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公开(公告)号：CN118647045B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411121622.X
申请日：2024-08-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR的ISAC无人机联合轨迹、波束与资源优化方法，涉及无人机探通技术领域，包括：构建无人机地面目标成像通信场景，具体包含无人机飞至探测区域SAR采用聚焦工作模式进行目标区域成像，采用通信感知一体化实时传输感知数据；构建无人机地面目标SAR成像信息速率模型、无人机信息传输模型；构建无人机移动能耗模型、通信感知能耗模型；构建无人机飞行过程和地面目标区域成像通信模型的约束条件；构建无人机通信感知过程中波束赋形优化问题和无人机目标区域感知过程中资源优化问题；简化系统目标函数，采用交替迭代，获取无人机能耗最优的飞行轨迹、波束形成和功率分配方法。本发明提供高可靠性的算法来规划路径、波束和资源分配方法。
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公开(公告)号：CN107172663A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710593829.0
申请日：2017-07-20
Applicant: 电子科技大学 , 成都奥特为通讯有限公司
IPC: H04W28/08 , H04W40/34 , H04L12/721
Abstract: 本发明涉及远程虚拟专网技术领域，具体涉及一种Ad Hoc网络的QoS路由方法，包括使用GCMPR中提出的算法计算不同的路径和使用拥塞信息的反馈机制来均衡网络负载。本发明的各个路由节点通过比较宣告消息中的路径标识得出不同的路径，使得在网络中发生拥塞时，可以根据不同路径带宽的不同来选择相应的路径分担网络需求，对于Ad Hoc网络有使用意义。
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公开(公告)号：CN118647045A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411121622.X
申请日：2024-08-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR的ISAC无人机联合轨迹、波束与资源优化方法，涉及无人机探通技术领域，包括：构建无人机地面目标成像通信场景，具体包含无人机飞至探测区域SAR采用聚焦工作模式进行目标区域成像，采用通信感知一体化实时传输感知数据；构建无人机地面目标SAR成像信息速率模型、无人机信息传输模型；构建无人机移动能耗模型、通信感知能耗模型；构建无人机飞行过程和地面目标区域成像通信模型的约束条件；构建无人机通信感知过程中波束赋形优化问题和无人机目标区域感知过程中资源优化问题；简化系统目标函数，采用交替迭代，获取无人机能耗最优的飞行轨迹、波束形成和功率分配方法。本发明提供高可靠性的算法来规划路径、波束和资源分配方法。
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公开(公告)号：CN107317701A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710442621.9
申请日：2017-06-13
Applicant: 电子科技大学 , 成都奥特为通讯有限公司
CPC classification number: H04L41/142 , H04L43/08
Abstract: 本发明公开了一种基于经验模态分解的网络流量异常检测方法，用于完成网络流量的异常检测,该方法包括步骤：(1)基于经验模态分解预处理单列特征流量；(2)基于主成分分析和经验模态分解预处理多列特征流量；(3)基于检测窗口的方差异常检测，通过对提取的异常分量根据滑动的检测窗口计算方差，将方差进行分布统计，并根据方差分布律进行线性拟合；(4)拟合曲线表示概率和方差的关系，并通过拟合曲线的“转弯点”得到方差阈值，并根据该阈值对检测窗口做出异常判断。本发明克服了假设网络流量为平稳序列的瓶颈。
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公开(公告)号：CN107231366A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710463539.4
申请日：2017-06-19
Applicant: 电子科技大学 , 成都奥特为通讯有限公司
CPC classification number: H04L63/1466 , H04L61/2015 , H04L61/6022 , H04L63/145
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的防止DHCP欺骗的方法，通过配置SDN网络，在SDN网络中利用DHCP服务器的配置信息，将DHCP服务器部署在SDN网络中。客户在请求访问DHCP服务器时，对源UDP端口68大于一定请求次数的主机MAC地址，便将此次MAC地址列为黑名单，防止恶意攻击。其次，访问请求到达SDN时，SDN控制器会先对此请求进行认证，SDN控制器也会生成对DHCP服务器的白名单。DHCP服务器收到SDN认证后的请求并作出响应，SDN控制器对源UDP端口67的响应报文进行比对，如果本次响应的服务器不在DHCP服务器的白名单中，则丢弃该报文，防止DHCP欺骗的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103873417B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410100963.9
