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公开(公告)号:CN104767833B
公开(公告)日:2018-08-21
申请号:CN201510219984.7
申请日:2015-05-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种移动终端的计算任务的云端转移方法,涉及移动云计算技术。采用q学习算法,转移部分计算任务到云端的移动终端,不需要精确预知无线网络的动态信道特征等参数,即可获得最低移动终端能耗的计算任务的转移方法。可应用于动态变化的无线网络,显著节省移动终端的能量。
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公开(公告)号:CN104092505A
公开(公告)日:2014-10-08
申请号:CN201410369094.X
申请日:2014-07-30
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 一种检测和识别考场内开机手机的方法,涉及手机信号的检测和识别。1)在考场布置传感器;2)初始化系统的接收信号强度的监测阈值;3)无开机手机时传感器测得周边无线频谱强度作为初始接收信号强度矢量的参考值4)传感器实时监测周边无线频谱强度5)由与计算检验统计量L(u);6)若L(u)大于接收信号强度监测的检验阈值,则发出存在开机手机的警告;7)由所测得的及传感器坐标根据权值平均算法计算得出开机手机的位置;8)若步骤6)中未发出考场内存在开机手机的警告,则传感器对接收信号强度参考矢量进行更新,将当前接收信号强度矢量作为新的接收信号强度参考矢量,返回步骤4)。
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公开(公告)号:CN104994569A
公开(公告)日:2015-10-21
申请号:CN201510355173.X
申请日:2015-06-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于多用户强化学习的认知无线网络抗敌意干扰方法,涉及无线网络安全。认知源节点通过观察主用户工作状态、自适应干扰机发射功率等状态信息,采用多用户强化学习策略自动选择发射功率。多个认知源节点同时学习,每次发送数据包结束,依据获得的即时回报及下一时刻状态,更新状态、行为和映射关系,并根据反馈信息更换多用户强化学习算法的学习速率,从而提高接收端的信干比,最终获取最优的发射功率。而各个认知源节点间能够帮助转发数据包或者自己发射数据。该方法利用多用户强化学习的机制,通过尝试比较的方法,提高了智能型敌意干扰机的场景下,认知无线网络的通信效率。
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公开(公告)号:CN104581738A
公开(公告)日:2015-04-29
申请号:CN201510047094.2
申请日:2015-01-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于Q学习的认知无线电抗敌意干扰方法,涉及认知无线电。1)认知源节点初始化学习因子γ和折扣因子β,设置Q值表、V值表值为0;2)认知源节点感知k时刻的状态s,并根据Q值表,选择最优行为a;3)认知源节点观察k+1时刻的状态s',并计算本次信息传输的即时回报us;4)更新Q学习算法的Q值表、V值表;5)认知源节点重复步骤2)~4),直到找到最优策略。基于Q学习实现功率控制,认知源节点和智能干扰机通过不断学习环境,实时调整自身的发射功率,随着迭代学习的延续,最终使得自身的收益最大化。
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公开(公告)号:CN103987018A
公开(公告)日:2014-08-13
申请号:CN201410254298.9
申请日:2014-06-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于非协调跳频的认知无线网络抗敌意干扰协作广播方法,涉及无线网络通信。提供在不影响网络的可扩展性以及通信效率的前提下应用于认知无线网络的一种基于非协调跳频的认知无线网络抗敌意干扰协作广播方法。首先采用源节点与认知用户随机选择信道接入的非协调跳频技术,不仅能够抵御无线网络敌意干扰攻击,同时还克服了传统跳频因需要预先分享密钥从而导致可扩展性差、安全性不高等问题;其次,引入认知用户间的协作广播机制,即让完成广播信息接收的认知用户协助源节点,向网络内剩余的认知用户转发广播信息,从而提高了认知无线网络的通信效率。
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公开(公告)号:CN104092505B
公开(公告)日:2016-02-17
申请号:CN201410369094.X
申请日:2014-07-30
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 一种检测和识别考场内开机手机的方法,涉及手机信号的检测和识别。1)在考场布置传感器;2)初始化系统的接收信号强度的监测阈值;3)无开机手机时传感器测得周边无线频谱强度作为初始接收信号强度矢量的参考值;4)传感器实时监测周边无线频谱强度;5)由与计算检验统计量L(u);6)若L(u)大于接收信号强度监测的检验阈值,则发出存在开机手机的警告;7)由所测得的及传感器坐标根据权值平均算法计算得出开机手机的位置;8)若步骤6)中未发出考场内存在开机手机的警告,则传感器对接收信号强度参考矢量进行更新,将当前接收信号强度矢量作为新的接收信号强度参考矢量,,返回步骤4)。
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公开(公告)号:CN104767833A
公开(公告)日:2015-07-08
申请号:CN201510219984.7
申请日:2015-05-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种移动终端的计算任务的云端转移方法,涉及移动云计算技术。采用q学习算法,转移部分计算任务到云端的移动终端,不需要精确预知无线网络的动态信道特征等参数,即可获得最低移动终端能耗的计算任务的转移方法。可应用于动态变化的无线网络,显著节省移动终端的能量。
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公开(公告)号:CN104994569B
公开(公告)日:2019-12-17
申请号:CN201510355173.X
申请日:2015-06-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于多用户强化学习的认知无线网络抗敌意干扰方法,涉及无线网络安全。认知源节点通过观察主用户工作状态、自适应干扰机发射功率等状态信息,采用多用户强化学习策略自动选择发射功率。多个认知源节点同时学习,每次发送数据包结束,依据获得的即时回报及下一时刻状态,更新状态、行为和映射关系,并根据反馈信息更换多用户强化学习算法的学习速率,从而提高接收端的信干比,最终获取最优的发射功率。而各个认知源节点间能够帮助转发数据包或者自己发射数据。该方法利用多用户强化学习的机制,通过尝试比较的方法,提高了智能型敌意干扰机的场景下,认知无线网络的通信效率。
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公开(公告)号:CN104104737A
公开(公告)日:2014-10-15
申请号:CN201410383851.9
申请日:2014-08-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于信誉的智能手机群众外包的激励方法。1、参数初始化;2、检测传感平台是否有传感任务和手机用户是否有服务请求,若有传感任务则执行步骤3~11;若无但有服务请求则执行步骤12;否则重复步骤2;3、传感平台识别手机身份;4、传感平台向该手机说明传感任务;5、该手机用户决定传感计划级别;6、手机用户通知传感平台它的传感计划级别;7、传感平台更新该手机用户信誉;8、传感平台计算各用户的报酬和服务等级;9、传感平台通知各手机用户的向量信誉和服务等级并支付报酬;10、手机用户执行传感任务;11、各手机将传感数据发送给传感平台,执行步骤2;12、传感平台为该手机用户提供等级为G的服务,执行步骤2。
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