摘要：为解决自然灾害引发的“断电、断网、断路”所导致的通信指挥难题,提出了一种无人机辅助网络系统,通过机载边缘服务器装载地面用户热门访问内容并发布应急通知消息。无人机基于地面服务需求,引入了Q-Learning强化学习算法进行轨迹规划并将整个系统分为无人机探索子系统和无人机服务子系统。无人机探索子系统针对单个无人机信号覆盖面积有限无法采集到区域内所有移动设备位置的问题,创建边界探索方式来确定无人机群的最优数量。无人机服务子系统通过分别对移动设备进行K-means、K-medoids、AGNES聚类选取最优聚类方式确定聚类中心,以聚类中心为导向进行轨迹规划从而尽最大可能为移动设备服务。仿真结果表明,所提无人机辅助系统具有设计可行性,确定了无人机群信号全覆盖的最小配置数量,同时得出不同聚类算法的无人机群适用场景。研究结果可用于评估地面用户的保障服务体验,为无人机辅助通信网络的架构设计与控制优化提供依据。

摘要：针对无人机在民用和军事等领域中的研究热度及应用需求日益增长,传统Mode1-Based的网络部署、设计、操作方法无法应对动态变化的无人机场景的问题,本文综述了灵活性高、适应性强的AI-Based的智能组网技术,并引入强化学习这一人工智能领域的重要分支。对现有利用强化学习技术解决无人机组网难题的研究进行了概述,结合无人机组网的特性梳理了此领域应用强化学习技术的主要思路。从几个应用场景,以及组网关键技术的角度进行了归纳,给出了基于强化学习的无人机智能组网技术所面临的机遇与挑战,并进行了总结。探究了无人机通信的感知能力与决策能力,适应了其动态变化且需要高度自治的环境需求。为未来无人机智能组网技术的发展提供了有价值的理论基础和实践指导。

摘要：为了构建绿色且长生命周期的物联网,本文提出了一种雾辅助的公平节能物联网计算迁移方案.首先,基于雾节点计算能力、带宽资源以及融合雾节点能耗公平性的迁移决策的联合考量,构建了一个最小化所有任务完成总能耗的优化问题.其次,提出了基于动量梯度和坐标协同下降的公平性能耗最小化算法用于解决上述混合整数非线性规划问题.该算法基于雾节点的历史平均能耗、距离、计算能力以及剩余能量值设计了公平性指标以获得对于雾节点能耗公平性最优的迁移决策;通过提出的动量梯度与坐标协同下降法,联合优化雾节点分配给各个任务的计算及带宽资源占比,达到最小化任务处理总能耗.最后,仿真结果表明本文方案能够取得较快的收敛速度,且与随机选择和贪婪任务迁移方案两种基准方案相比,本文方案的总能耗最低,雾节点的能耗公平性最高,且网络寿命分别平均提高了23.6%和31.2%.进一步地,该方案在不同雾节点数量以及不同任务大小的环境下仍然能够保持性能优势,体现了方案鲁棒性高的特点.

摘要：节点定位是实现无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)应用的重要前提之一.针对传统基于测距的定位方法需要大量节点距离信息以及多径效应、噪声干扰等导致的节点测距误差问题,提出了一类基于L1范数正则化矩阵补全(L1-norm regularized matrix completion,L1NRMC)的WSNs节点定位方法.该方法基于传感网节点间距离矩阵低秩特性,将部分采样信息下的距离恢复问题建模为稀疏野值噪声(outlier)情形下的矩阵补全问题,然后采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)结合算子分裂技术(operator splitting technology)对该问题进行求解,所设计的非精确L1范数正则化矩阵补全(InExact-L1NRMC)算法不仅能显式解析采样矩阵中的稀疏野值噪声,也可隐式平滑常见的高斯随机噪声.仿真结果表明:相比已有的同类定位方法,该算法只需进行部分测距采样即可实现精准的节点定位,且对各类测距噪声具有很好的抗干扰能力,适用于资源受限的WSNs.

