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农村环境监测中的无人机辅助分布式学习
利用无人机作为 IoT 环境监测的覆盖延伸中继器，本研究采用分割学习策略将边缘设备、无人机和服务器整合，以提高推理机制的适应性和性能，解决远程 IoT 学习应用中的连接和资源限制，并通过模拟分析证明了这种方法的鲁棒性和适应性。
PDF4 days ago
IJCAIPPTFormer: 无人机分割的伪多角度变换器
通过引入 PPTFormer 网络，我们提出了一种新的伪多视角转换网络，通过创建伪视角来增强多视角学习，并通过 Pseudo Multi-Perspective Attention（PMP Attention）和融合，实现了卓越的无人机图像
PDF8 days ago
注意力与无人机的结合：低成本无人机中 DDoS 检测的全面评估
探索低成本、基于 Wi-Fi 的无人机系统对抗分布式拒绝服务攻击的关键问题，研究了三种 DDoS 攻击变种，利用机器学习和时间序列转换等算法开发了伴随计算机上运行的检测机制，发现时间序列转换是最高效的模型，具有 0.1 秒的运行时间和在不同
PDF8 days ago
MM多无人机多 RIS 关注 QoS 的空中通信系统使用 DRL 和 PSO
无人机在提供无线服务方面具有优势，但资源限制给应用带来挑战。本论文介绍了一种优化模型，通过无人机路径规划和多重反射面支持，最大化吞吐量和覆盖范围，通过深度强化学习和粒子群算法解决了线性规划技术的限制，并通过大量仿真实验证明在服务质量方面相比
PDF20 days ago
无人机网络中用于多类分类的增强入侵检测系统
本研究提出了一种新的用于无人机网络的入侵检测系统，采用二元元组表示来编码类别标签，结合基于深度学习的方法进行分类，通过捕捉复杂的类别关系和时序网络模式来增强入侵检测能力，并通过对不同无人机共同特征的交叉相关研究来排除可能误导入侵检测分类的相
PDF22 days ago
通过数字孪生实现增强式强化学习资源管理：机遇、应用和挑战
提出了一种基于数字孪生增强的强化学习框架，旨在优化网络资源管理的性能和可靠性，此框架在物理网络中应用传统的强化学习面临多个统一挑战，包括有限的探索效率、收敛速度缓慢、长期性能较差以及在探索阶段的安全问题。
PDF24 days ago
MMUTM 系统中基于联邦学习的航空无人机协作宽带频谱感知和调度
我们在本论文中提出了一种数据驱动的框架，用于协同宽带频谱感知和调度网络化的无人机，其充当二级用户来机会性地利用检测到的 "频谱空洞"。我们的框架包括三个主要阶段：模型训练阶段，协同频谱推断阶段以及频谱调度阶段。我们还提出了一个多联邦学习架构
PDFa month ago
航空通信的未来：增强式无人机通信技术综述
智能反射表面（IRS）和无人机（UAV）的出现为无线通信领域树立了新的标杆。本文全面调查了 IRS 和 UAV 在无线网络中的协同集成，突出展示了这种创新组合如何显著提高网络性能，特别是在安全性、能源效率和可靠性方面。UAV 的多用途性与
PDFa month ago
STHN: 无人机热红外图像与卫星影像的深度齐次估计与地理定位
STHN 是一种新的无人机热定位方法，通过粗糙到精细的深度单应性估计方法，在低能见度条件下可可在无人机上次已知位置的 512 米范围内实现可靠的热定位，克服了热影像模糊纹理和自相似模式的困扰，显著提高了无人机热定位性能和鲁棒性。
PDFa month ago
针对无人机目标检测的模型无关防御对抗性补丁攻击
这篇论文提出了一种针对无人机物体检测中的敌对补丁攻击的新型模型无关防御机制，将对抗性补丁防御问题形式化为遮挡消除任务，通过中性化感兴趣对象上的对抗性补丁来改善无人机物体检测的可靠性。
PDFa month ago
无人机目标检测中基于对抗学习的尺度不变特征解缠
通过学习无人机对象检测的尺度不变特征，提出了一种改进单阶段推理准确性的方法，并设计了尺度不变特征分离模块和对抗特征学习方案来增强分离，最终通过使用尺度不变特征来实现鲁棒的无人机对象检测。
PDFa month ago
无人机视觉定位的大规模数据集：UAV-VisLoc
为解决无人机视觉定位问题，本文提出了一个大规模数据集 UAV-VisLoc，其中包含了来自中国 11 个地点的多种类型无人机图像和卫星地图，以支持模型的训练和测试。
PDF2 months ago
无人机群预测与优化轨迹的人工智能算法
研究论文探讨了人工智能技术在无人机飞行轨迹生成中的应用。研究主要关注准确预测无人机路径和高效避免碰撞所面临的挑战，通过系统地应用多样化的激活函数于单隐藏层前馈神经网络，提高了路径预测准确性。同时，提出了一种新的激活函数 “AdaptoSwe
PDF2 months ago
ARDDQN：无人机覆盖路径规划和数据采集的注意力循环双重深度 Q 网络
提出了一种 ARDDQN（基于注意力的循环双重深度 Q 网络），综合了双重深度 Q 网络（DDQN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制，以实现最大限度地收集来自物联网设备的数据和学习无人机的控制方案，同时结合了无人机定位、数据收集和路径覆
PDF2 months ago
无人机类型集：用于无人机检测和追踪的无人机类型检测基准
通过开发人工智能技术，本研究提供了一个包含不同类型未经授权的无人机数据集，用于比较各种被识别的目标检测模型，并提供了实验结果和方法描述。
PDF2 months ago
无人机目标检测环境匹配攻击
通过改进现有的算法，提出了一种环境匹配攻击 (EMA) 方法来优化对色彩的限制，以更好地匹配环境，并在无人机领域达到几乎相同的攻击性能，超越了基线方法的物理特定场景，并在可视化和颜色差异方面具有显著的优势。
PDF2 months ago
确保无人机安全：基于视觉信息的实时碰撞避免框架，通过目标检测、跟踪和距离估计
使用光学传感器进行无人机的检测、跟踪和距离估计，通过深度学习框架、目标检测模块、跟踪模块和深度估计模块实现全自主飞行和高级空中流动的无人机。
PDF2 months ago
杂草分级的野外无人机影像数据集：蒴草数据集
研究通过使用商业无人机和计算机视觉系统，对西蒙塔纳州的草地进行航拍，训练了图像分类器以识别叶苣草的存在，并获得了 0.84 的准确率，为生态学，保护和遥感领域提供了改进叶苣草分类性能的机会。
PDF2 months ago
大型语言模型用于无人机：当前状态及未来发展路径
无人机与大型语言模型的集成有着重要的潜力，能够推动自治系统的发展，提高数据分析和决策过程的效率，并在紧急情况下实现自主数据处理、改进决策能力和加快响应时间。
PDF2 months ago
利用振动分析进行无人机起飞 / 着陆前后机翼异常检测的机器学习研究
利用信号处理和机器学习方法，通过对全面振动分析数据的分析，以确定在飞行前后运行过程中叶片缺陷的存在，为未来智能城市的关键基础设施部分 —— 无人机，提供了恒定的监控以确保其可靠性。
PDF2 months ago