本技术提供一种NPDCCH资源调度方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括:网络设备基于目标终端的传输数据速率，确定所述目标终端的优先级；基于所述目标终端的优先级，向所述目标终端发送NPDCCH资源；其中，所述目标终端的传输数据速率越高，所述目标终端的优先级越高。从而提高终端接入成功率，对NPDCCH资源灵活分配，确保网络资源的高效利用。

 本技术公开一种基于信用机制的抗动态SSDF攻击方法及系统，方法包括:为网络中的每个用户分配一个初始声望值；重复执行以下步骤，直至满足预设的终止条件；每个用户执行本地频谱感知，通过对周围环境的观察来判断某个频段是否被占用；利用当前声望值、历史声望值、增益因子和抑制因子计算综合声望值；根据计算出的综合声望值，为每个节点分配一个融合权重；利用分配好的融合权重，将各个节点的本地频谱感知结果进行加权融合，得到决策结果；根据全局决策值和本地频谱感知值进行比较，更新每个声望值。根据用户中的次级用户的历史和当前感知行为，利用Beta声望系统为其分配声望值，并组合成综合声望值来衡量次级用户在集中式协作频谱感知中的可靠性。

 本文属于移动群体计算技术领域。本申请提供一种面向空地协同移动边缘计算的任务联合卸载与迁移方法。本公开实施例考虑到完全由无人机‑车辆组网的边缘计算计算下资源异构、资源有限、通信范围有限和网络动态波动的场景；该方法将DAG任务的联合卸载和迁移问题进行建模，并表述为用户DAG任务平均延迟最小化问题；该方法考虑到UAV和车辆的不同特性，触发任务迁移的条件不同；该方法考虑了同一个DAG任务可能发生多次迁移的情况，考虑了任务迁移、任务上传、计算结果下载的最短传输路径。

 本技术提出了一种非理想智能超表面辅助宽带边缘计算中的时延优化方法，用于解决现有理想反射模型的IRS不能反应真实反射模型的技术问题。本发明的步骤为:根据用户在IRS辅助下向配备有边缘服务器的基站卸载数据构建非理想IRS模型，根据非理想IRS模型的相移模型、通信模型和计算模型构建联合优化用户卸载数据量、边缘计算资源、MUD向量和IRS的基准相移最小化所有用户的加权和时延的优化问题；采用块坐标下降算法联合优化计算资源和通信资源。本发明交替优化计算和通信资源可以有效简化非凸IRS反射约束问题，提升求解效率，实现更优的资源分配和性能优化。本发明通过优化IRS辅助宽带移动边缘计算系统的资源分配，能够显著降低用户时延，提高系统性能与资源利用效率，同时验证了非理想IRS反射模型的重要性与性能增益。

 本技术涉及电子通信与无线定位领域，特别涉及的是远距离的蜂窝定位技术。本发明针对的主要场景是一些特殊场景，比如隧道、都市峡谷等复杂地形情况下。在上述场景下，GNSS信号存在定位失效和定位精度差的问题。基于目前国内商用基站建设成熟，在绝大多数地区能够实现LTE信号的覆盖，本发明引入蜂窝信号(LTE)作为一种机会信号，利用蜂窝信号中的导频信号完成基站到用户设备的信道估计，并通过ESPRIT(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法，从估计的信道矩阵中提取出时延参数，从而完成对TOA的估计，实现伪距测量。在伪距测量完成后并通过扩展卡尔曼滤波(EKF)，以提高系统的精度和鲁棒性，本发明经过了仿真和实测验证，成功实现了一个稳定并且高精度的车载定位系统。

 本技术公开一种基于光注入增益开关光频率梳的高频段毫米波低相噪源结构及产生方法，应用于高频毫米波信号产生技术领域，针对现有技术中通过光注入增益开关产生毫米波的方式则是存在着频率间隔较大的光梳齿功率较低难以进行拍频以及很少有对其拍频信号相噪性能进行具体数值分析等问题；本发明的结构包括光注入增益开关产生的光频率梳；通过光带通滤波器将光频率梳的某根梳齿滤出并用于注入锁定半导体激光器；基于半导体激光器的光注入锁定技术对滤波得到的梳齿进行锁定放大；注入锁定状态下第一、第二半导体激光器输出光进行拍频，产生具有良好相位噪声性能、大调谐范围、相位噪声性能不随光频率梳阶数增加而恶化的毫米波信号。

 本技术公开了一种基于神经网络与射线追踪模型的干扰源定位方法，属于无线通信技术与源定位领域。本发明神经网络与传统几何计算相结合，而经过训练后的神经网络，能够拟合原本十分复杂的数学计算或者迭代优化过程，快速对干扰源进行定位。本发明通过使用几何计算与神经网络混合的方式，代替复杂的电磁方程计算，降低了干扰源定位处理的计算复杂度，提升了预测效率；在预测干扰源位置时，除了能够定位空间坐标以外，也能够对主要的干扰信号方向进行路径预测，绘制出其干扰信号的行进路径，获取路径信息。本发明是无线通信技术与深度学习/神经网络技术的融合发展的一项技术，为源定位处理方法的改进提供了思路。

本文章属于定位技术领域，尤其涉及一种集成室内室外的定位装置。本实用新型通过集成多种定位技术，可同时涵盖室内与室外定位场景，在室内没有GNSS信号时可切换到蓝牙或Wi Fi定位模式。提供两种GNSS定位技术版本，针对不同场景需求，不同成本要求。内置的温度传感器可检测设备环境温度，在冷链运输中除了记录定位信息外，还能检测冷链运输中的温度。内置的三轴加速度计可实时监控设备的运动状态，可在检测到特定的运动状态时，触发定位动作，记录事件并上传至服务器。使用LoRaWAN网络上传定位信息，极大的提高了续航能力，可连续工作两到三个月时间。另外，本实用新型抛弃传统的充电接口，采用磁吸充电的方式，大大增强防水性能。

本技术无线传感器网络均衡簇首节点能量的方法，在无线传感器网络的节点在成簇前进行簇首节点初选时，使用了信息年龄AoI来丢弃新鲜度低的选举消息，然后以距离簇首节点若干跳为限制条件筛选出节点成簇，经过K轮数据发送/接收后，由于每个簇成员节点处理的数据量不尽相同，从而导致每个节点的剩余能量不等，其中，簇首节点的能耗最为严重，为了均衡所有节点的能量，每隔一段时间更新簇首节点，由当前簇首节点通过获取簇成员节点处理过的数据量，通过广播直接指派其中处理过的数据量最小的簇成员节点为新的簇首节点，从而不仅均衡了所有节点的能量，还能将簇首节点选举过程的能耗最小化，达到延长无线传感器网络寿命的目的。

 针对大规模无人集群的机上通信模块的通信网络问题，本技术提出一种基于神经网络的机载通信网络评估方法，包括如下步骤:选取评估指标；确定各评估指标权重；标准化各指标值；构建输出网络评分；样本划分。该方案的核心模块是神经网络模型，具体来说，它接收来自机上网络的相关数据作为输入，并通过网络的隐藏层和权重参数进行计算和处理学习，最终输出对网络评估情况的预测结果；通过运用该种方法至无人集群飞行任务中，有助于及时发现通信故障和异常情况，提供及时反馈和决策支持，提高任务执行效率和安全性。