,  徐逸凡 ,  陈韬亦 ,  张彪 ,  刘文慧 ,  张晓凯 ,  梁可欣 ,  李淳泽

IPC: H04B17/345 ,  H04B17/391 ,  H04W24/02

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多信道数据传输协同抗干扰方法，建立多信道数据传输协同抗干扰系统模型、通信模型和数据传输模型；以频谱瀑布图为状态，以传输方式的选择和传输信道的选择为动作，将多信道数据传输协同抗干扰过程建模为多用户马尔可夫决策过程；发射机根据当前缓冲区数据量和数据传输模型初始化传输方式，根据状态和动作定义发射机的状态‑动作值函数，执行选择的动作之后，获得奖励，感知当前频谱，状态转移到下一状态，并将当前状态、动作、状态价值和下一时刻状态作为经验，存储到经验池中；从经验池中随机批量采样训练神经网络，所述神经网络引入mellowmax算子计算目标状态价值，并基于纯贪婪策略选择动作，确定传输方式和传输信道。本发明模型完备，物理意义清晰，能够避免恶意干扰和用户之间的互扰，提高网络吞吐量的同时降低平均数据传输时延。

公开(公告)号：CN119300166A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411250013.4

申请日：2024-09-06

Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学 ,  中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 徐煜华 ,  徐逸凡 ,  陈韬亦 ,  张彪 ,  刘文慧 ,  张晓凯 ,  梁可欣 ,  李淳泽

IPC: H04W72/541 ,  H04W72/542 ,  H04W72/0453 ,  H04W72/50

Abstract: 本发明公开了一种基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰方法，首先建立基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰模型；其次，基于贪婪策略选择联合动作；再次，执行联合动作，获得奖励，感知当前频谱，状态转移到下一状态，同时将经验存储进智能体的经验池中；然后，从经验池中随机批量采样，计算目标Q值，计算损失函数梯度并训练更新权重值，当达到最大循环次数时，算法结束。本发明模型完备，物理意义清晰，能够避免恶意干扰和用户之间的互扰，能显著提高感知信息不完全下超密集网络的抗干扰性能，且用频策略更公平。

公开(公告)号：CN118468114A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410699026.3

申请日：2024-05-31

Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学

Inventor： 徐煜华 ,  李思达 ,  徐逸凡 ,  张晓凯 ,  梁可欣

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种通信干扰模式识别方法、装置、系统及存储介质，属于无线通信技术领域，方法包括：将源域数据输入至预购建的卷积神经网络进行分类并按照分类打上标签；将目标域数据输入至卷积神经网络进行分类并按照分类打上伪标签；将打上标签的源域数据和打上伪标签的目标域数据输入至卷积神经网络进行特征提取；基于源域数据与目标域数据之间的边缘概率分布和条件概率分布，利用最大均值差异度量源域数据与目标域数据之间的分布差异，将源域数据和目标域数据的特征空间对齐；基于空间对齐的源域数据和目标域数据的特征，获取目标域数据的预测标签，进而获取通信干扰模式识别结果。该方法能够提高通信干扰模式识别的准确性。

公开(公告)号：CN119727999A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411848158.4

申请日：2024-12-16

Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学

Inventor： 童晓兵 ,  冯智斌 ,  戴进 ,  徐逸凡 ,  郑学强 ,  罗屹洁 ,  李欣然 ,  梁可欣

IPC: H04K3/00

Abstract: 本申请提供一种面向隐蔽性需求的干扰时机和位置联合决策方法，方法包括：步骤1，给定干扰机总能量，干扰机首先遍历每个位置；干扰机有多个位置能够选择，分别对应多个能够选择的臂；步骤2，定义信道衰落模型；步骤3，引入时间维度设计了干扰隐蔽系数，完善干扰效用表达式；步骤4，干扰机在遍历每个臂时，停留最优时间；步骤5，在遍历完每个位置后，干扰机决策出下一干扰位置；步骤6，确定转移位置与干扰已消耗能量；步骤7，设定停止条件。本申请解决实际应用中干扰设备面临能量有限并且持续干扰易被发现的挑战。

公开(公告)号：CN118921099A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410908587.X

申请日：2024-07-08

Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学

Inventor： 徐煜华 ,  徐逸凡 ,  杜嘉韬 ,  冯智斌 ,  陈润丰 ,  张晓凯 ,  袁鸿程 ,  李洋洋 ,  梁可欣

IPC: H04B7/185 ,  H04B17/391 ,  H04W4/44 ,  G06N3/092

Abstract: 本申请提供一种基于多智能体强化学习的无人机辅助通信抗干扰方法，网络由多个地面用频设备及无人机基站组成，每个地面节点需要将数据上传至无人机；此外，网络外部受到多个不同类型的恶意干扰机攻击。网络中地面节点通过宽带频谱感知当前时刻各频段信号能量，无人机根据地面节点的服务质量动态调整轨迹，采用多智能体强化学习动态调整地面节点发射功率、信道接入策略及无人机轨迹。方法为：用户、无人机依次基于PPO算法选择一个策略，根据该策略的奖励值和下一步环境状态进行训练，并更新网络权重和策略；当达到最大迭代次数时，算法结束。本发明模型完备，设计算法合理有效，既能避免干扰，也能保证用户服务质量，有效提高了网络通信吞吐量。

公开(公告)号：CN118764118A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410783048.8

申请日：2024-06-18

Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学

Inventor： 徐煜华 ,  韩昊 ,  冯智斌 ,  徐逸凡 ,  张晓凯 ,  梁可欣 ,  王晓菲

IPC: H04B17/391 ,  H04B1/02 ,  H04B1/06

Abstract: 本发明公开了一种面向大决策空间的高效抗干扰模型及学习方法。考虑一个集中式决策的无线通信抗干扰场景，通信方包括一个接收机和n个发射机，干扰方仅包含一个模式化的干扰机。接收机进行集中式决策，其决策空间的大小随发射机数目呈指数增长。为解决传统的抗干扰决策方法在面对大决策空间时性能不佳的问题，本发明设计了一种面向大决策空间的高效抗干扰学习方法，在传统的神经网络的基础上，引入动作分支架构对决策空间进行分解，将指数级增长的输出节点的数目降为线性增长；设计基于非法动作屏蔽的顺序决策机制，通过剔除非法动作来缩小合法动作空间，从而加速算法收敛。本发明模型完备，物理意义清晰，算法设计合理有效，能够很好地刻画大决策空间下的智能通信抗干扰场景。

公开(公告)号：CN117997465A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410198289.6

申请日：2024-02-22

Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学

Inventor： 韩昊 ,  徐煜华 ,  徐逸凡 ,  张晓凯 ,  冯智斌 ,  梁可欣 ,  马文峰

IPC: H04K3/00 ,  H04W24/06 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的智能选频对抗博弈模型及学习方法。考虑一个由红蓝双方组成的通信对抗场景，蓝色方包括两个用户和一个基站，红方则包括一个干扰机。干扰机可采取固定模式、反应式和主动式等多样化的干扰策略。为获得鲁棒的抗干扰通信效果，通信方引入虚拟干扰进行对抗训练。由于无法获取干扰方的信息，通信方只能参照自身参数来配置虚拟干扰。为避免对某一虚拟干扰过拟合，进一步引入虚拟智能体库以保证对手的多样性。虚拟干扰定期将历史版本的策略作为独立智能体保存至虚拟智能体库，通信方则按照规则从该库中挑选出作为对手进行对抗训练，从而获得鲁棒的选频抗干扰策略。本发明模型完备，物理意义清晰，算法设计合理有效，能够很好地刻画智能选频对抗场景。