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公开(公告)号：CN116321237A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310383823.6
申请日：2023-04-11
Applicant: 吉林大学 , 长春波尔通信技术服务有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的无人机辅助车联网数据收集方法，属于无线通信领域。包括构建无人机辅助车联网数据收集系统模型，进行虚拟网格的划分，利用网格化管理简化优化问题，训练网络参数，选择最优动作从而完成数据采集任务。优点是无人机能够及时地收集车联网运行的信息，同时实现无人机自主的路径规划，增加车辆的信息维度，能够更好的实现信息的收集工作，为车联网系统提供及时援助，简化了无人机路径规划的训练算法的复杂度，具有较高的应用价值。在应急救灾的场景下，采用本发明能够提升无人机数据收集的可靠性和车联网应急通信的及时性。
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公开(公告)号：CN115802518B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202211429329.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信息新鲜度的可充电无线传感网节点工作调度方法。属于无线通信技术领域。建立网络中各节点均配备单有限容量充电电池的无线传感网模型，采用随机混杂系统方法理论分析了电池剩余能量与网络平均信息年龄的关系，基于此理论的分析结果提出了一种可获得更小网络平均信息年龄的完全充电策略；然后针对节点电池的充电速度为一有限值这一问题，提出了节点配备双有限容量充电电池的无线传感网模型，建立了网络平均信息年龄优化问题，使用李雅普诺夫漂移加惩罚方法对该优化问题进行了简化，并提出了基于信息新鲜度的节点调度算法。本发明可以有效降低系统平均信息年龄，提高了接收信息的实时性，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115802518A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211429329.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信息新鲜度的可充电无线传感网节点工作调度方法。属于无线通信技术领域。建立网络中各节点均配备单有限容量充电电池的无线传感网模型，采用随机混杂系统方法理论分析了电池剩余能量与网络平均信息年龄的关系，基于此理论的分析结果提出了一种可获得更小网络平均信息年龄的完全充电策略；然后针对节点电池的充电速度为一有限值这一问题，提出了节点配备双有限容量充电电池的无线传感网模型，建立了网络平均信息年龄优化问题，使用李雅普诺夫漂移加惩罚方法对该优化问题进行了简化，并提出了基于信息新鲜度的节点调度算法。本发明可以有效降低系统平均信息年龄，提高了接收信息的实时性，具有实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119012156A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410961247.3
申请日：2024-07-17
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W4/40 , G06N3/006 , G06F9/48 , H04W28/08 , H04L41/0893
Abstract: 本发明涉及基于群体智能优化算法的车联网网络切片资源分配方法，属于车联网技术领域。构建多基站多车辆用户的车联网系统模型，及其通信模型、计算模型以及切片模型，车联网在有限通信资源和计算资源的约束下，基于网络切片建立用户关联决策、通信资源以及计算资源分配的联合优化问题模型，最小化系统的总成本，将联合优化问题分解为用户关联决策和资源分配两个子问题，采用基于群体智能的联合优化方法进行迭代求解。本发明增强了算法的搜索能力，避免种群陷入局部最优，平衡了探索与开发，增加了种群的多样性，能够兼顾用户的差异化服务质量需求与资源利用，实现车联网有限资源的合理分配。
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公开(公告)号：CN118042468A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410100827.3
申请日：2024-01-24
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W16/10 , H04W16/22 , H04L41/0893
Abstract: 本发明涉及信息传输速率约束下基于网络切片的车联网通信资源分配方法，属于车联网技术领域。包括构建由基站、多个车辆用户组成的车联网系统模型；建立多种切片下的用户通信模型；在条件约束下，建立通信资源分配优化问题模型，以最大化系统总速率；采用基于多策略改进的二进制海洋捕食者优化算法求解该优化问题。本发明是对传统海洋捕食者优化算法的改进，基于Cubic混沌映射改善了初始种群，并在最优个体确定阶段引入自适应t分布，增强了算法的搜索能力，避免种群陷入局部最优。本发明的基于网络切片的车联网资源分配方法能够在保证用户差异化性能需求的同时，实现车联网有限通信资源的合理分配，提高了资源利用效率。
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公开(公告)号：CN118158041A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410361857.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L27/00 , G06N3/098 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的无线电监测信号自动调制分类方法，属于无线通信领域。构建联邦学习的分布式机器学习框架，将采集到的无线电信号进行数据预处理，中央服务器选择改进的长短期记忆网络模型，各客户端接收到模型参数后，将参数上传到中央服务器，在中央服务器对收到的局部模型参数进行聚合，结果用于下一轮的本地模型更新，将训练好的模型用于调制分类。优点是在保证用户数据隐私安全的同时，解决了通信带宽不足的问题，采用联合增强策略避免过拟合，提高模型的鲁棒性，采用改进的长短期记忆网络提高了分类性能，在客户端局部训练时采用随机梯度下降的方法，在中央服务器中采用加权平均的聚合方式对参数进行聚合。
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公开(公告)号：CN116321299A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310383864.5
申请日：2023-04-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及信息年龄约束下基于MEC的车联网任务卸载和资源分配方法，属于移动边缘计算技术领域。构建多车辆单边缘计算服务器的车联网系统模型，建立计算模型、通信模型以及信息年龄模型，在车联网通信资源、计算资源和信息年龄约束下，建立卸载方式、通信资源分配以及计算资源分配的联合优化问题模型，采用基于混合策略改进的鲸鱼优化算法求解该联合优化问题。本发明的基于混合策略改进的鲸鱼优化算法是对传统鲸鱼优化算法的改进，增强了算法扩大搜索范围的能力，避免种群陷入局部最优，本发明的基于移动边缘计算的车联网资源分配方法能够在保证信息时效性的同时，实现车联网有限资源的合理分配，并有效降低车辆处理任务所需能耗。
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公开(公告)号：CN115884414A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211498404.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W72/53 , H04W72/40 , H04W72/044 , H04W72/541 , H04W52/18 , H04W52/46 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于信息新鲜度的蜂窝小区资源调度方法；利用香农公式及信息年龄图形性质求得基站处的平均信息年龄表达式；对比放大转发和解码转发方式的优劣性，以及随发射功率，频谱效率约束以及距离的变化趋势，以选择恰当转发方式；在保证D2D用户信息发送成功率同时，利用改进的樽海鞘群算法对D2D用户发射功率进行分配，使得基站处获得信息的平均信息年龄最小。
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