“龙钰斯”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果5个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种反射面辅助的低功耗数据卸载方法及系统-CN202210406941.X有效
发明人：龚世民;钟艺嘉;谭源正;龙钰斯 -专利权人：中山大学·深圳;中山大学
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04W52/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种反射面辅助的低功耗数据卸载方法及系统，该方法包括：通过反射面控制器对反射元件的相移进行调整，构建IRS辅助信道模型；基于IRS辅助信道模型，通过联合优化策略优化HAP总能量损耗，构建HAP能量最小化问题；对HAP能量最小化问题进行解耦和优化处理，计算解值并进行数据卸载。该系统包括：构建模块、优化模块和输出模块。本发明能够在满足IRS能量需求的同时提高HAP和用户设备之间的能量利用率，实现HAP损耗的总能量最小化。本发明作为一种反射面辅助的低功耗数据卸载方法及系统，可广泛应用于无线通信技术领域。
一种反射辅助功耗数据卸载方法系统

[发明专利]一种基于能量调度的通信系统及其通信吞吐量优化方法-CN202010987098.X有效
发明人：黄高飞;龙钰斯;唐冬;郑晖 -专利权人：广州大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于能量调度的通信系统及其通信吞吐量优化方法，该系统包括功率信标、混合发射机和混合接收机；PB发射的RF信号向HT提供载波信号或者能量；在一个时间帧内，HT根据自身的能量状态和传输信道的状态采用EH，BC或者AIT中的一种工作方式。HT有EH，BC和AIT三种工作方式，由HT的三种工作方式构成七种系统的工作模式，在一个时间帧内，通信系统根据HT的能量状态和信道状态选择其中一种工作模式进行通信。本发明在HT引进可充电电池，进而实现系统能量调度；且HT在每个时间帧可以更加灵活地执行EH、BC、AIT三种工作方式。
一种基于能量调度通信系统及其吞吐量优化方法

[发明专利]多无人机辅助的数据采集与回传方法、系统、设备及介质-CN202211207707.0有效
发明人：龚世民;龙钰斯;庄嘉琳;崔磊洋 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04W4/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种多无人机辅助的数据采集与回传方法、系统、设备及介质，所述方法包括：构建多无人机感知传输系统模型；多无人机感知传输系统模型包括若干单天线无人机、基站和若干地面传感器用户；根据多无人机感知传输系统模型，以最小化无线通信网络长期平均信息年龄为目标，建立多阶段耦合随机动态规划问题模型；利用李亚普诺夫优化框架将多阶段耦合随机动态规划问题模型转化为单时隙确定性子问题模型；采用交替优化算法，对单时隙确定性子问题模型进行求解，得到无人机调度与移动控制策略。本发明的多无人机调度与移动控制联合优化方法，能提高基站接收信息的新鲜度，避免无人机间信道竞争，提升通信网络服务性能，保持系统的长期稳定性。
无人机辅助数据采集方法系统设备介质

[发明专利]一种无线传感网智能信息调度方法及系统-CN202210653729.3在审
发明人：龚世民;王海东;崔磊洋;龙钰斯 -专利权人：中山大学·深圳;中山大学
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明提供一种一种无线传感网智能信息调度方法及系统，所述无线传感网络每个时隙的工作步骤为：每个时隙开始，基站(AP)决定自身的工作模式；工作模式分为下行能量传输和上行信息传输；若AP选择下行能量传输：AP向各传感器节点传输能量，维持系统持续工作；若AP选择上行信息传输：节点向AP发送本地数据，具体包括传感数据和自身状态；整个时隙结束后，通过计算整个系统的平均信息年龄(AoI)评价调度策略的好坏。本发明使用AoI作为指标，可以更好地建模时延敏感性物联网传输问题。将深度强化学习(DRL)方法与优化算法结合形成分层学习框架，其中外层使用近端策略优化模型(PPO)，内层使用优化算法驱动，具有训练高效，学习快速等特点。
一种无线传感智能信息调度方法系统

[发明专利]一种多无人机的自适应网络成型和轨迹优化方法-CN202111439489.9在审
发明人：龚世民;王猛;王海东;龙钰斯 -专利权人：中山大学·深圳;中山大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： H04W4/029 文献下载
摘要：本发明公开了一种多无人机的自适应网络成型和轨迹优化方法，该方法包括：基于启发式方法，根据无人机能量消耗和数据缓存状态调整网络成型，得到自适应的网络成型策略；基于多智能体强化学习方法，结合自适应网络成型策略进行多无人机的轨迹联合优化。通过使用本发明，协作优化轨迹策略和编队策略，充分利用多无人机协作网络的优势，解决地面用户设备数据传输困难的问题。本发明作为一种多无人机的自适应网络成型和轨迹优化方法，可广泛应用于无线通信领域。
一种无人机自适应网络成型轨迹优化方法