本发明涉及无线通信技术和无线携能传输技术领域，且公开了一种射频供能反射面与无线中继系统的吞吐量优化方法，包括以下步骤：建立无线中继系统网络模型图；确定中继和IRS电池能量状态；建立系统吞吐量模型；制定中继和IRS能量收集和消耗，中继转发信息发射功率，模式选择约束条件；根据中央控制器获得的所有信道，以系统吞吐量最大化为优化目标，解决了已有研究考虑了使用固定供电方式的IRS与无线中继辅助通信系统，但受到电池容量的限制，在无法更换电池或者更换电池成本高的情形下，IRS和无线中继的工作寿命有限的问题，采用射频供能的IRS和无线中继，可以使系统工作寿命不受无线中继和IRS使用的电池容量限制的同时，改善系统的吞吐量性能。
📄 202211442649X
📂 H04W24_02
👤 广州大学
📅 2022-11-16
一种基于粒子滤波的UAV无线携能通信网络系统上行链路吞吐量最大化方法，针对两架UAV服务两个地面信息节点的无线携能通信网络系统，将UAV的飞行时间T等间隔划分为N个时隙，两个UAV在一个固定的位置上，交替地对两个地面信息节点发射能量信号进行充电，地面信息节点则交替传输信息到对应的UAV上，通过联合优化两架UAV的飞行轨迹，资源分配以及地面信息节点的信息传输功率，搜索出了一个全局最优解，以最大化系统上行链路的最小吞吐量。本发明优化方案效果较好，系统上行链路的最小信息吞吐量较高；用于对基于UAV的无线携能通信网络系统进行优化求解，以最大化系统的上行链路最小吞吐量，或者最大化地面信息节点获取的总能量。
📄 2021100520631
📂 H04W24_02
👤 浙江工业大学
📅 2021-01-15
本发明属于无线传输技术领域，公开了一种多无人机辅助物联网的总吞吐量最大化方法，包括获取蜂窝边缘用户和D2D设备的位置信息；构建多无人机辅助物联网的总吞吐量最大化问题，并将该最大化问题分解为两个子问题；解决D2D对的中继选择和时间分配子问题；解决无人机的三维部署子问题；对两个子问题进行交替优化，直至多无人机辅助物联网的总吞吐量最大化问题的目标函数收敛，获得最终的优化结果；根据最终的优化结果，实现多无人机辅助物联网的总吞吐量最大化。本发明实现较大的多无人机辅助物联网的总吞吐量。
📄 2024116555028
📂 H04W4_42
👤 浙江工业大学
📅 2024-11-19
本发明公开了一种反向散射辅助无线供能通信系统吞吐量优化方法，将优化反向散射辅助的无线供能通信系统长期平均吞吐量作为一个马尔可夫决策过程，所述马尔可夫决策过程包括系统状态s，动作a和奖励函数R三要素，采用深度Q学习算法来获取马尔可夫决策过程对应的最优在线策略，然后在所述环境射频源开启时，发射机按照最优在线策略执行。本发明能够适应信道状态、能量捕获条件和数据缓存的动态变化，可有效提高系统的长期平均有效吞吐量。
📄 2021110882145
📂 H04W24_02
👤 浙江工业大学
📅 2021-09-16
本发明公开了一种无小区共生无线电网络的吞吐量优化方法，每个时隙包括CSR阶段、PSR阶段和AC阶段，接入点发送信道估计控制信号，并在接收到上行导频信号后进行信道估计，计算得到直链信道的估计和估计误差、反向散射信道的估计和估计误差，中央控制器以最大化无小区共生无线电网络的反向散射通信吞吐量为目标函数，计算出接入点和反向散射设备的波束成形设置、各阶段的时长分配策略、反向散射设备的反射系数设置，无小区共生无线电网络跟据计算结果进行运行。本发明混合CSR‑PSR设置结合了CSR设置有利于主通信和PSR设置有利于反向散射通信的优点，从时长分配的角度，通过优化CSR阶段和PSR阶段的持续时间，最大化反向散射网络吞吐量总和。
📄 2025107780572
📂 H04W24_02
👤 浙江工业大学
📅 2025-06-11
一种基于深度强化学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，包括以下步骤：1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题；2)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即通过强化学习算法优化变量pi和来得到最优的ri。本发明提供一种在集能型无线中继网络中通过联合时间调度和功率分配实现以最大吞吐量最大化系统效益的方法。
📄 2018107956758
📂 H04W52_02
👤 浙江工业大学
📅 2018-07-19
