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公开(公告)号：CN111757258A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010639947.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种复杂室内信号环境下的自适应定位指纹库构建方法，属于室内定位技术领域。根据AP铺设位置与空间结构，系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作，以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系，建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型，以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时，基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断，并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数，提高模型与现有环境间的耦合程度。实验结果表明，发明可利用相对少量样本数据，构建稳定可维护的室内信号分布模型，相较于其他算法，其定位精度也有一定程度提高。
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公开(公告)号：CN109819462A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910271411.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种解决随机异构传感网冗余感知的节点调度方法，属于传感器网络覆盖领域。所述方法包括：先采用Delaunary三角剖分图调整异构无线传感器网络中各节点的感知半径，再根据各节点的邻居节点对各节点自身感知圆盘的感知程度和各节点的有效约束圆弧，进而识别出网络中的需要进行休眠的节点。本发明通过上述方法，有效准确的识别出网络中的需要进行休眠的节点，解决了多级异构无线传感器网络中的重叠冗余感知的问题；使得多级异构无线传感器网络能够保持稳定可靠地工作，同时节点调度性能和去冗余质量得到了提高。
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公开(公告)号：CN103034211A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210554574.4
申请日：2012-12-19
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种基于无线网络的污水处理工艺监控系统，包括：工业无线传感网络、工业无线局域网络和无线广域网。工业无线传感网络负责采集污水处理各部分工艺的现场设备的相关信息；工业无线局域网络负责对传感网络发送过来的信息进行处理，同时将处理后的数据返回给现场设备；无线广域网络负责对远程监控申请进行传输与答复，在系统出现故障到故障解决期间，每隔一定时间自动将故障信息发送给指定的技术人员。本发明通过几种不同的无线网络将传统的分布式集散控制系统升级为一个网络控制系统，真正实现了无线远程实时监控。
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公开(公告)号：CN102147612A
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN201110088064.8
申请日：2011-04-08
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种基于32位微处理器的无线传感器网络数据采集系统，属于数据采集技术领域。本发明提供一种基于32位微处理器的无线传感器网络数据采集系统，由上位机和无线传感器网络系统组成，无线传感器网络系统包含协调节点、路由节点和传感器节点，节点中处理器模块采用32位微处理器。本发明具有以下优势：处理速度和效率极大地提高，可以实现运算量有较高要求的应用场景；可将完整的操作系统配置其中，通过在实时操作系统中对多任务和多中断配置多级优先级，实现真正的多任务调度，避免8位和16位微处理器在多中断时出现时的冲突和数据丢失现象。
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公开(公告)号：CN102065576A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201010287762.6
申请日：2010-09-20
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于传感器网络的物体流量监测系统，由监测节点与基站节点组成，基站节点与监测节点之间组成星型网络拓扑结构，基站节点为星型网络的中心；监测节点之间组成链状拓扑结构，监测节点将监测数据沿所在链状路由，采用多跳通信的方式向基站节点方向传递。本发明中所涉及的监测过程无需外设辅助标签，可实现对多处位置的物体进行流量监测，还可区别化识别物体的种类，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118055489A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410133114.7
申请日：2024-01-31
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了RSS+PDR双源多尺度融合的室内定位方法及系统，属于室内定位技术领域。所述方法通过PDR信号的辅助，对在线阶段待定位点进行分区扩展，改善分区归属错误产生的预定位偏移的情况；本发明通过在信号域与空间域的不同尺度下进行近邻筛选，降低最近邻参考点中出现离群点的概率；本发明通过PDR与RSS定位的动态链接式融合，结合两类信号源定位方法的优点，获取更准确的定位结果。综合实验结果可知，本发明提出的室内定位方法在解决复杂环境下的室内定位问题具有优势，能有效提升定位精度。
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公开(公告)号：CN111757258B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010639947.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种复杂室内信号环境下的自适应定位指纹库构建方法，属于室内定位技术领域。根据AP铺设位置与空间结构，系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作，以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系，建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型，以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时，基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断，并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数，提高模型与现有环境间的耦合程度。实验结果表明，发明可利用相对少量样本数据，构建稳定可维护的室内信号分布模型，相较于其他算法，其定位精度也有一定程度提高。
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公开(公告)号：CN111757257B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010639400.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种克服设备差异的动态模糊匹配室内定位方法，属于室内定位领域。步骤一、系统模型的构建，包括网络空间模型、子指纹库聚类模型和相似度模型；步骤二、指纹的概率特征提取；步骤三、模糊匹配方法，匹配得到局部指纹库；步骤四、位置计算，得到测试点的估计位置。作为一种动态的局部指纹库匹配方法，FMKNN通过可调的子空间匹配阈值，平衡匹配精度与计算复杂度之间的增益双赢；结合多维相似度系数，引入权重调整参数进行位置估计，优化近邻点集合的结构，突出邻近点的作用；削弱接收端设备差异带来的定位误差，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN109116300A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810685557.1
申请日：2018-06-28
Applicant: 江南大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于非充分指纹信息的极限学习定位方法，属于无线传感器网络定位领域。通过在离线阶段提出利用反距离加权插值法扩充指纹库，增加了指纹库的数据量并提高数据平滑性，并利用3σ准则对已扩充的指纹库进行奇异值剔除，提高了指纹库的健壮性；在线匹配阶段利用极限学习机的匹配速度快，精度高的优势进行定位计算；引入遗传算法优化随机初始化权值与偏置过程，提高定位的稳定性；达到了建库简单且提高了在线匹配精度的效率。
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