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公开(公告)号：CN118368632A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410479061.4
申请日：2024-04-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明中提出了一种面向列车的粒子群优化(PSO)超宽带(UWB)基站布置方法，首先推导标签在不同位置的定位误差理论表达式，其次，沿着标签运动轨迹积分，根据不同优化目标构建适应度函数，最后，利用粒子群优化算法，得到最小化适应度函数对应的最优基站布置。该发明包括以下步骤：(1)推导不同位置处的定位误差表达式，明确定位误差随标签位置坐标的变化。(2)根据不同的定位优化目标，构建粒子群优化算法适应度函数并优化基站布置。本发明考虑场景中存在固定障碍物，利用粒子群算法的求解基站最优布局，实现了固定区域内的定位误差累积最小化。另外，本发明针对感兴趣区域、维度，增加该部分区域影响权重，实现感兴趣区域、维度的定位增强。
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公开(公告)号：CN117114660A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310686502.3
申请日：2023-06-09
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/30 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q30/0283
Abstract: 一种基于Stackelberg博弈的废旧家电回收利润分配方法。该方法是将回收链进行拆解细化，分为企业和个人回收商、拆解商和再生产商。并设置了不同的参数βrp:再生产商对价格的敏感系数和βr:消费者对回收价格的敏感系数，将模型分为两种不同的形态，对于不同的回收链情况提供了不同的利润分配方法。而且发明中的两种模型更加具体且具有实用性。并且讨论得到了如下两个结论：回收链中博弈的存在会使得回收链成员利润上升但总利润下降；与基本的三种回收模型进行对比，发现回收链成员数量上升会使得闭环供应链总利润下降，但是回收链利润会上升。因此在实际使用中若要增加回收链利润来达到提高回收效率的目的，则本发明的模型效果更符合要求，利润分配方法更加优秀。
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公开(公告)号：CN116203499A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310124056.7
申请日：2023-02-16
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出一种智能工厂内UWB定位遮挡检测方法，首先利用误差求解的方法，推导遮挡情况下的误差表达式，基于每一条路径的测距误差判定遮挡；其次针对各路径误差求解方程均无解的情况，利用每四个基站构成一个误差四面体体积的方法，计算各个误差四面体的体积；最后设定遮挡误差及误差四面体体积阈值，结合两种方法进行联合遮挡检测。本发明在现有基于最小二乘法求解TOA定位线性方程的基础上，通过假定遮挡情况进行公式推导，依据测距数据即可求解出对应路径上的误差影响，通过迭代，可以准确求解出各路径的误差影响，适用于单条或多条路径的遮挡；本发明方法平衡各路径的遮挡判定，减少判定偏向于某一路径产生误判。
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公开(公告)号：CN113347323B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110600750.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 同济大学
IPC: H04N5/21 , H04N19/117 , H04N19/625
Abstract: 本发明中提出了一种基于像素自相关性的KMV‑Cast伪模拟视频传输去噪方法，其特征在于，该方法包括：步骤1，对高度相似的像素块，利用云端相关信息进行图像重建；对低相似度的像素块，进行图像传输、接收、重建、处理；步骤2，对传输的像素块，进行自适应选择性添加维纳滤波；同时配合选择性滤波，基于信噪比最大化，对参数优化更新。通过上述过程，重建的图像块可以进行功率的合理化分配，使得重要的像素块传输所分配的功率更高，最大程度提高了图像质量；同时，重建的像素块可以基于重建图像信噪比最大化，自适应性选择添加维纳滤波，最大程度提高了像素块质量。
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公开(公告)号：CN107801190B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201710874020.5
申请日：2017-09-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于HDP‑NSHMM的频谱感知方法，采用分层狄利克雷过程‑非平稳隐马尔可夫模型对历史感知数据进行融合和聚类，在聚类循环中，在当前状态的保持时间较短时，设置较大的自转移偏移参数，以保证其状态不会随时间快速变化，而随着当前状态保持时间的增长，减小自转移偏移参数，从而减小状态的自转移概率，使其更有可能选择转移到不同的状态。与现有技术相比，本发明通过与聚类类别保持时间相关的自转移偏移参数调整状态自转移概率，对于信道状态的变化能够更准确的判断，通过固定的状态类别可避免冗余状态的出现，提高了历史感知数据聚类准确性，从而具有更高的感知性能，提高了频谱判决准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108599881B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201810191313.8
