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公开(公告)号：CN114900827B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210502957.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习在D2D异构蜂窝网络中的隐蔽通信系统，包括随机分布的M个用户和N个基站；所述N个基站中包含1个宏基站和N‑1个小基站；所述M个用户分别配备了发射天线和接收天线，在蜂窝模式或者D2D模式下通信；所述M个用户的位置固定不变，个数为偶数，每两个用户组成一对进行D2D通信，每对D2D链路由发射者Dr和接收者Dt组成；还包括一无人机，对其中一对用户进行监测，并给定一个隐蔽传输速率R；当用户与基站进行通信时，采用最大信噪比的方式将用户与基站关联。本发明能够通过采用深度强化学习的方法让用户进行不同通信模式的选则以及功率分配，从而最大化隐蔽传输速率。
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公开(公告)号：CN115348577B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210954535.7
申请日：2022-08-10
Applicant: 福州大学
IPC: H04W12/02 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种隐蔽通信系统中基于强化学习的波束扫描方法。具体地，在一个支持毫米波的隐蔽通信场景里，无人机作为发射机不知道监测者的确切位置，这种情况下，无人机采用多天线波束扫描的方法，在不同时隙中沿着不同的方向对地面上多个合法接收机进行波束形成传输。此时，发射机在一定程度上会产生信息泄露，为了避免被监测者检测到泄露的信息，需要优化波束扫描的波束数及发射功率，使其在满足隐蔽约束的条件下达到最大化平均吞吐量。为了提高发射机传输的准确性与高效性，本发明采用软动作‑评价（Soft Actor‑Critic，SAC）算法来约束发射功率和波束数量，引入最大化带熵的累计奖励，使平均吞吐量达到最大。
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公开(公告)号：CN117939684A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410116006.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 福州大学
IPC: H04W72/50
Abstract: 本发明提供一种基于域对抗网络的无线网络资源分配策略，该策略针对于无线网络中的多基站场景，利用人工智能算法，解决一个核心问题：如何根据各基站的实时网络流量需求，来合理分配相应的无线资源，以保证整个网络的质量。该算法结合了理论分析所得的小区间干扰系数，以网络的流量与性能大数据为基础，提出了一种利用性能评估器指导的域对抗网络来实现基于实时流量的动态资源分配，进而最小化网络中性能评估为“差”的基站数量并降低网络的总体无线资源消耗。
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公开(公告)号：CN116527196A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310505563.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了基于噪声不确定性的全向超表面辅助隐蔽通信方法及系统，包括以下步骤：步骤1：确定智能全向超表面的工作模式，给出透射和反射系数的数学表达式；步骤2：推导Alice能与Willie正常通信的条件以及Alice不被Willie以100％的概率检测到隐蔽传输的条件；步骤3：分析Willie的检测性能，根据Willie处噪声功率的概率密度函数得到其最小检测错误概率作为系统的隐蔽约束；步骤4：分析Alice到Bob的传输情况，得到系统有效隐蔽速率的表达式；步骤5：建立智能全向超表面辅助隐蔽通信系统的优化问题，联合设计Alice处发射隐蔽消息的最优功率以及智能全向超表面的TARCs，最大化系统有效隐蔽速率。应用本技术方案可有效提高系统的隐蔽性能，保证信息的高效、安全传输。
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公开(公告)号：CN113472411B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110747717.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的随机频率阵列辅助方向调制的传输系统，包括发射端和期望用户；所述发射端包括随机频率分集阵列和发射机，发射机利用随机频率分集阵列发射朝向期望用户的信号，使得期望用户实现安全传输。本发明借助深度学习技术，通过引入期望用户的方向角和距离信息在发射端对发射的隐私信号的初始相位进行设计，得到使得系统误差矢量幅度最小化的最优波束成形矢量，从而实现了在角度‑距离上的二维安全传输。与此同时设计正交人工噪声，对非期望区域的窃听者进行噪声污染，恶化窃听性能，降低了窃听者获得天线阵元频率分布的规则的几率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112954715B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110134344.1
