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公开(公告)号：CN115002865B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210638987.4
申请日：2022-06-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于Q学习和数据分级的水声网络动态计算簇头路由方法，涉及水声通信网络。将水下节点分簇，设簇头CH节点为计算簇头，负责计算数据传输的最优路径以及Q值表的存储，非簇头节点负责数据信号传输。根据水声网络节点的初始位置，选择初始簇头CH节点，再根据非簇头节点的能量变化率选择备用簇头。根据数据优先级程度不同进行数据分级，选择不同的数据传输模式，以保证较高数据优先级的节点优先传输；当初始计算簇头CH节点的剩余能量接近于阈值时，其与备用簇头进行任务交接，优化簇内节点能量的均匀分布，对水声通信网络能量资源的分配进行更加合理的规划，实现水声通信网络基于Q学习和数据优先级的水声通信能耗和时延优化功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115987886A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211653973.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于元学习参数优化的水声网络Q学习路由方法，涉及水下通信。在水声传感器网络节点中，簇头CH节点只负责计算数据最优传输路径和与其它非簇头节点进行单通道通信，其余非簇头节点负责数据传输；簇头CH节点根据剩余能量和深度，采用基于元学习参数优化的Q学习策略，计算全簇内最优传输路径，以达到缓解个别节点因频繁参与传输数据导致能量过早耗尽造成的网络能量空洞问题，从而延长整个网络寿命；采用元学习自主优化Q学习算法的奖励函数各参数权重设置，可动态地根据簇内平均剩余能量信息的变化进行参数优化，从而达到基于Q学习的路由协议最大优化适应性效果。
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公开(公告)号：CN115987886B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211653973.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于元学习参数优化的水声网络Q学习路由方法，涉及水下通信。在水声传感器网络节点中，簇头CH节点只负责计算数据最优传输路径和与其它非簇头节点进行单通道通信，其余非簇头节点负责数据传输；簇头CH节点根据剩余能量和深度，采用基于元学习参数优化的Q学习策略，计算全簇内最优传输路径，以达到缓解个别节点因频繁参与传输数据导致能量过早耗尽造成的网络能量空洞问题，从而延长整个网络寿命；采用元学习自主优化Q学习算法的奖励函数各参数权重设置，可动态地根据簇内平均剩余能量信息的变化进行参数优化，从而达到基于Q学习的路由协议最大优化适应性效果。
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公开(公告)号：CN115589625A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211240126.7
申请日：2022-10-11
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种AUV辅助的水声传感网动态分层路由方法，涉及水下通信。将水声传感网路由自水面至水底分为顶层、中间层、底层，不同路由层中的传感器节点，根据信息重要程度、节点能量损耗情况、环境噪声特点、所属层级和节点深度信息设计不同的权重计算方式，形成节点转发函数FF。AUV辅助节点向水面汇聚Sink节点传输信息，Sink节点间无线电通信，将数据传输至岸上控制中心。每个Sink节点处理其对应水域范围内节点所感知的水下信息与AUV收集的节点自身能量、深度，向水声节点广播更新后的分层阈值。节点接收分层信息后，根据自身实际工作情况判断身处层，动态调整工作模式，提高水下通信质量、减少能量空洞和延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN115640522A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211254808.3
申请日：2022-10-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F16/29 , G01C13/00
Abstract: 一种基于Q学习的分段式水下地形匹配方法，涉及水下地形匹配。在已知初始点和初始航行角度情况下，将自主式水下潜器航行的轨迹路线按采样长度L分段处理，每段终点为一个定位节点，考虑每个定位节点前一段和后一段路线的高程数据，以TERCOM算法中均方差为指标在每个定位节点按角度范围f匹配，以均方差最小路线为最合适路线，确定前一段和后一段路线的偏转角an，计算路线偏转角相差程度bn；结合Q学习给bn赋予不同奖励值R，根据R值与Q值的关系在每一个定位节点后更新Q值，由Q值的变化优化下一次匹配的角度范围f，实时调整匹配时的角度范围，确保在每个定位节点进行匹配时的角度范围合适，降低整个轨迹匹配过程中的匹配次数。
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公开(公告)号：CN115002865A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210638987.4
申请日：2022-06-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于Q学习和数据分级的水声网络动态计算簇头路由方法，涉及水声通信网络。将水下节点分簇，设簇头CH节点为计算簇头，负责计算数据传输的最优路径以及Q值表的存储，非簇头节点负责数据信号传输。根据水声网络节点的初始位置，选择初始簇头CH节点，再根据非簇头节点的能量变化率选择备用簇头。根据数据优先级程度不同进行数据分级，选择不同的数据传输模式，以保证较高数据优先级的节点优先传输；当初始计算簇头CH节点的剩余能量接近于阈值时，其与备用簇头进行任务交接，优化簇内节点能量的均匀分布，对水声通信网络能量资源的分配进行更加合理的规划，实现水声通信网络基于Q学习和数据优先级的水声通信能耗和时延优化功能。
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