本技术涉及一种基于移动平台的多无人机状态一致性控制机制实现方法。所述方法包括:移动平台与每一架无人机之间通过移动平台的仿真服务进行状态属性信息交互。无人机根据自身当前状态属性信息生成请求指令信息上传至仿真服务进行共享条件判定，若判定结果满足属性信息匹配条件，则仿真服务将接收无人机的当前状态属性信息公布至移动平台，以使移动平台选择性公布当前状态属性信息。采用本方法能够在通信网络不佳的复杂仿真环境下，实现多个实体对应的真实状态信息保持一致，大大降低了数据计算处理量和通信传输量。

 本文实施例提出的感知区域的信息采集方法及相关设备，感知区域包括多个传感器节点和至少一个障碍物，方法应用于无人机，方法包括:获取无人机的起始位置和终点位置，以及获取每个传感器节点的节点位置和至少一个障碍物的整体障碍物信息；基于节点位置和整体障碍物信息生成从起始位置到终点位置的多个安全运行空间；获取平滑优化模型，按照无人机的飞行顺序，逐一在每个安全运行空间中，获取无人机的运行参数，以及获取无人机与传感器节点之间的数据交互参数，求解平滑优化模型得到阶段优化控制点，并根据阶段优化控制点控制无人机进行数据采集，在有效地提高了无人机在感知区域内进行信息采集的可靠性、运行安全性以及平滑性。

 本文实施例提供了无线感知辅助高频通信的方法和系统，属于高频通信技术领域。本技术利用小区级信号进行无线感知，获取通信用户分布信息和信道信息；根据所述通信用户分布信息和所述信道信息，得到通信用户分组信息；根据所述通信用户分组信息，完成无线感知辅助高频通信。本发明能够提升空域资源和频谱资源的效率。

 本技术公开了一种基于改进次梯度算法和经典WMMSE算法等方法的低复杂度多用户MIMO认知无线电系统波束赋形设计方法，与现有的MIMO多用户认知无线电波束赋形技术相比，我们提出的方法可以在保证次用户的加权总和速率(WSR)的前提下，大大降低计算复杂度，尤其是在天线数目较大时，其在复杂度方面表现出明显的优势，更易于实际系统的应用。

 本技术公开了一种基于多臂赌博机和三方博弈的可信用户招募方法，旨在实现高质量用户招募的同时最大化参与者的效用。该方法将工人选择问题建模成一个组合的多臂赌博机问题，引入一种基于主动真值发现的信任评估机制，有效区分正常用户和恶意用户的同时抵制共谋攻击，并通过综合考虑用户的可靠性和稳定性，采用改进的置信区间上界算法选择高质量用户执行任务，实现探索和利用的平衡。此外，基于上述信任评估和用户选择的结果，构建请求者、平台和用户三方组成的斯塔柯尔伯格博弈，采用逆向归纳求解获得优化决策组，实现共赢局面。本发明为移动群智感知系统提供了一种可信的用户招募方法，有效提高整体用户招募质量，同时实现效用最大化。

本技术公开了一种边缘缓存中的内容放置方法，具体包括以下步骤:步骤1、建立区域用户兴趣模型；步骤2、预测内容在基站上的请求数；步骤3、计算内容在基站上的缓存收益；步骤4、建立缓存策略执行缓存；步骤5、更新内容的缓存收益。本发明基于用户的历史请求数、内容与区域内用户的兴趣匹配程度以及当前基站的缓存能力来计算内容的缓存收益，将内容放置在缓存收益最大的基站。相比于传统的缓存算法，该算法有效地降低了区域内内容传输的时延。并且该算法会自适应地将流行度较高的内容副本放置在区域内的多个基站，有效减轻了热点内容在区域内的传输压力并提高了用户的QoE。

本技术属于室内定位技术领域，具体是涉及一种面向异构环境的基于深度强化学习的轨迹定位方法。本发明充分利用了环境中的观测和智能体自身的历史动态信息，以智能体的位置、环境中具有设备异构性的RSS向量和过去n个时刻的历史动作为状态，用于动作的选择。再基于近场条件选择强于RSS阈值对应的APs，以构成选定的APs集合，再根据集合的大小计算最终奖赏值。依据MDP中设计的各要素对智能体的位置进行估计，并以奖赏值为学习导向基于经验重放机制和目标网络进行深度强化学习算法的迭代训练。本发明基于路径损耗模型得到具有设备异构性的仿真RSS数据，实验结果证明本发明所提方法能够实现较高的定位精度，并对处理异构RSS数据也具有一定的鲁棒性。

本技术公开了一种车联网中基于NDN和车辆坐标的多潜在转发节点传输方法，特别适用于车联网等节点移动性高的网络。该发明针对传统TCP/IP车联网传输路径中只有唯一确定的下一跳转发节点，易造成传输不稳定的问题，提出一种基于NDN面向内容性质以及车辆坐标信息，构造多潜在转发节点进行内容传输的方法。通过扩展基于NDN的车联网中的PIT表和FIB表，在PIT表和FIB表中分别为转发数据包和兴趣包，记录多个潜在转发节点的坐标信息；并根据车辆的坐标信息指定主转发节点和从转发节点，通过监听和设置随机时间，错开或者取消转发，以避免传输冗余和冲突；最终在车联网中构造动态的多潜在转发节点路径，提高车联网内容传输性能。

本技术公开了一种基于区块链的多无人机频谱动态授权和干扰协调方法，包括:得到当前时隙的可用子载波合集；无人机发起频谱接入请求，关联基站根据当前时隙频谱池内可用资源数量，结合无人机的任务需求和其他基站的干扰阈值，计算子问题得到无人机的用频策略；每个基站对上传的用频策略进行共识，验证是否存在策略冲突。本发明通过频谱动态授权框架，使基站可以共享频谱池内空闲资源，无人机按需进行频谱申请，并且由每个基站独立计算其关联的无人机的用频策略，从而降低了计算复杂度；同时设计一种基于共识机制的干扰冲突消除方案，其他节点进行干扰验证，当存在有害干扰时，基站根据受扰基站的干扰阈值重新计算无人机的用频策略，从而控制对其他基站的有害干扰，并保证分布式策略的全局一致性。

本技术提供了一种基于双级轮询的高信息时效性数据传输方法，基于双级轮询和数据聚合的工业传感器网络模型包括传感器、聚合器和监视器，基于双级轮询的高信息时效性数据传输方法包括以下步骤:步骤1：根据传感器节点间的空间相关性将传感器节点分为K组；步骤2：为每一组传感器配置一个聚合器；步骤3：传感器节点轮询的向聚合器发送信息更新，每组中的传感器节点按照聚合器的轮询周期，轮询的选择节点将数据信息传输到聚合器，此次轮询为一级轮询；步骤4：聚合器收集组内节点的数据，并进行聚合；步骤5：聚合器通过轮询的方式将聚合后的数据转发到监视器，此次轮询为二级轮询。本发明有效提高传感器网络系统的时效性。