本技术涉及一种基于联邦学习的车联网任务卸载方法，属于信息技术领域。本发明针对在车联网动态环境下，如何作出最佳卸载决策问题，构建基于边缘智能系统框架，建立车联网与边缘服务器之间的通信及计算模型，并设计了一种基于联邦学习的计算卸载策略，将车联网与联邦学习相融合，实现最小化车辆计算任务的处理时延，基于此发明车联网能够将计算任务卸载给边缘服务器处理，通过仿真实验证明本方法在一定程度上降低了时延，提高了车辆任务卸载效率。

 本技术公开了一种基于LSTM和地图匹配滤波的改进PDR室内定位方法，属于室内定位技术领域。包括以下步骤:首先，通过SINS获取行人行走时的三轴加速度、三轴角速度数据，根据固定步长模型获得行人的步长估计；使用LSTM模型，结合三轴加速度、三轴角速度数据获得行人的航向角，抑制了传统航向角估计方法中由误差累积带来的航向角发散，提高了航向角的估计精度；然后，结合行人的步长估计值，根据PDR算法，计算出行人的初始定位坐标；最后，基于地图信息，对初始定位坐标进行基于粒子滤波的地图匹配，对初始定位坐标进行修正，有效减少了定位坐标出现在不可通行区域的情况，进一步提高了定位精度。

 本技术涉及一种基于时延预算与SMT的5G‑TSN联合调度方法，属于工业通信技术领域，包括搭建5G‑TSN组网架构；SDNC获取信息；CNC确定调度约束条件，带入SMT求解器求出发送端TSN交换机、DS‑TT门控列表；CNC1利用CQI历史值计算调度时刻CQI预测值；SDNC根据CQI与MCS的映射表和TBS与MCS的映射表将信道质量映射为空口传输速率；SDNC根据设定的信道质量对应的最大重传次数计算5G系统传输时延预算；SDNC计算NW‑TT以及接收端TSN交换机门控列表；SDNC向CNC1，CNC2发送调度列表配置信息；CNC1，CNC2向发送端TSN交换机，接收端TSN交换机发送门控列表。

 本技术提供了一种基于分层强化学习的空天一体任务处理方法和装置，涉及移动边缘计算的技术领域，包括:在确定当前时隙下所有无人机的状态之后，先利用目标多智能体深度强化学习模型对所有无人机的状态进行处理，得到每个无人机的任务卸载比例决策，然后再基于所有无人机的任务卸载比例决策构建中心卫星的状态，并利用目标单智能体深度强化学习模型对中心卫星的状态进行处理，得到每个无人机卸载至天基网络中的任务量在各个卫星上的任务分配比例决策。该方法通过将任务部署问题分解为任务卸载问题和任务分配问题，有效地降低了空天一体任务处理问题的复杂性，减少了智能体的动作空间维数，从而提升了空天一体任务处理方法的收敛性能和处理效率。

 本技术提供一种应用于列车信号监测自适应调整强度的系统，其特征在于，其特征在于，包括:透射式RIS单元、反射式RIS单元、用户终端；透射式RIS单元设置在每节列车车厢的窗户上；反射式RIS单元设置在每节列车的车厢内部；电磁波经透射式RIS单元增强，经透射式RIS单元增强的电磁波通过透射直射链路和折射链路两种路径到达用户终端：透射直射链路是经透射式RIS单元增强的电磁波直射到达用户终端；折射链路是经透射式RIS单元增强的电磁波被定向波束赋形到反射式RIS单元，再经由反射式RIS单元波束赋形反射到用户终端。本发明的系统改善了车厢内的无线信号覆盖范围及信号强度。

 本技术提供一种基于通感面向认证的密钥生成方法及系统。应用于通信感知一体化(ISAC)系统，系统包括ISAC基站和通信终端；该方法包括:ISAC基站获取周边环境中多个参考点的位置信息，并将各参考点的位置信息发送给通信终端；其中，位置信息包括角度和距离；ISAC基站和通信终端分别对每个参考点的角度和距离融合，得到各参考点的融合位置信息；ISAC基站和通信终端分别基于各参考点的融合位置信息，将各参考点分为n组，并对每组参考点中参考点的数量进行编码，得到第一密钥；ISAC基站和通信终端分别对ISAC基站与通信终端之间的信道特征进行量化编码，得到第二密钥；ISAC基站和通信终端分别将第一密钥和第二密钥结合，得到最终密钥。本发明能够提高密钥的保密率。

 本技术提供了一种多智能反射面辅助的高频通信系统及部署优化方法，通过优化多IRS(智能反射面)辅助MIMO(多输入多输出)系统，提升复杂环境下的通信性能。该系统解决基站‑用户链路受阻问题，利用IRS单次反射减少路径衰减，并引入正交部署策略，确保独立传播路径最大化系统容量。通过SCA(连续凸近似)算法优化IRS元素分配和功率分配，实现信道容量最大化。该方法提高系统容量，优化算法高效，部署成本低且绿色环保，适用于下一代高效无线通信系统。

 本技术公开了一种链路质量的LoRa多跳网络自适应传输系统及方法，系统包括:分层模块，确认网络中每个节点距离网关的跳数；路由探索模块，确定每个节点自己的父节点，根据分层模块中包里带的信号强度来选择；优化参数模块，网关依据节点到网关的链路质量，计算出可以优化的SF与BW，若链路质量良好，则节点切换成优化后的参数；节点管理模块，每个节点周期性的发送分层消息，定期更新基于信号强度的邻居表，依此来管理节点的删除与加入。本发明通过基于链路质量的自适应调整通信参数的方法，确保节点满足投递率的同时进一步降低传输时间，保证了数据传输的可靠性。

 本技术公开了一种全光可片上集成的任意波形产生装置，该装置包括输入端、输出端和波形产生器单元三个部分。第一结构输入端包含一个高度线性、低噪声的调频连续波源；波形产生器单元包括两个1‑N分支耦合器、多个马赫‑曾德尔干涉仪和多个光衰减器；输出端仅为一个光电探测器。线性、低噪声的调频连续波信号首先经过1‑N分支耦合器被送入到不同的马赫‑曾德尔干涉仪和光衰减器串联的链路中，经过该链路后可以获得不同幅度和不同频率的信号，该信号后续经过1‑N分支耦合器合束，通过调控信号的幅度和频率，再由光电探测器转换就可以合成所需的任意波形信号，利用该装置可以动态调节合成的任意波形，同时该装置还具有高度集成、低功耗、体积小等优点。

 本技术提出数字孪生云边网络下服务缓存与计算卸载优化方法，包括虚拟的数字孪生云边网络模型DTCEN，还包括基于凸优化使能深度强化学习的服务缓存与计算卸载联合优化方法JCO‑CR，DTCEN包含一个系统控制器SyC、一个云计算中心CC、I个基站BSs和J台用户设备UDs；BS集合记为，UD集合记为；每个BS配备一台用于提供存储和计算资源的MEC服务器，其中的存储和计算资源分别记为和；UDs随机分布在各BS的通信覆盖范围内并将与其最近邻的BS作为本地BS；通信覆盖范围内的UDs数量记为，其中；服务类型共有K种，记为；SyC负责收集系统状态信息并传输给DRL智能体，由DRL智能体做出服务缓存与计算卸载决策；本发明能够有效降低服务延迟，能在不同场景下均展现出更加优越的性能。