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公开(公告)号：CN112510831B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202011342416.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 东南大学
IPC: H02J13/00 , H02S50/00 , G06F17/11 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06Q50/30 , H04W24/02 , H04W40/10 , H04W40/32
Abstract: 本发明公开一种用于分布式光伏电站数据传输中的分簇方法，适用于无线通信技术领域。首先，依据逆变器至智能子站的距离将所有逆变器升序排序，选择排序首位的逆变器作为一个簇头，对于距离簇头一定范围内的其他邻近逆变器，计算并判断若经由簇头向智能子站进行数据传输所产生的能耗小于直接向智能子站进行数据传输所产生的能耗，则将此邻近逆变器加入该簇，对未成簇的逆变器进行同样的分簇过程，直至所有逆变器均已成簇。其有效减少区域内逆变器向智能子站进行数据传输的总能量消耗，数据传输流量成本低，运维难度小，效率高。
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公开(公告)号：CN114599115A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210142923.5
申请日：2022-02-16
Applicant: 东南大学 , 中国人民解放军63983部队
Abstract: 本发明公开了一种无人机自组织网络信道接入方法，包括：当无人机节点有发送需求时，节点首先侦听信道，若无空闲信道则推迟传输，否则节点根据闲时接入概率决定是否接入、选择哪条空闲信道进行接入；节点做完决策后获得对应的反馈，根据当前节点与周围节点的决策相似度修改反馈的奖励值，并训练神经网络；下一次决策前，节点将历史决策和反馈作为状态输入神经网络，网络计算输出闲时接入概率指导节点的下一步决策；在每个时步重复以上过程，无人机决策体不断与环境交互学习，最终获得兼具自适应性、信道利用率和节点公平性的接入策略。
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公开(公告)号：CN114567400A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210199505.X
申请日：2022-03-02
Applicant: 东南大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413 , H04B7/185
Abstract: 本发明提出了一种基于几何随机的无人机空地MIMO信道建模方法。该建模方法所提模型为三维双圆柱体模型，与现有技术相比，该模型综合考虑无人机侧的散射、地面站侧反射和散射，无人机发射端和地面站接收端的移动性，特别是无人机侧的旋转和无人机三维移动航迹的影响，符合多种实际的通信场景；计算出时变距离、时变角度以及接收复包络信号，可以准确描述无人机空地MIMO信道的实际通信情况和非平稳统计特性，基于此建模方法，通过实际仿真可以总结出无人机通信方案的一些通用规则，为建立一个鲁棒的无人机无线通信系统提供思路。
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公开(公告)号：CN110418399B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910669223.X
申请日：2019-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于NOMA的车联网资源分配方法，能够有效提升网络的接入能力，显著提升全体用户的总传输速率。本发明方法首先引入分簇的概念，基站根据VUE用户的地理位置将用户归并成簇，同一簇内的用户可共享同一频谱资源。然后为了减少CUE与V2V的同信道干扰，采用匈牙利算法确定共享同一频谱资源的CUE用户及VUE用户簇，最后对VUE用户簇内的非凸问题采用粒子群算法迭代取优获取VUE用户簇内各个V2V发送方的次优发射功率，并计算出相对应的次优VUE吞吐量。本发明将NOMA应用于车辆与车辆之间通信V2V unicast用户中，在确保V2I及V2V通信的服务质量的基础上，使得V2V用户的总吞吐量达到最大值，为NOMA下的V2X资源分配问题提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN110381161B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201910686327.1
申请日：2019-07-29
Applicant: 东南大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网系统中基于博弈论的资源调度方法，包括：（1）同区域内的智能电表和接入点AP组成一个网络。智能电表以单跳或多跳方式将信息通信到AP。建立传输能耗函数；（2）智能电表有计算任务，若本地计算资源不足，则将任务卸载到路径上的其他电表或AP上，建立任务卸载能耗函数；（3）智能电表选择可接入的下个智能电表或AP；网络内所有智能电表和AP建立网络形成博弈；（4）智能电表计算它的各个策略的代价函数，通过对比选择代价函数最小的策略；（5）每改变一个智能电表的策略更新一次网络的连接状态；（6）博弈达到纳什均衡，所有智能电表不再改变策略，各个智能电表根据所选策略形成的路径进行多跳传输及任务卸载。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113489560A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110518392.0
