殷昌盛
- 作品数：15 被引量：15H指数：2
- 供职机构：国防科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 通信台站覆盖预测及三维显示被引量：1
- 2013年
- 研究通信台站覆盖预测及其优化显示的问题。传统的战场通信台站覆盖预测与地形显示并没有有机结合起来,并且通常是二维显示,不仅信息量少,而且很不直观。为优化覆盖预测与显示,基于战场地形高程等地理数据,实现了战场地形的三维再现。结合台站信息和地理信息数据,利用ITU-R P.1546电波传播模型,进行了台站覆盖预测及在三维地形上的显示。仿真结果表明系统三维效果显著,能够比较客观、形象地反映通信台站覆盖。在战场实际使用过程中,设计的系统可以为指战员呈现逼真、直观的战场通信状况,可大大提高制定作战方案能力和效率。
- 殷昌盛张旭熊辉
- 关键词：高程数据
- 无线Mesh网中多信道分配策略研究
- 无线Mesh网(WMN，Wireless Mesh Network)是一种由Mesh路由器和Mesh终端组成的多跳无线网络，具有传输速率高、覆盖范围广和组网成本低等优点，是解决无线终端接入Internet的一种比较有竞争...
- 殷昌盛
- 关键词：无线MESH网络信道分配博弈论遗传算法
- 基于无线传感器网络时钟同步的定位算法研究被引量：9
- 2015年
- 讨论了在无线传感器定位节点(文中称为锚节点)位置已知条件下,基于信号到达时间差(TDOA)的时间同步算法。根据所有传感器定位节点彼此之间周期性地广播信号,测量信号到达时间(TOA)来估计时间频率的偏移。当信源发送信号,由于传感器钟差造成的初始TDOA误差可以通过一系列补偿计算来减少误差。在一个加性高斯白噪声模型里,通过卡尔曼滤波提高钟差和频差的估计精度。在此基础上改善标签节点的定位精度。
- 陈辉熊辉殷昌盛魏浩
- 关键词：无线传感器网络卡尔曼滤波
- 无线Mesh网络中基于离散粒子群优化的信道分配算法被引量：5
- 2013年
- 无线Mesh网络中配置多接口Mesh路由器并使用多信道可有效增加网络容量并降低干扰。信道分配问题已被证明是一个NP难题。信道分配的目的是将可用信道分配到通信链路以实现网络干扰最小的目标。针对多接口多信道无线Mesh网络中的信道分配,提出了基于粒子群优化(PSO)算法。在实现过程中,通过增加交叉操作将其改进为离散粒子群优化(DPSO)用以处理信道分配这一离散问题。同时,引入了信道合并过程用以消除违背接口约束情况。通过仿真试验并与Tabu-Based算法对比,该算法能有效降低网络干扰并提升网络性能。
- 张旭殷昌盛熊辉李世升
- 关键词：无线MESH网络多接口多信道信道分配离散粒子群优化算法
- 一种基于深度强化学习的机动通信网智能规划方法
- 本发明公开一种基于深度强化学习的机动通信网智能规划方法及装置，所述方法包括以下步骤：1、资源要素预处理，对机动通信网网络的保障节点、被保障用户、架设地域等资源要素进行预处理；2、规划规则预处理，对机动通信网网络的规划规则...
- 杨若鹏聂宗哲殷昌盛江尚朱巍邹小飞张其增
- 文献传递
- 一种基于信息交互的多智能体分散式决策方法及系统
- 本申请公开了一种基于信息交互的多智能体分散式决策方法及系统。该方法包括：将多个智能体各自的观测信息输入到基于注意力机制的图卷积神经网络模型中，获得信息共享后的观测信息；将信息共享后的观测信息输入到基于神经网络的决策模型中...
- 杨若鹏殷昌盛杨远涛鲁义威韦文夏
- 一种基于博弈论的无线Mesh网信道分配算法
- 2015年
- 为解决无线Mesh网络中的信道分配问题,提出了基于博弈论的信道分配(GBCA)算法。该算法将无线Mesh网中各节点的信道分配过程作为一个博弈过程,信道分配策略作为博弈者的策略选择,信噪比函数为博弈的效用函数。基于NS2的仿真结果表明该算法在吞吐量和丢包率方面都有较好的性能。
- 殷昌盛
- 关键词：无线MESH网信道分配博弈论
- 一种基于深度强化学习的机动通信网智能规划方法
- 本发明公开一种基于深度强化学习的机动通信网智能规划方法及装置，所述方法包括以下步骤：1、资源要素预处理，对机动通信网网络的保障节点、被保障用户、架设地域等资源要素进行预处理；2、规划规则预处理，对机动通信网网络的规划规则...
- 杨若鹏聂宗哲殷昌盛江尚朱巍邹小飞张其增
- 一种融合语义和结构信息的静态知识推理方法及系统
- 本发明属于知识推理技术领域，具体提供了一种融合语义和结构信息的静态知识推理方法，包括以下步骤：将知识图谱中的实体、关系进行向量表示；在GCN模型基础上，构建实体节点在多重关系图卷积神经网络中的信息传递模型；将知识图谱的语...
- 鲁义威陶宇杨若鹏杨远涛殷昌盛卢稳新韦文夏石永琪
- 一种基于信息交互的多智能体分散式决策方法及系统
- 本申请公开了一种基于信息交互的多智能体分散式决策方法及系统。该方法包括：将多个智能体各自的观测信息输入到基于注意力机制的图卷积神经网络模型中，获得信息共享后的观测信息；将信息共享后的观测信息输入到基于神经网络的决策模型中...
- 杨若鹏殷昌盛杨远涛鲁义威韦文夏
