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公开(公告)号：CN114578851B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210197325.8
申请日：2022-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于差分加速度无人机集群转向方法，属于无人机集群编队领域。本发明包括以下步骤：S1：获取初始无人机位置，建立无人机集群动力学方程；S2：更新获取每架无人机的位置矢量，确定无人机通信范围内所有无人机邻居集；S3：根据虚拟力导向原理，计算斥力和引力的合力及差分加速度；S4：定义加速度调节系数，根据无人机集群转向过程中位置不断的改变，实时动态调节加速度；S5：通过加速度的改变，不断计算合力从而改变无人机运动状态，让每架位置不同的无人机，具有合适的加速度。使无人机集群转向时运动过程类似刚体，相邻两架无人机之间的距离保持相对稳定；S6：判断集群转向是否完成。若是，则转向结束；若否，返回S2继续执行。在集群转向过程中，为避免无人机碰撞、分离以及控制能量消耗，建立对应约束条件。本发明能够在无人机集群转向时，根据定义加速度调节系数，动态调整加速度，实现无人机集群快速转向，让无人机集群运动类似刚体，增加了无人机集群凝聚力。
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公开(公告)号：CN118859984A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310456555.6
申请日：2023-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于改进鲸鱼算法的无人机滑模控制器设计方法，包括结合无人机运动状态，通过反向学习，随机收敛因子，末端随机邻域扰动三个方面改进传统鲸鱼优化算法不足之处，以及通过提高系统趋向速度，减小系统在滑模面上的抖振，对传统趋近律不足之处进行改进，用改进后的鲸鱼优化算法对新型趋近律进行参数整定，以获得无人机滑模控制器最佳输入。
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公开(公告)号：CN114578851A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210197325.8
申请日：2022-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于差分加速度无人机集群转向方法，属于无人机集群编队领域。本发明包括以下步骤：S1：获取初始无人机位置，建立无人机集群动力学方程；S2：更新获取每架无人机的位置矢量，确定无人机通信范围内所有无人机邻居集；S3：根据虚拟力导向原理，计算斥力和引力的合力及差分加速度；S4：定义加速度调节系数，根据无人机集群转向过程中位置不断的改变，实时动态调节加速度；S5：通过加速度的改变，不断计算合力从而改变无人机运动状态，让每架位置不同的无人机，具有合适的加速度。使无人机集群转向时运动过程类似刚体，相邻两架无人机之间的距离保持相对稳定；S6：判断集群转向是否完成。若是，则转向结束；若否，返回S2继续执行。在集群转向过程中，为避免无人机碰撞、分离以及控制能量消耗，建立对应约束条件。本发明能够在无人机集群转向时，根据定义加速度调节系数，动态调整加速度，实现无人机集群快速转向，让无人机集群运动类似刚体，增加了无人机集群凝聚力。
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公开(公告)号：CN114449629A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210082401.0
申请日：2022-01-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线网络通信领域，涉及一种边缘智能驱动的无线多跳网络信道资源优化方法；所述方法包括将系统时间划分为多个连续的超帧，每个超帧包括控制周期和数据传输周期；在控制周期内，所有无线节点工作在同一信道以获取或传输控制消息，并按照集中式学习者反馈的模型参数配置出本地信道分配决策模型进行信道分配；在数据传输周期内，需进行数据传输的无线节点根据基于接入编号的自适应休眠唤醒机制被唤醒，按照交错调度机制将数据在从K个非重叠信道中选择的信道上进行并行数据传输；本发明将边缘计算与深度强化学习算法相结合，在保证低功耗、低时延、高准确率和隐私安全性的同时，使资源受限的终端节点拥有执行智能算法的能力。
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公开(公告)号：CN114024639A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111318928.0
申请日：2021-11-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及无线网络通信领域，具体涉及一种无线多跳网络中分布式信道分配方法，包括采用至少包括物理设备层、计算层和网络服务层的物理架构，物理设备层由随机部署在网络中的n个无线节点组成一个多跳的无线通信网络，每个节点作为一个自治的智能体Agent，通过本地决策模块与不确定的网络环境进行交互；计算层的汇聚节点负责对网络中其他站点所收集的数据进行汇聚、分析和处理，且该节点具有边缘计算功能，并可基于节点分布式采集的经验信息训练异步DRL模型，将多信道分配问题建模为POMDP问题，利用训练好的异步DRL模型进行信道分配；本发明解决在高密度多跳无线网络中的隐藏终端和暴露终端问题，有效地避免了数据冲突和信道资源浪费问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108600026B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810427119.5