一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，包括以下步骤：1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题；2)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即通过深度多网络学习的方法优化变量pi和来得到最优的ri。本发明提供一种在集能型无线中继网络中通过联合时间调度和功率分配实现以最大吞吐量最大化系统效益的方法。
📄 2018107959915
📂 G06F16_00
👤 浙江工业大学
📅 2018-07-19
一种集能型无线中继网络最大化系统吞吐量的在线控制方法,包括以下步骤：1)集能型无线中继网络中，通过最佳中继选择以及联合时间调度和功率控制实现端到端系统吞吐量最大化，其中，优化问题描述为一个多变量优化；2)将问题P1分解为中继选择和联合时间调度及功率分配两个子问题；3)针对中继节点k转发容量的求解得到最佳中继，最佳中继通过实现最大化总吞吐量得到最优化时间调度和功率分配本发明提供一种在集能型无线中继网络中通过最佳中继选择和联合时间调度及功率分配实现以最大吞吐量、最大化系统效益的可再生能量在线控制方法。
📄 2017108252165
📂 H04W24_02
👤 浙江工业大学
📅 2017-09-14
一种基于深度确定性策略梯度的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，包括以下步骤：1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题；2)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即深度确定性策略梯度方法优化变量pi和来得到最优的ri。本发明提供一种在集能型无线中继网络中通过联合时间调度和功率分配实现以最大吞吐量最大化系统效益的方法。
📄 2018107957483
📂 H04W24_02
👤 浙江工业大学
📅 2018-07-19
本发明公开了一种认知无线电网络中AoI约束下的网络吞吐量优化方法，将训练好的神经网络模型部署在次级接收器上，初始化训练好的神经网络模型，将认知无线电网络的当前状态空间输入到所述神经网络模型，获得神经网络模型输出的动作空间。然后据当前时刻信道状态是否繁忙，对神经网络模型输出的动作空间进行剪切，得到符合当前信道状态的动作，将获得的动作信息广播给次级发射器，次级发射器执行相应的动作，并将吞吐量结果反馈给次级接收器。本发明引入了AoI指标来测量接收器所需的数据新鲜度，时间复杂度极低，不仅优化了长期的吞吐量，也保证了接收数据的新鲜度，避免次级接收器掌握的数据过于陈旧。
📄 2021113344591
📂 H04W16_18
👤 浙江工业大学
📅 2021-11-11
一种射频能量捕获传感器节点吞吐量之和最大化的采样方法，传感器节点进行周期性的采样，并将采样数据以时分复用的模式发送给汇聚节点；节点在每个系统发送周期内的最大采样次数受限于每个系统发送周期内节点捕获的能量值以及系统发送周期值；本发明先给各个节点设置最低采样次数，再依据各个节点的单位时间内带权重的吞吐量由大到小的节点顺序依次增大节点的采样次数，直至达到能量上限或系统发送周期上限，从而实现网络带权重的总吞吐量最大化。本发明提供一种优化网络节点采样次数、最大化带权重的网络总吞吐量的采样方法。
📄 2017102347674
📂 H04W52_26
👤 浙江工业大学
📅 2017-04-12
本发明公开了专用控制信道多信道协议吞吐量的计算系统及方法。系统包括：输入参数模块：输入计算吞吐量所需的原始参数；模型分析模块：依据可用信道数量（不少于2个）的不同而采用相应的模型分析模块；吞吐量计算模块：根据TTRSMIT/TRTS/CTS，计算吞吐量：当0＜TTRSMIT/TRTS/CTS≤1，任何一对节点在信道1中RTS/CTS成功交互后，采用另一射频接口在信道2中传输数据；计算式：当TTRSMIT/TRTS/CTS＞1，任何一对节点在信道1中RTS/CTS成功交互后，采用另一射频接口在信道2中传输数据，如果信道2处于忙状态则切换到信道3中传输数据，如果信道3处于忙状态则切换到信道4中传输数据，以此类推；计算式：输出结果模块：输出计算结果。本发明具有计算精确、数据可信度高的优点。
📄 2012102728029
📂 H04L5_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2012-08-02
柿子坊 · 知识产权运营
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