摘要：针对一类控制方向未知的非线性切换多智能体系统,本文研究了在不确定网络攻击下的安全控制问题.网络攻击破坏传感器真实数据,导致系统真实信息无法获取且不能直接用于控制设计.为此,通过受攻击状态构建一组新颖辅助变量来消除网络攻击造成的影响.此外,所研究的系统包含更一般的不确定性,即未知控制方向,未知常值参数以及不确定攻击.这些不确定性在设计过程中相互耦合.利用Nussbaum型函数并设计自适应律补偿耦合后的不确定性,极大降低了系统复杂性.通过系统性地迭代构造出共同Lyapunov函数,提出了一套安全自适应控制方法,保证了受攻击系统在任意切换下达到渐近输出一致性.最后,数值仿真验证了该方法的有效性.

摘要：结合分层思想给出了信任在网格环境下的部署方案,降低了系统的管理成本。基于交互能力和诚实能力提出了细粒度描述的信任模型,增强了模型的合理性,同时探讨了影响信任传播的4种因素,包括循环路径、路径长度限值、节点诚实限值以及进一步信任信息,并在此基础上设计了基于深度遍历的网格信任传播算法。实例和仿真结果表明了模型和算法的可行性和正确性。

摘要：应对多组合复杂攻击及前景知识攻击,提出一种新的基于差分隐私保护机制的位置大数据发布模型,创新设计可用性评估反馈机制模块,引入时间变量动态地针对敏感属性以及身份识别等分析模型的服务质量,能在位置大数据与非位置大数据相结合、用户背景知识不确定等情况下保护用户的位置隐私。仿真实验基于多种空间索引技术验证了新发布模型能够在指定的私密性条件下,为位置查询服务发布具有更高准确率的匿名数据。

摘要：针对已有的干扰温度模型在降低主用户受到的干扰方面的不足,本文加强了主用户在干扰控制中的主观能动性。在次用户相互博弈,调整发射功率和传输速率,降低次用户之间干扰的同时,主用户对受到次用户的干扰进行监测,在保证不超过干扰门限的同时,设计了干扰惩罚因子,对其干扰越大的次用户受到的惩罚越大,进一步合理地分配次用户的发射功率,减少对主用户的干扰。仿真结果表明,提出的干扰博弈方法能够降低次用户的发射功率,减小对主用户产生的干扰,提高了主用户的系统容量。同时,在次用户网络内,因为发射功率的降低,次用户彼此的干扰减小,接收信干比有了一定的改善。

摘要：考虑实际通信系统中数据传输速率及可变的链路传输距离,利用随机几何理论对瑞利衰落环境下中断概率的精确表达式及渐近表达式、传输容量的渐近表达式进行了推导,并与采用固定链路传输距离下的中断概率、传输容量性能进行了比较。仿真结果验证了理论推导的正确性,并表明:由于实际通信系统通常是一个低中断概率系统,因此传输容量的渐近表达式的分析结果可看作其精确结果的有效近似值,通过渐近表达式,能够更好的体现网络传输容量与网络设计参数之间的关系,另外,实际通信系统中链路传输距离的变化对传输容量性能的影响不大。

摘要：节能且高效的计算是移动用户设备的必然趋势,针对无线供能的边缘计算网络,提出了一种多用户卸载决策及任务调度算法。在多用户二进制计算卸载模式下,通过联合优化无线供能时间、边缘用户的卸载决策及任务调度建立一个系统执行最大时延最小化的优化问题。由于该优化问题是一个混合整数的非凸优化问题难以求解,设计了一种两层交替迭代的求解方案,第一层采用贪婪算法或基于改进的约翰逊算法,求解出在给定无线供能时间下的用户卸载决策和任务调度,第二层基于黄金分割法求解出最优的无线供能时间。仿真结果表明,算法收敛速度快,并且有效降低了整个系统任务的执行时延。