申请日：2018-05-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种邻居关系存储方法及装置。所述方法包括：根据得到的网络拓扑图得到无向带权图；根据无向带权图生成初始邻居关系矩阵，并得到孤立节点及非孤立且邻居节点最少的起始节点，并添加至初始节点序列集合中；基于初始节点序列集合采用Prim算法将无向带权图中待加入节点依次添加至初始节点序列集合以得到目标节点序列集合，其中，待加入节点为无向带权图中未加入初始节点序列集合的节点，目标节点序列集合中非孤立的节点顺序与节点添加顺序对应，且孤立节点不位于非孤立的节点之间；根据目标节点序列集合中节点的顺序对初始邻居关系矩阵进行调整得到目标节点邻居矩阵。由此，可以获得邻居关系集中的目标节点邻居矩阵。
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公开(公告)号：CN104101780A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410167811.0
申请日：2014-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合去噪和频率调制的微弱信号检测方法，属于信号处理技术领域。该方法包括以下步骤：1)将混有噪声的低信噪比待测信号通过自相关器，抑制部分噪声；2)对经过步骤1)处理后的待测信号进行小波阈值变换，去除信号自相关后的残留噪声；3)利用可调标准信号调制步骤2)中输出信号频率，使得调制后的信号频率能够满足双Duffing振子差分系统的检测条件，调制后的信号通过低通滤波器滤掉高频部分信号；4)将步骤3)中低通滤波器输出的信号输入双Duffing振子差分检测系统，设置系统初始状态参数；5)判断双Duffing振子差分检测系统是否有规律间歇混沌现象出现，有规律间歇混沌现象出现时，由连续零方法可得到间歇混沌周期，进而得到待测信号频率。较之传统检测方法，本方法可检测强噪声背景下任意频率微弱微弱信号，在实际应用中具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114423061B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210068572.8
申请日：2022-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W40/10 , H04W40/12 , H04W24/02 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种网络路由方法，特别涉及一种基于注意力机制和深度强化学习的无线路由优化方法，包括每个节点入网时从服务器上获取当前最新的决策模型参数，侦听邻居节点信息并以此构建候选父节点集并从中选择m个能量最大父节点的信息建模为图向量作为输入，采用基于CNN的注意力机制提取图向量特征，利用深度强化学习选取最优的父节点作为其数据传输的中继节点，并在每个数据周期结束后，节点统计其数据传输节点相关性能指标；采用同度量化函数将性能指标映射为节点在对应状态和动作下对应的奖励值，节点将在该数据周期内采集的经验信息传输给服务器；本发明具有较高的可扩展性，能够适用于网络中节点动态变化场景。
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公开(公告)号：CN114980172A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210568991.8
申请日：2022-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线网络通信技术领域，具体涉及一种基于边缘计算和元深度强化学习的多任务路由优化方法，该方法包括：终端设备入网将路由任务发送给控制器；控制器根据路由任务构建子模型，并采用优化的元模型对子模型参数进行更新；终端设备根据子模型参数对本地模型参数进行更新，并获取终端的设备的局部状态信息，采用本地模型对局部状态信息进行处理，得到对应的动作；终端设备根据得到的动作与环境进行交互，得到经验信息；控制器计算经验信息的引导奖励值，并对经验信息进行更新；根据更新后的经验信息执行路由；本发明在对元模型参数进行更新过程中，采用GRU优化器来更新元模型参数，避免梯度下降方法中人为配置学习率导致的不适配问题。
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公开(公告)号：CN111328052B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010154066.1
申请日：2020-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线网络通信领域，具体而言，涉及一种高密度无线网络中信道资源分配方法；所述方法将信道划分为多个子信道即资源单元；并将信道划分为多个阶段，包括上行随机接入阶段以及上行资源分配阶段；本发明在上行随机接入阶段通过减少网络中竞争站点数量，即降低网络密度从而减少冲突，通过最大化上行随机接入过程的RU吞吐量来调整最优竞争窗口值，以此提高MAC效率。在上行资源分配阶段，通过构建最大独立集，极大提高上行资源分配效率，使尽可能多的D2D链路对复用RU资源，极大提高了信道资源复用率。在上行数据传输阶段，站点和D2D链路对可在其分配的RU资源上实现无冲突的数据传输，从而提高信道利用率和系统吞吐量。
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