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

Inventor： 张璐 ,  李清远 ,  马子贤 ,  阿布都赛米·阿布都克力木 ,  吴珞铖 ,  林宗熠 ,  黄一凡 ,  陆音 ,  张珉 ,  吕科 ,  朱斌

IPC: H04W16/22 ,  H04W40/02 ,  H04W40/20 ,  H04W84/18

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。

公开(公告)号：CN116916282A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310871676.7

申请日：2023-07-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 员佳豪 ,  李清远 ,  阿布都塞米·阿布都克力木 ,  马子贤 ,  陆音 ,  张珉

IPC: H04W4/70 ,  H04W40/32 ,  H04W84/06 ,  H04W84/18 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种无人机数据辅助收集方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取待发送数据的地面传感器节点和接收节点；基于获取到的地面传感器节点，利用聚类算法进行分簇，得到多个簇头节点；其中，所述簇头节点汇集了簇中所有地面传感器节点的待发送数据；基于多个簇头节点和接收节点，利用预设的改进遗传算法进行飞行路径规划，得到无人机收集多个簇头节点的待发送数据并最终转发到接收节点的飞行路径的最短路径。本发明能够通过无人机收集数据，并规划无人机收集数据飞行的最短路径。

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

Inventor： 张璐 ,  李清远 ,  马子贤 ,  阿布都赛米·阿布都克力木 ,  吴珞铖 ,  林宗熠 ,  黄一凡 ,  陆音 ,  张珉 ,  吕科 ,  朱斌

IPC: H04W16/22 ,  H04W40/02 ,  H04W40/20 ,  H04W84/18

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。

公开(公告)号：CN119363191A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411394262.0

申请日：2024-10-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陆音 ,  刘金志 ,  陆浥辰 ,  马子贤 ,  陈昕瑶 ,  王泽恒 ,  黄一凡 ,  钟嘉俊 ,  张珉 ,  吕科

IPC: H04B7/185 ,  H04W4/30 ,  H04W40/20 ,  H04W24/02 ,  H04B17/391 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种多无人机协同数据收集方法、可读存储介质及设备，属于无线通信技术领域，本发明根据多无人机数量和物联网设备位置分布建立数据收集的环境模型，并基于环境模型确定以最大化多无人机总数据收集量和最短数据收集路径长度为目标的局部网络模型，利用改进后的QMIX算法训练局部网络模型的网络参数并周期性地对网络参数进行聚合处理，得到训练好的无人机全局模型，通过无人机全局模型根据目标城市区域物联网设备位置信息、数据传输信道特征数据得到多无人机最大数据收集量的最优路径长度，控制多无人机对目标物联网设备进行数据收集，在提高数据收集效率和减少飞行路径长度的同时提高了系统的鲁棒性。

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

Inventor： 张璐 ,  陆浥辰 ,  马子贤 ,  吴珞铖 ,  黄一凡 ,  钟嘉俊 ,  陆音 ,  张珉 ,  许世民

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。

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

Inventor： 张璐 ,  陆浥辰 ,  马子贤 ,  吴珞铖 ,  黄一凡 ,  钟嘉俊 ,  陆音 ,  张珉 ,  许世民

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。