公开(公告)号：CN117375696A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311298333.2

申请日：2023-10-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张焱 ,  王赛尔 ,  张万成 ,  何遵文 ,  顾霖昊

IPC: H04B7/185 ,  H04W72/541 ,  H04W72/50 ,  H04W12/00 ,  H04W12/03 ,  H04W84/06 ,  H04K3/00 ,  G06N3/006 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  G06N7/01 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明涉及一种多无人节点协同互联安全通信优化方法，属于无线通信技术领域。本发明的方法基于多智能体强化学习方法，在优化过程中加入了优先经验回放机制，通过更频繁地回放非常成功的尝试或极其糟糕的表现相关的经验，智能体能更快学习到有价值的经验，从而使其能够更快速适应动态环境，得到更好的训练效果；本发明的方法考虑了存在同信道干扰时的优化场景，在无人机的动作选择中加入子信道的选择，通过训练学习最终能选择合适的子信道分配方案，使同信道干扰的影响降到最小。

公开(公告)号：CN116318462A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310262031.3

申请日：2023-03-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张焱 ,  陈明宇 ,  张万成 ,  赵天宇 ,  王赛尔

IPC: H04B17/309 ,  H04B17/373 ,  H04B17/391 ,  H04W24/08

Abstract: 本发明涉及一种双模态网络修正的精细化路径损耗预测方法，属于无线通信技术领域。该方法为解决现有方法无法均衡路径损耗预测复杂度和准确性的问题，该方法利用路径损耗经验模型给出统计预测值，完成对路径损耗的共性刻画，之后，采用双模态网络从视觉、特征两种模态中学习通信环境的特定传播特性，获取路径损耗经验模型的修正值，完成对不同位置路径损耗的特定描述。本发明应用于无线通信领域，融合人工智能与梳理统计方法，能够实现对路径损耗的精细化建模。