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公开(公告)号：CN118170152A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410396849.9
申请日：2024-04-02
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明针对大规模复杂战场中大面积联合区域覆盖时间开销大、连通性难以保障的问题，提出一种无人机分区协同区域覆盖方法。首先，设计了一种基于几何区域划分的分层联合区域覆盖框架，并提出了一种基于联邦强化学习的多区域协作覆盖方法。协作方法通过对偶双重深度Q网络对每个智能体进行分布式训练，并结合联邦聚合更新各智能体的模型参数，加快收敛速度。仿真结果表明，所提方法能够实现对大规模目标区域的全覆盖，并且相比较于基线方法有更小的覆盖时间开销和更高的集群网络连通性。
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公开(公告)号：CN117852406A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410038585.X
申请日：2024-01-10
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种面向强化学习训练的无人机集群孪生模型衍生方法，该方法属于系统建模与仿真领域，可以对无人机集群数字孪生模型的位姿进行衍生，增加训练数据的数量和质量，从而提升强化学习算法在无人机集群控制中的表现。该方法基于分布拟合检验，首先建立假设分布，通过最大似然估计法得到假设分布的未知参数，其次通过拟合优度检验，分布比较，分布优化选择最佳拟合分布，然后对假设分布进行采样获得扩展的仿真模型参数实现模型衍生，最后通过虚实结合的方式对模型衍生的有效性进行验证。
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公开(公告)号：CN116963036A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310827012.0
申请日：2023-07-06
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 该发明公开了一种基于时间窗的随机估计自学习邻居发现方法。该发明属于通信网络邻域，主要解决了定向自组织网络中邻居节点发现难度大，收敛时间长的问题。该方法将邻居发现问题中的网络节点建模为学习自动机，然后利用随机估计量和基于时间窗的优化方法，使自动机能够适应不断变化的环境，实时调整每个扇区的选择概率，从而加快在使用定向天线的无线自组织网络场景中的邻居发现速度。MATLAB模拟仿真结果证明了所提算法在加快发现过程及对复杂场景的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116737391A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310827271.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本文围绕多无人机辅助的三层MEC(Mobile Edge Computing)系统中无人机之间联合协作技术展开研究，解决目前时敏型计算任务在卸载过程中面临的信息新鲜程度不足以及由于数据异质性和设备异质性导致无人机之间共享经验困难的问题，提出了一种联邦模式下基于混合策略的边缘计算协作方法。该方法以最小化系统整体平均信息年龄为目标，在多智能体DRL框架下，综合数据源的局部观察、边缘缓冲状态以及边缘卸载情况等状态信息，采用异构输入学习轨迹规划、数据调度和资源分配的混合策略，通过让无人机往具有更多数据包和更大AoI的区域运动，并采取相应的数据处理和卸载操作，达到优化系统平均AoI的目的。同时将一种新型联邦学习算法引入多无人机协作，以一定的周期进行非均匀的设备选择和参数聚合，旨在让贡献度更高的设备更多地参与参数聚合并减少通信次数。仿真结果证实所提出的方法在提高边缘计算任务卸载过程中的信息新鲜程度以及克服系统异质性影响方面的表现优异。
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公开(公告)号：CN113268076B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110273498.9
申请日：2021-03-06
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种多无人机集群编队协同控制算法。在无人机集群规模较小的单集群情况下，该算法综合考虑分段航迹规划、无人机运动控制和网络拓扑优化等方面，实现了无人机集群突发威胁规避编队飞行；当无人机集群规模较大时，该算法采用分层控制的思想，对无人机集群进行分簇，每个簇组成集群协同运动的最小单元，簇内采用虚拟控制网络保证单集群的稳定性，簇间采用改进单集群协同控制算法，最终完成集群编队飞行任务。该方法可以有效地保证无人机集群飞行过程中按照预设队形飞行，同时飞行过程中能够规避障碍物并防止编队间无人机发生碰撞，MATLAB中数值模拟实现的无人机集群飞行轨迹证明了该方法的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113612528B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111159152.2
申请日：2021-09-30
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机集群数字孪生仿真系统网络连通性修复方法，该方法首先根据“凸包”和最小生成树计算出分区的代表节点无人机；接着利用基于“切线避障”的斯坦纳树方法计算出存在障碍物时的中继无人机坐标；最后利用基于虚拟市场法的并发移动控制策略完成无人机的调度，从而实现全网连通。实验结果表明本发明提出的方法不仅可以有效的减少中继节点的个数，提高网络的二次抗毁性，而且可以有效降低无人机的移动距离。
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公开(公告)号：CN111294108B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202010044607.5
申请日：2020-01-15
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: H04B7/185 , H04L12/707 , H04L12/721 , H04L12/759
Abstract: 本发明公开了一种面向正交圆轨道构型卫星星座的高效路由方法。该方法根据星座链路模型提出了以就近原则和趋近原则以及赤道轨道卫星主动周期性更新机制来保证网络链路的合理性和便宜性，然后在链路模型的基础上提出基于跳数预测的链路优先级算法，通过链路实际通断状态，不回传策略导致的链路伪断开状态，目的节点方向，链路拥塞程度和链路传播时延因素的依次决策，最终卫星根据各链路的优先级发出数据包。并且根据源卫星节点和目的卫星节点的类别分为了四种情况进行讨论，根据卫星编号和状态信息，针对每种情况都给出了从不同链路发出数据包的跳数预测方法。
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公开(公告)号：CN110493603B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201910676079.2
申请日：2019-07-25
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/147 , H04N19/182 , H04N13/194 , H04N13/161
Abstract: 本发明公开了一种基于联合信源信道的率失真优化的多视点视频传输差错控制方法，包括：多视点视频编码，视频序列先进行运动视差补偿预测，然后进行编码模式选择；建立端到端失真度模型，在多视点视频序列进行运动视差补偿预测之后，采用虚拟的信道编码器建立端到端的失真度模型；联合信源信道的率失真优化编码，根据失真度模型、虚拟的信道编码器生成的信道参数集以及纠错后的信道丢包率进行联合信源信道的率失真优化，得出的最优信源参数用于编码模式的选择，得出的最优信道参数用于信道编码器的编码。本发明方法能有效地纠正信道错误，并减小传输差错在视点间的扩散，提高多视点视频流的传输鲁棒性，使其更好的适应于有损网络环境下的视频传输。
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公开(公告)号：CN112949336A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110273558.7
申请日：2021-03-06
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于并行树分裂的标签防碰撞算法，该方法通过利用在前面碰撞时隙中获取的碰撞信息来直接对后面未识别的标签直接进行快速分组，从而减少了后面时隙发生碰撞的概率，同时使用紧缩进制避免了快速分裂过程中引入了过多的空闲时隙，通过这两种机制，提出的方法可以加快标签的识别速率。MATLAB模拟仿真证明了该方法具有更好的标签识别能力，相较于同类协议平均识别时间缩短至少16.7％。
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公开(公告)号：CN112949336B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110273558.7
申请日：2021-03-06
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于并行树分裂的标签防碰撞算法，该方法通过利用在前面碰撞时隙中获取的碰撞信息来直接对后面未识别的标签直接进行快速分组，从而减少了后面时隙发生碰撞的概率，同时使用紧缩进制避免了快速分裂过程中引入了过多的空闲时隙，通过这两种机制，提出的方法可以加快标签的识别速率。MATLAB模拟仿真证明了该方法具有更好的标签识别能力，相较于同类协议平均识别时间缩短至少16.7％。
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