申请日：2018-03-08
Applicant: 同济大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/309
Abstract: 本发明涉及一种用于多用户多信道的无线电动态频谱接入方法，包括以下步骤：S1：基于狄利克雷过程，根据单位时间内认知无线电网络中簇头广播的ACK/NACK消息，获取各虚拟用户的子载波加载策略和数据包到达率；S2：定义目标次要用户数据包的冲突概率；S3：获取目标次要用户的数据包传输时延所服从的概率密度函数；S4：建立数据包传输时延与目标次要用户数据包的队列时延之间的关系，获取多媒体传输的总时延特性；S5：结合数据包重传次数，获取多媒体传输的信道容量特性；S6、结合容量特性和时延特性，构建服务质量评价体系，通过最大化服务质量，为目标次要用户制定最优的数据包加载方式。与现有技术相比，本发明具有降低开销、实用性强等优点。
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公开(公告)号：CN104113399B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201410336019.3
申请日：2014-07-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种多用户MIMO系统中基于矩阵条件数的用户选择方法，包括以下步骤：步骤S1：基于预编码矩阵对原始符号进行预编码处理，获得传输符号；步骤S2：发送端接收用户反馈的信道向量，利用基于矩阵条件数的半正交用户选择改进算法进行用户选择，每次迭代选定一个用户索引，此用户索引满足信道向量F范数平方值最大或矩阵条件数最小，获得性能最好的用户集合，构成射频链路，并发送传输符号。与现有技术相比，本发明具有发送端的等功率分配、有限的动态变化范围以及能减少硬件压力等优点，比传统算法的性能要好，能挑选出更具有正交性的用户，从而减小各个用户之间的干扰。
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公开(公告)号：CN103929281B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201410131228.4
申请日：2014-04-02
Applicant: 同济大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04L1/06 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种MIMO系统中基于向量自回归的贝叶斯压缩感知反馈方法，包括以下步骤：1)建立MIMO信道模型；2)建立VAR模型实现信道预测；3)运用贝叶斯压缩感知减少反馈速率。与现有技术相比，本发明通过引入VAR模型来描述邻接CSI的关系，并引入时空压缩为了减少信道大小的范围，并且减少信道向量的维度等优点。
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公开(公告)号：CN105678678A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610037552.9
申请日：2016-01-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯推理的群体相关视频加密方法，建立视频图像加密数学模型和理论框架；基于分层贝叶斯进行解密密钥分析，得到解密信号的最小均方误差估计；先验信息秘钥提取，包括：相关信息密钥提取；幅值信息密钥提取；假设本地加密方拥有大量参考图像，提取本地参考图像中与原始视频图像数据最相关的信息作为密钥之一对图像进行解密。对原始视频图像信息进行DCT变换，得到系数矩阵，通过对系数矩阵进行矩阵变换得到加密图像。由于图像数据在本地存储时存在量化噪声，假设量化噪声近似服从高斯分布，整个推导过程以信号量噪比的最大化为优化目标，保证图像经解密恢复后视觉质量不受影响。本发明采用贝叶斯推理并通过最大化信号量噪比来获得最佳先验知识，抗噪声性能大大提高。
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公开(公告)号：CN105282073A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510609213.9
申请日：2015-09-23
Applicant: 同济大学
IPC: H04L27/00 , H04W84/18 , H04B17/391
CPC classification number: H04L27/0006 , H04B2201/692 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于认知无线电的车联网通信方法，包括步骤：1)建立狄利克雷模型，用于描述每一时刻来自不同车辆的感知数据之间的相关性；2)根据狄利克雷模型建立隐马尔科夫模型，用于描述观测值和隐蔽信道状态之间的关系；3)根据隐马尔科夫模型，根据下一信道状态更倾向于与前一信道相同的状态，确定信道状态转移概率；4)根据获得的信道转移概率，得到下一路段信道的可用性。与现有技术相比，本发明在CR-VANET中采用机器学习算法，将充分利用历史频谱感知数据库，利用狄利克雷过程和非参数的隐马尔可夫模型，进而利用频谱数据和隐藏的信道状态之间的关系，提高通信效率。
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