申请日：2021-05-12
Applicant: 东南大学 , 中国人民解放军63983部队
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提出一种无人机非平稳空地MIMO信道的几何随机建模方法。该建模方法所提模型是一种三维几何随机模型，建模方法包括两个圆柱体模型，分别位于无人机和地面站侧，即假设在无人机和地面站通信系统中，无人机侧和地面站侧均存在散射，接收信号包括视距分量、一次散射分量和两次散射分量，同时考虑无人机和地面站的移动性，通过描述时变时延、时变到达角和离开角，建立非平稳信道模型。该模型在无人机实际通信场景下，能够建立一个可靠、高效的空地信道模型，为研究人员设计和测试无人机通信系统，推广无人机在生活各方面的应用提供理论支持。
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公开(公告)号：CN113315724A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110576833.2
申请日：2021-05-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种应用于RIS辅助移动通信系统的多普勒频偏估计与补偿方法。首先，输入所需参数，包括发射信号x和接收信号y；其次，使用多普勒频偏估计方法来获取直达径和反射径的多普勒频偏；最后，使用多普勒频偏补偿方法，最大程度地消除接收信号的多普勒频偏。本发明能够有效应对可重构反射面辅助移动通信系统中的多普勒效应；该方案具有应用范围广泛、估计结果精确、可行性较高等优点。
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公开(公告)号：CN113242182A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110499275.4
申请日：2021-05-08
Applicant: 东南大学
IPC: H04L12/725 , H04L12/721 , H04W40/12
Abstract: 本发明涉及一种基于SDN的移动自组织网络中QoS敏感的路由分配方法，针对SDN的集中式控制路由的特点，以最大化用户的QoS性能为目标函数，提出了一个路由分配问题。为了有效地解决这一问题，按照如下步骤求解。首先进行链路质量预测，利用时间序列分析的方法，对每条链路下一时刻的链路质量进行预测。然后形成路由问题，根据得到的每条链路下一时刻的链路质量，SDN控制器形成易于求解的路由优化问题。最后求解最佳QoS路由，使用差分搜索算法，为网络中的每条流实时求解最佳QoS路由，从而大幅度地提高网络吞吐量并降低系统时延和丢包率。
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公开(公告)号：CN113221763A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110537573.8
申请日：2021-05-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像亮度的火焰识别方法，考虑到火焰发生时会有着不同的亮度，按照大多数算法所采用的单一的火焰分割技术，并不能将有效的火焰部分进行分割，研究了一种以亮度为基准的火焰识别算法，可更有效得在多种环境下实现对于火焰的识别。本发明包括以下步骤：首先读取视频图像信息；然后根据亮度判据将图像分为高低亮度图像，分别采用高低亮度火焰分割算法，得到疑似火焰区域；再对该区域采取形态学处理，得到低噪且小空洞得到填充的图像；对分割出的部分提取其圆形度、颜色矩和纹理等特征组合为特征向量；最后使用支持向量机进行火焰的分类。本发明提高了火焰识别的准确性和可靠性，使用效果好，适用于复杂多变的环境。
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公开(公告)号：CN111194000A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010012997.8
申请日：2020-01-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法与系统，属于物联网蓝牙定位技术领域，该方法包括：将蓝牙接收器的接收信号强度指示RSSI数据用改进的加权KGMM混合滤波算法进行滤波处理，处理后的RSSI数据再用多层神经网络算法进行拟合处理，由此得出蓝牙接收器与锚节点的距离。本发明首先对蓝牙接收器的RSSI数据用一种新型的加权KGMM混合滤波算法进行预处理，得到平滑的数据，然后基于蓝牙的室内定位的实际需要，利用BP神经网络算法拟合数据得到蓝牙接收器与锚节点的距离。本发明融合加权混合滤波与多层神经网络的RSSI数据处理方法，有效地提高了测距精度。
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