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公开(公告)号：CN115189801B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210747400.3
申请日：2022-06-29
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机网络中人工噪声增强的隐蔽通信设计方法，属于无线通信技术领域；本发明构建了无人机(UAV)的三维位置部署和人工噪声(AN)发射功率以及发射机(Alice)发射功率设计的联合优化问题。为了求解该优化问题，首先根据优化问题隐含的特性，将其等价地转换为更易处理的形式。随后，本发明分析证明并推导出发射机(Alice)发射功率和人工噪声(AN)发射功率的最优解析表达式。随后证明了无人机(UAV)的最优水平位置一定位于发射机(Alice)和监听者(Willie)的连线上。在此基础上，推导了无人机(UAV)的最优三维放置位置。仿真结果表明，与无人工噪声(AN)方案相比，我们发明设计的方案可以显著的提高系统的隐蔽传输性能。
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公开(公告)号：CN115189801A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210747400.3
申请日：2022-06-29
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机网络中人工噪声增强的隐蔽通信设计方法，属于无线通信技术领域；本发明构建了无人机(UAV)的三维位置部署和人工噪声(AN)发射功率以及发射机(Alice)发射功率设计的联合优化问题。为了求解该优化问题，首先根据优化问题隐含的特性，将其等价地转换为更易处理的形式。随后，本发明分析证明并推导出发射机(Alice)发射功率和人工噪声(AN)发射功率的最优解析表达式。随后证明了无人机(UAV)的最优水平位置一定位于发射机(Alice)和监听者(Willie)的连线上。在此基础上，推导了无人机(UAV)的最优三维放置位置。仿真结果表明，与无人工噪声(AN)方案相比，我们发明设计的方案可以显著的提高系统的隐蔽传输性能。
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公开(公告)号：CN113992718B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202111264946.5
申请日：2021-10-28
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态宽度图神经网络的群体传感器异常数据检测方法和系统，属于计算机技术领域。该方法通过实时采集待检测的传感器网络的数据，基于传感器网络拓扑结构构建传感器网络的邻接矩阵，基于采样参数确定滑动窗口尺寸；再将历史和实时传感器网络的数据进行归一化、极坐标编码处理后再重构为二维矩阵并设定滑动窗口；接着将二维矩阵深度叠加为三维矩阵，将三维矩阵喂入传感器异常数据检测模型，判断待检测的实时传感器网络的数据是否存在异常。其中，异常数据检测模型可根据目标传感器网络节点数量和拓扑结构的变化动态更新。本发明对传感器网络规模和拓扑结构具有良好的适应性、且异常数据实时检测准确率高。
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公开(公告)号：CN113992718A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111264946.5
申请日：2021-10-28
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态宽度图神经网络的群体传感器异常数据检测方法和系统，属于计算机技术领域。该方法通过实时采集待检测的传感器网络的数据，基于传感器网络拓扑结构构建传感器网络的邻接矩阵，基于采样参数确定滑动窗口尺寸；再将历史和实时传感器网络的数据进行归一化、极坐标编码处理后再重构为二维矩阵并设定滑动窗口；接着将二维矩阵深度叠加为三维矩阵，将三维矩阵喂入传感器异常数据检测模型，判断待检测的实时传感器网络的数据是否存在异常。其中，异常数据检测模型可根据目标传感器网络节点数量和拓扑结构的变化动态更新。本发明对传感器网络规模和拓扑结构具有良好的适应性、且异常数据实时检测准确率高。
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