申请日：2014-03-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于带外立方度量OCM的新型功率回退量度量系统及方法，系统包括串/并变换、IFFT变换、并/串变换、信号OCM度量值计算和功率回退量计算模块，串/并变换模块与IFFT变换模块的输入端相连，IFFT变换模块的一个输出端依次通过信号OCM度量值计算模块和功率回退量计算模块与功率放大器连接。方法包括：计算原始OFDM信号平均功率值Pav；计算OFDM信号带外辐射平均功率值POB；计算OCM度量值；计算功率回退量PBO。本发明采用OFDM信号的带外辐射平均功率与原始信号的平均功率来预测功率回退量，直接利用三阶输出的带外部分来预测带外辐射，与传统PAPR和CM度量方法相比，可以更加准确地预测功率放大器PA所需的功率回退量。
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公开(公告)号：CN118938966B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411429062.4
申请日：2024-10-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种边缘网络资源调度与无人机运动控制协同优化方法，属于移动边缘计算技术领域，通过建立无人机辅助移动边缘计算模型，用户移动性模型以及无人机动力学模型，从而构建协同优化问题模型；基于问题模型构建MDP模型，并使用深度强化学习与环境持续不断地交互，最终得到边缘网络资源调度与无人机运动控制的智能协同优化策略。基于该优化策略，智能体直接输出连续与离散混合动作，使无人机协同优化边缘网络资源调度与运动轨迹动态控制，提高了动态环境下无人机辅助边缘计算系统的自学习能力、环境适应性以及动态实时性，以适应未来无人机辅助边缘计算场景中复杂多样且动态实时的业务请求。
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公开(公告)号：CN114326824B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210256932.7
申请日：2022-03-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于仿生算法异构高密度混合无人机群拓扑控制方法，属于无人机编队控制技术领域。该方法针对不同类型的异构无人机集群，设计了全新的通信拓扑构建，首先针对异构高密度混合无人机群应用场景，采用以大型/中型无人机作为关键节点，高密度小型无人机在关键节点周围采用分层次的不同耦合模式，进行编队队形构建；然后构建异构无人机群拓扑结构；再基于仿生算法进行队形拓扑实时优化调整；最后采用避障队形拓扑实时拆分与重构技术完善避障控制方法，使得本发明群拓扑控制方法具有较强的鲁棒性及冗余抗毁特性。
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公开(公告)号：CN114326824A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210256932.7
申请日：2022-03-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于仿生算法异构高密度混合无人机群拓扑控制方法，属于无人机编队控制技术领域。该方法针对不同类型的异构无人机集群，设计了全新的通信拓扑构建，首先针对异构高密度混合无人机群应用场景，采用以大型/中型无人机作为关键节点，高密度小型无人机在关键节点周围采用分层次的不同耦合模式，进行编队队形构建；然后构建异构无人机群拓扑结构；再基于仿生算法进行队形拓扑实时优化调整；最后采用避障队形拓扑实时拆分与重构技术完善避障控制方法，使得本发明群拓扑控制方法具有较强的鲁棒性及冗余抗毁特性。
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公开(公告)号：CN118938966A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411429062.4
申请日：2024-10-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种边缘网络资源调度与无人机运动控制协同优化方法，属于移动边缘计算技术领域，通过建立无人机辅助移动边缘计算模型，用户移动性模型以及无人机动力学模型，从而构建协同优化问题模型；基于问题模型构建MDP模型，并使用深度强化学习与环境持续不断地交互，最终得到边缘网络资源调度与无人机运动控制的智能协同优化策略。基于该优化策略，智能体直接输出连续与离散混合动作，使无人机协同优化边缘网络资源调度与运动轨迹动态控制，提高了动态环境下无人机辅助边缘计算系统的自学习能力、环境适应性以及动态实时性，以适应未来无人机辅助边缘计算场景中复杂多样且动态实时的业务请求。
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