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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116017717A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202310018727.1(22)申请日2023.01.06(71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址410073湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人杜智勇黎飞宇王盛青徐坤汪西明陈嘉琦费长江(74)专利代理机构武汉东喻专利代理事务所(普通合伙)42224专利代理师张英(51)Int.Cl.H04W72/0453(2023.01)H04W72/51(2023.01)H04W72/542(2023.01)H04W72/541(2023.01)权利要求书2页说明书7页附图1页(54)发明名称一种无人系统集群网络中的混合式智能频谱管理方法(57)摘要本发明公开了一种无人系统集群网络中的混合式智能频谱管理方法,该方法构建了加权干扰图模型,基于节点的测量信息和通信性能反馈,采用强化学习方法,能够自主优化调整网络的工作信道,减小系统内部的用频冲突以及系统外干扰的不利影响。该方法以通信节点实际感知的通信性能为反馈指引频谱决策,能够适应复杂动态的频谱环境和无线信道环境,能够支持大规模无人系统组网通信频谱管理。其提出了集中式优化(业务数据网络信道选择)与分布式优化(基于强化学习的无线接入网络信道选择)相结合的混合优化结构,具有学习能力,且算法复杂度较低。CN116017717ACN116017717A权利要求书1/2页1.一种无人系统集群网络中的混合式智能频谱管理方法,其特征在于,包括:S1、构建系统外加权干扰关系矩阵以度量各信道上存在的非本系统的WiFi网络数量;所述系统外加权干扰关系矩阵包括针对业务数据网络的矩阵和针对无线接入网络的矩阵;S2、选择使所述业务数据网络在各信道上受到的实际加权干扰最小的信道作为所述业务数据网络的信道;S3、初始化所述无线接入网络的信道选择;S4、构建系统内加权干扰关系矩阵以描述系统内无线交换节点间的潜在干扰关系;S5、在当前时隙,根据接收到的终端检测的各信道WiFi信号,更新平均链路质量;S6、更新干扰分布向量并以此获取无线接入网络实际加权干扰,基于所述无线接入网络实际加权干扰和平均链路质量以更新无线接入网络的平均链路质量估计值;S7、在下个时隙的开始,按概率规则更新所述无线接入网络的信道选择;S8、若需要重新调整所述业务数据网络的信道或者网络状态发生变化,则跳转到步骤S1;否则,跳转到步骤S4。2.如权利要求1所述的混合式智能频谱管理方法,其特征在于,所述选择使所述业务数据网络在各信道上受到的实际加权干扰最小的信道作为所述业务数据网络的信道的公式包括:其中,I0(c)表示所述业务数据网络在各信道上受到的实际加权干扰,a0表示所述业务数据网络的信道,un,c表示无线交换节点n自身检测到的信道c存在的系统外的WiFi网络数量,形如δ(a1,a2)为信道干扰函数,n表示无线交换节点的编号,c表示系统可用的无线通信信道的编号。3.如权利要求1所述的混合式智能频谱管理方法,其特征在于,所述初始化所述无线接入网络的信道选择具体包括:所有无线交换节点从业务数据网络的保护信道集外的信道中随机选择信道。4.如权利要求3所述的混合式智能频谱管理方法,其特征在于,所述业务数据网络的保护信道集的具体定义式为:其中,C0表示所述业务数据网络的保护信道集,系统可用的无线通信信道集合为表示业务数据网络使用的信道。5.如权利要求1所述的混合式智能频谱管理方法,其特征在于,所述平均链路质量通过定义链路信号质量以计算获取;对每条单跳无线通信链路,定义链路信号质量为quality*(A+signal),其中quality与signal分别表示WiFi检测到的当前通信链路参数,quality为不超过1的分数,越大表示信号越好;signal表示以dBm为单位的信号强度,为负值,所加的预设的正数A是确保(A+signal)为正值的;各无线交换节点分别计算其与所连接的终端的链路的平均链路质量,即该无线接入网络链路的链路质量平均值。2CN116017717A权利要求书2/2页6.如权利要求1所述的混合式智能频谱管理方法,其特征在于,所述更新干扰分布向量并以此获取无线接入网络实际加权干扰的公式具体包括:其中,Ln={ln(c)}为无线接入网络n的干扰分布向量,In为无线接入网络实际加权干扰,an为无线交换节点n的无线接入网络所使用的信道,形如δ(a1,a2)为信道干扰函数。7.如权利要求2或6所述的混合式智能频谱管理方法,其特征在于,所述信道干扰函数δ(a1,a2)的表达式为:8.如权利要求6所述的混合式智能频谱管理方法,其特征在于,所述基于所述无线接入网络实际加权干扰和平均链路质量以更新无线接入网络的平均链路质