申请日：2021-02-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于迁移学习的无线服务节点容量估计方法，包括以下步骤：步骤S1：根据不同区域内无线服务节点部署模式，利用聚类算法对无线网络中的区域进行分类，并使用迁移学习建立大型无线服务节点和微型无线服务节点的容量模型；步骤S2：根据实时的流量需求和无线服务节点容量估计模型，无线服务节点休眠算法，在满足网络覆盖和实时流量需求的区域内，最大限度地降低功耗。本发明提出的无线服务节点休眠策略倾向于激活最优个数的大型无线服务节点以提供基本的网络覆盖和微型无线服务节点来提高吞吐量，研究发现在微型无线服务节点较多或者流量波动较大的地区，可以节省更多的能源。
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公开(公告)号：CN115861774A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211496405.X
申请日：2022-11-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种面向大规模监控的视频物联网设计方法，包括：S1：基于5G网络的联合前端‑边缘‑云端架构下，提出了一种在大规模无线物联网任务中执行监控操作的一个三阶段的解决方案；S2：在前端、边缘端服务器和云端服务器上分别部署不同的有效的神经网络来完成各阶段不同的任务；S3：按最优的比例分配识别任务给边缘端和云端执行，能够同时兼顾性能和通信成本。本发明能有效实现面向大规模监控的视频物联网中基于图像的目标识别和基于视频的目标分析任务，同时减少视频物联网任务中的视频传输，能够极大地节省通信资源。
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公开(公告)号：CN115348577A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210954535.7
申请日：2022-08-10
Applicant: 福州大学
IPC: H04W12/02 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种隐蔽通信系统中基于强化学习的波束扫描方法。具体地，在一个支持毫米波的隐蔽通信场景里，无人机作为发射机不知道监测者的确切位置，这种情况下，无人机采用多天线波束扫描的方法，在不同时隙中沿着不同的方向对地面上多个合法接收机进行波束形成传输。此时，发射机在一定程度上会产生信息泄露，为了避免被监测者检测到泄露的信息，需要优化波束扫描的波束数及发射功率，使其在满足隐蔽约束的条件下达到最大化平均吞吐量。为了提高发射机传输的准确性与高效性，本发明采用软动作‑评价（Soft Actor‑Critic，SAC）算法来约束发射功率和波束数量，引入最大化带熵的累计奖励，使平均吞吐量达到最大。
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公开(公告)号：CN113256977B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110521299.5
申请日：2021-05-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图张量分解的交通数据处理方法。该方法将张量转换到图频域并施加时间约束项，以准确估计缺失的交通流量；包括以下步骤：步骤S1：将交通流量数据构造为图张量模型；步骤S2：将图张量分解为两个低秩图张量；步骤S3：构建时间平滑约束；步骤S4：设计目标函数并求解，即在时间平滑约束条件下对两个低秩图张量进行更新优化；步骤S5：利用更新后的两个低秩图张量重建交通流量数据。本方法充分利用交通流量数据的拓扑图结构，以较高的精度恢复出缺失的交通流量数据，为智能交通系统的应用提供参考。
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公开(公告)号：CN112865855B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110005062.1
申请日：2021-01-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于无人机中继的高效无线隐蔽传输方法，无人机以全双工模式工作，作为向地面K个传输节点发送数据的数据发送器；在一个时隙内，至多有一个传输节点被指定进行数据传输；所述无人机配备两根发射天线，其中一根天线用于数据发送，另一根天线用于产生人工噪声；通过逐次凸优化技术，联合优化传输节点唤醒时间表和无人机的飞行轨迹，以及受实际约束的用户调度策略，以确保传输节点用满足可靠传输的最小能耗来接收无人机的数据，同时确保无人机向每个指定传输节点隐蔽地发送信息。其可以显著地节省无线传感节点的能耗，并且被非指定节点检测到的概率大大降低。
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