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公开(公告)号：CN118042528B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410440830.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/086 , H04W4/40
Abstract: 无人机辅助网络的自适应负载均衡地面用户接入方法，基于深度Q学习网络(DQN)的无人机部署算法和用于GUs访问的自适应和负载平衡(ALB)，将BS‑UAV‑NTN网络中的GUs接入问题化为一个最大化问题，将其转化为未知环境下无人机部署的马尔可夫决策过程(MDP)问题。该方法包括一种基于DQN的无人机部署算法，以及一种对BSs和无人机进行优先级排序的接入方案。仿真结果表明，该访问方案在奖励和访问GUs的数量方面优于传统的Q‑learning和随机方案。
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公开(公告)号：CN117459992A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311579692.5
申请日：2023-11-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模拟退火粒子群算法的D2D资源分配方法，属于D2D资源分配技术领域；步骤为：构建单小区场景下联合模式选择的D2D资源分配的通信系统模型；根据通信系统模型构建联合模式选择的资源分配优化问题；通过干扰规避方案对通信系统模型进行优化；将资源分配优化问题映射到粒子群算法上；引入罚函数将原约束优化问题转化为无约束优化问题；引入模拟退火算法对粒子群算法进行改进。本发明通过制定干扰规避方案，加快后续算法的收敛速度，缩短迭代到最优解的时间，减少D2D与蜂窝用户之间的干扰；同时，引入模拟退火算法改善粒子群算法，将解映射到粒子上，提高算法避免陷入局部最优的能力，最大化系统吞吐量。
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公开(公告)号：CN116709359A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310959006.0
申请日：2023-08-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行Ad Hoc网络的自适应路由联合预测方法，属于通信技术领域，本发明所述的联合预测方法采用长短期记忆（LSTM）模型来预测和获取每个相邻无人机的机动性、缓冲区可用大小和链路过期时间，以避免出现高机动性、高流量和弱链路的无人机，并建立合适的路径；然后将路由决策问题表述为优化问题，并使用所提出的基于熵权的多度量（EWMM）方法进行快速联合路由决策。本发明所提出的集成的预测和决策过程考虑了当前和未来可能导致丢包或延迟的多度量因素，仿真结果证明了基于LSTM的联合预测（JP）模型的有效性，并表明JPE协议优于PAP和SPA协议。
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公开(公告)号：CN117433533A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311390419.8
申请日：2023-10-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NLOS环境下的无人机集群协同导航方法，包括：由无人机的状态参数构建无人机的状态模型；判断僚机到主机之间的通信NLOS环境；基于测量距离计算NLOS误差补偿值和相对距离 将NLOS误差补偿值和相对距离 叠加获取校正距离 由校正距离 和测量距离ρli构建初始观测模型；将误差协方差矩阵Ra→b添加至初始观测模型获得位置观测模型；将状态模型和位置观测模型带入到扩展卡尔曼滤波公式进行迭代，获得主机的最终估计位置；利用无线通信使主机和僚机之间进行交互关系并采用僚机跟随主机的方式协同导航，对导航信息的校正，保持无人机集群在NLOS环境下正常飞行。
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公开(公告)号：CN117168434A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311095260.7
申请日：2023-08-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS和双目视觉定位系统的自适应图优化方法。该方法包括：基于GPS和双目视觉定位系统，获得GPS残差项，使用Huber损失函数构建优化残差函数，设置调谐参数初始值；然后循环执行以下步骤：利用滑动窗口存储GPS残差项中的GPS残差值，使用卡方分布计算存储的N个GPS残差值的权重，通过权重求得干扰参数。利用隐式方程，根据干扰参数求得优化残差函数的最优调谐参数；基于求得的最优调谐参数，以调谐参数上下限为约束，更新调谐参数；将更新后的调谐参数带入GPS和双目视觉定位系统实现自适应调整，从而提高了GPS和双目视觉定位系统的精确度和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114422952B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210110600.8
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSSVR的室内指纹定位方法，针对室内复杂环境变换带来接收信号强度不确定性波动的问题，利用基于核函数特征提取的方法进行降维，有效提取原始位置指纹的非线性特征；利用模拟退火优化传统粒子群算法易陷入局部最优的问题，并利用改进后的粒子群算法对LSSVR模型的惩罚因子和核函数参数进行优化，避免参数选择不当造成定位精度低的问题。仿真结果表明，相对于传统的方法，所提算法定位精度更好、定位时间更少。
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公开(公告)号：CN117213494A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311201465.9
申请日：2023-09-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于无人机导航领域，公开了一种基于AHRS系统的无人机多源传感器相对导航方法，首先设计了AHRS系统的状态方程与量测方程并进行滤波得到各无人机的姿态，在此基础上得到无人机之间的相对姿态，然后利用各传感器输出得到观测信息如GPS和INS紧组合输出双差、GPS伪距观测双差、UWB测距与DSRC测速并推导对应的观测方程，根据无人机编队近距离跟随飞行的特点设计了相对导航状态方程与状态量，将INS中加速度计输出与无人机相对姿态结合作为先验估计的补偿项，以此弥补传统CA和CV运动模型的缺陷，提升相对速度与相对位置等导航信息精确性，最后利用扩展卡尔曼滤波作为数据融合算法得到相对状态最优估计。
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公开(公告)号：CN116709359B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310959006.0
申请日：2023-08-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行Ad Hoc网络的自适应路由联合预测方法，属于通信技术领域，本发明所述的联合预测方法采用长短期记忆（LSTM）模型来预测和获取每个相邻无人机的机动性、缓冲区可用大小和链路过期时间，以避免出现高机动性、高流量和弱链路的无人机，并建立合适的路径；然后将路由决策问题表述为优化问题，并使用所提出的基于熵权的多度量（EWMM）方法进行快速联合路由决策。本发明所提出的集成的预测和决策过程考虑了当前和未来可能导致丢包或延迟的多度量因素，仿真结果证明了基于LSTM的联合预测（JP）模型的有效性，并表明JPE协议优于PAP和SPA协议。
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公开(公告)号：CN118042528A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410440830.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/086 , H04W4/40
Abstract: 无人机辅助网络的自适应负载均衡地面用户接入方法，基于深度Q学习网络(DQN)的无人机部署算法和用于GUs访问的自适应和负载平衡(ALB)，将BS‑UAV‑NTN网络中的GUs接入问题化为一个最大化问题，将其转化为未知环境下无人机部署的马尔可夫决策过程(MDP)问题。该方法包括一种基于DQN的无人机部署算法，以及一种对BSs和无人机进行优先级排序的接入方案。仿真结果表明，该访问方案在奖励和访问GUs的数量方面优于传统的Q‑learning和随机方案。
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公开(公告)号：CN117288175A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311231920.X
申请日：2023-09-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本申请属于协同定位领域，公开了一种基于鲁棒消息传递机制的容积卡尔曼滤波协同定位方法，将容积卡尔曼滤波替换常用的无迹卡尔曼滤波引入至协同定位置信传播算法中，通过一组状态点来近似系统的高斯分布，从而更准确地估计非线性系统的状态并具有较好的数值稳定性，同时结合故障检测技术和Huber鲁棒滤波，利用卡方检测对非高斯噪声干扰下的新息进行检测和隔离，结合Huber鲁棒滤波方法，使协同定位算法在实现高性能的同时能够达到一致稳定。
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