基于云理论的集中式信任评估方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN119835647A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202510013784.X

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 基于云理论的集中式信任评估方法、装置及存储介质,属于水下无线传感器网络的信任模型技术领域,尤其涉及水下无线传感器网络的信任评估方法;解决了现有针对分簇式网络拓扑结构的信任模型所存在的忽视了信任的模糊性和不确定性特点以及依赖人为设定的阈值和标准信任云的问题;所述方法包括以下步骤:汇聚节点使用逆向云算法计算并更新全网节点的发包云模型、数据云模型、能量云模型;计算输入样本和输出样本之间的均方误差作为重构误差;将重构误差输入SVM模型进行节点二分类,实现恶意节点识别。所述的基于云理论的集中式信任评估方法、装置及存储介质,适用于分簇式网络拓扑结构中节点的信任评估。

    改进LEACH算法的簇头选举方法及改进LEACH路由协议方法

    公开(公告)号:CN119835726A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202510013785.4

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 改进LEACH算法的簇头选举方法及改进LEACH路由协议方法,属于水下无线传感器网络的路由软安全技术领域,尤其涉及水下无线传感器网络的簇头选举流程;解决了现有的基于簇的路由协议忽视了安全问题,簇头选举流程的安全性较低的问题;所述方法包括以下步骤:每个节点根据汇聚节点对自己的信任评估结果,更新自身mse;每个节点基于自身担任簇头节点的次数、先验确定的簇头节点比例和mse,使用改进的簇头选举阈值函数Timp(n)计算簇头选举阈值;每个节点将自身产生的随机数与簇头选举阈值比较:若小于簇头选举阈值,则该节点成为当前大周期的簇头节点。所述的改进LEACH算法的簇头选举方法及改进LEACH路由协议方法,适用于提供一种基于簇的路由协议。

    一种面向多障碍物环境的多自主水下航行器协同围捕方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN118192583A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410392598.7

    申请日:2024-04-02

    Abstract: 一种面向多障碍物环境的多自主水下航行器协同围捕方法、系统、设备及介质,属于多智能体围捕多目标任务领域,解决了现有技术的多自主水下航行器无法应用到水下三维环境的协同狩猎,以及非均匀多AUV狩猎问题中的任务分配问题和待围捕的逃避者有逃避策略,导致难以围捕的问题。方法包括:步骤1:采集逃逸者位置集合、围捕者位置集合和障碍物位置集合,并进行初始化,然后采用动态联盟策略,获得本地任务集合;采用IGBNN算法进行路径规划,得到对应的围捕任务,进行围捕;待所有逃逸者被捕获后,所有围捕者停止围捕运动,围捕完成。本发明适用于在水下环境中对智能逃避者围捕的场景。

    不确定洋流场下的AUV路径规划方法

    公开(公告)号:CN118131797A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410149254.3

    申请日:2024-02-02

    Abstract: 不确定洋流场下的AUV路径规划方法,属于多智能体路径规划领技术领域,尤其涉及在不确定洋流场下的AUV路径规划;解决了现有经典麻雀算法容易陷入局部最优、搜索精度较低的问题,以及解决了三维AUV路径规划在应对复杂水下环境时会面临计算复杂、路径规划效果不理想以及路径搜索不稳定的问题;所述方法包括以下步骤:采用矢量分析法获取每个个体所代表路径的区间响应;利用基于可靠度的区间可能性度方法将每个个体所代表路径的区间响应转化为与每个个体对应的确定值。所述不确定洋流场下的AUV路径规划方法,适用于对不确定洋流场下的AUV路径进行规划。

    一种基于合作博弈的多智能体启发式任务分配方法和系统

    公开(公告)号:CN117908577B

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202311766597.6

    申请日:2023-12-21

    Abstract: 一种基于合作博弈的多智能体启发式任务分配方法和系统,涉及无人集群技术领域。解决现有无人机携带资源和任务之间的耦合关系考虑较少,限制了特定场景下的任务分配效率的问题。所述方法包括:根据无人机位置信息确立邻近无人机集合;无人机依靠传感器获取外界信息,判断是否出现新任务;判断探测到新任务,发现任务的无人机被标记为长机,并将担任发起人的角色进行广播;无人机根据任务分配算法确定最终的任务分配方案;根据各自所得的任务序列依次执行相关任务,并对环境的持续探测以及对资源进行动态更新;如果任务完成则联盟解散,无人机保持当前的飞行状态在区域内执行任务;如果任务未完成继续执行上一步骤。适用于无人机资源分配领域。

    一种基于合作博弈的多智能体启发式任务分配方法和系统

    公开(公告)号:CN117908577A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311766597.6

    申请日:2023-12-21

    Abstract: 一种基于合作博弈的多智能体启发式任务分配方法和系统,涉及无人集群技术领域。解决现有无人机携带资源和任务之间的耦合关系考虑较少,限制了特定场景下的任务分配效率的问题。所述方法包括:根据无人机位置信息确立邻近无人机集合;无人机依靠传感器获取外界信息,判断是否出现新任务;判断探测到新任务,发现任务的无人机被标记为长机,并将担任发起人的角色进行广播;无人机根据任务分配算法确定最终的任务分配方案;根据各自所得的任务序列依次执行相关任务,并对环境的持续探测以及对资源进行动态更新;如果任务完成则联盟解散,无人机保持当前的飞行状态在区域内执行任务;如果任务未完成继续执行上一步骤。适用于无人机资源分配领域。

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