冯建新
- 作品数：33 被引量：14H指数：2
- 供职机构：大连大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划辽宁省科技厅基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信环境科学与工程航空宇航科学技术更多>>
- 一种高吞吐量的无人机轨迹规划方法被引量：7
- 2021年
- 无人机由于具有完全可控的移动性以及快速部署等优点,成为无线通信领域的研究热点。研究一种无人机支持的多播信道,利用无人机作为移动发射机向多个地面节点发送信息,在无人机的有限任务通信时间内,设计一种连续圆飞行轨迹方法。面向随机分布的多个地面节点,设定距离阈值对地面节点进行分组,通过求解新型旅行商问题确定无人机对各个分组的通信顺序,在满足无人机与地面节点通信覆盖需求的情况下,对圆心、无人机的飞行速度以及飞行半径进行求解,确定各个分组的圆形飞行轨迹,进而生成连续圆飞行轨迹。为实现吞吐量最大化目标,基于连续圆轨迹,在轨迹、功率一定情况下进行功率和轨迹优化,并通过交替联合优化无人机轨迹和功率以提高无人机对地通信系统整体性能。仿真结果表明,与基准方案相比,该方法系统吞吐量明显提高。
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- 关键词：吞吐量
- 一种基于POMDP模型的APF无人机路径规划方法
- 本发明公开了一种基于POMDP模型的APF无人机路径规划方法，使用无人机所携带的传感器获取障碍物的信息，建立障碍物部分可观测马尔可夫预测模型，利用该模型预测障碍物下一步可能出现的位置；为了保证无人机在路径规划中的安全性，...
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- 基于2D-FFT的分频量化变分自编码器的图像生成方法及系统
- 本发明公开了基于2D‑FFT的分频量化变分自编码器的图像生成方法及系统，涉及图像生成技术领域；其包括编码器、量化器、解码器，编码器首先将输入图像通过傅里叶变换使特征迁移至频域，然后通过不同的滤波器将频域特征映射为多个连续...
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- 卫星通信网络带宽分配方法
- 本发明涉及一种能够动态调整带宽资源，使得带宽资源被最大化的利用的卫星通信网络带宽分配方法，包括：判断当前业务对应的令牌桶里令牌数是否满足业务的需求，如果当前业务对应的令牌桶里当前可用令牌数满足所述业务的需求，则将该业务相...
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- 卫星通信网络信道传输性能优化策略研究被引量：3
- 2017年
- 针对传统卫星通信系统有吞吐量低,误码率高的问题,如何采用动态适应于信道条件的传输方式是提高卫星通信系统性能的关键。针对单一的物理层网络编码不能适应不断变化的信道条件的问题,在数据传输高效性和可靠性要求下,提出了在卫星通信系统中应用自适应物理层网络编码策略,并对AF-PNC、DF-PNC和DNF-PNC在不同调制方式下的传输性能进行了仿真比较。仿真表明上述策略较单一的物理层网络编码方式有着更好的信道适应性和更低的误码率。
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- 关键词：放大转发解码转发卫星通信
- 一种基于改进RSA的安全网络编码方法
- 本发明公开了一种基于改进RSA的安全网络编码方法，涉及网络安全技术领域；该方法基于Yeung和Cai提出的窃听网络模型，建立本发明使用的网络拓扑结构；并改进置换步骤，提高搜索复杂度，以保证数据的安全传输；针对KDC易受攻...
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- 一种卫星网络任务部署方法和系统
- 本发明涉及一种卫星网络任务部署方法和系统。该卫星网络任务部署方法和系统，通过构建任务处理时延模型和通信量模型确定效用函数，再根据效用函数确定个体的适应度，并将适应度最高的个体放入下一代种群后，根据适应度确定个体被选中的概...
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- AL-GAN:一种融合注意力机制的轻量级GAN水下图像增强模型
- 2024年
- 针对水下图像存在对比度低、颜色失真和现有网络模型推理速度慢等问题,提出一种融合注意力机制的轻量级GAN水下图像增强模型。该模型使用PatchGAN作为判别网络,生成网络在FUnIE-GAN模型基础上,使用轻量化模型MobileNet替换原U-Net特征提取网络中参数量极大的VGG16模型作为特征提取模块,提取水下退化图像特征,使网络模型参数量减少,加快了网络模型的推理速度。进一步在特征提取模块引入通道和空间注意力机制,增强了网络特征提取能力,达到了增强图像细节的目的。在EUVP数据集上进行实验,结果表明:该方法在处理真实水下图像时有很好的效果。与几种现有方法相比,本文中所提方法能够更好地提升对比度,修正色偏,减少图像细节信息损失,在主客观指标上都优于现有方法。
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- 关键词：轻量级
- 未知环境中基于障碍物位置预测改进人工势场法的无人机路径规划方法
- 本发明公开了一种未知环境中基于障碍物位置预测改进人工势场法的无人机路径规划方法，该方法为了将障碍物位置信息离散化，使用障碍物在栅格中坐标表示障碍物的位置信息。无人机通过检测并记录障碍物移动信息，根据障碍物向其周围各个方向...
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- 基于NeuralProphet-LSTM模型的碳价预测研究
- 2025年
- 随着人类活动的不断扩展,温室气体的排放量也在持续增长,加剧了碳环境容量的稀缺程度,提高了对碳排放权进行定价的强烈需求。碳市场交易价格作为发挥碳市场功能的核心要素,关乎碳市场的稳定运行和碳减排效率。碳市场交易价格的准确预测对有效开展碳资产投资和寻求最低碳减排成本具有重要的意义。为此,提出一种基于NeuralProphet-LSTM(long short-term memory,长短期记忆)模型的新型碳价格预测方法:首先使用NeuralProphet对碳价序列进行趋势、季节性效应、事件和节假日效应以及自回归效应的模块分解并初步预测;之后使用其预测结果计算残差放入LSTM中进行更深层次的信息挖掘;最后将LSTM对残差的预测通过组件加法与NeuralProphet预测结果组合,完成碳价序列信息的融合。针对欧盟碳市场和中国湖北碳市场进行预测,结果显示该模型的预测性能超过了其他模型,展现出较高的应用价值。
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- 关键词：人工智能混合模型
