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公开(公告)号：CN106209336B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610557130.4
申请日：2016-07-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种软件定义移动网络中的资源分配方法，包括以下步骤：1、各个MBS对MUE进行资源分配，并将子信道分配的结果上传给SDMNs控制面；2、各个FUE估计信道增益，并上传给SDMNs控制面；3、各个FBS获得本Femtocell小区内FUE的信道增益，并上传给SDMNs控制面；4、以最大化接入FUE数和最小化占用子信道数为目标函数，建立凸优化问题；5、求解步骤4建立的凸优化问题，得到全局最优解，即最优联合用户接入和信道分配方案，以及分配在各个子信道上的功率。该方法在保证接入用户的QoS前提下，对所需接入网络中的FUE进行接入控制，从而最大化网络中的FUE接入数和最小化信道占用数。
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公开(公告)号：CN105188034B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201510738895.3
申请日：2015-11-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种无线传感器网络中的协作定位方法。该定位方法基于每个待定位节点的接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)和估计位置的克拉美罗下界(Cramer‑Rao Lower Bound,CRLB)，为其划分不同的节点簇，并从节点簇中选取对定位精度更有利的参考节点，利用所选取参考节点的已知位置信息，使用线性最小二乘(Linear Least Squares,LLS)算法计算该待定位节点的位置。通过上述方法为待定位节点选取参考节点，以轻微降低定位精度的代价，极大减少无线传感器网络的能量消耗以及协作定位的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN108366428A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810227709.3
申请日：2018-03-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及OFDM认知无线网络技术领域，公开了一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法及装置。该方法包括：从用户对主用户进行能量值检测，并产生对主用户状态的硬判决值；对于给定的分区组合，从用户计算自身的接入概率，同时数据融合中心计算该分区组合中所有从用户的接入效益并反馈给从用户，从用户依据接入概率和接入效益决定是否结束更新分区组合；依据分区组合各联盟中从用户对主用户状态的硬判决情况，选定一个联盟进行接入并最大化该联盟的接入效益。本发明充分考虑了用户的接入公平性以及用户的分区迭代意愿，能够充分利用信道时隙资源从而最大化实际的联盟接入效益，使网络中信道和功率资源得到有效利用。
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公开(公告)号：CN108174379A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810131425.4
申请日：2018-02-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机和阈值筛选的恶意用户识别方法及装置，用以解决二级用户中的恶意频谱感知问题。该方法通过提交二级用户对主用户的能量检测值，采用支持向量机方案对二级用户的能量检测值进行分析，并提取二级用户对主用户的状态分类正确率。其次，通过引入识别概率和误筛概率的概念，计算出二级用户的状态分类正确率阈值，并筛选出二级用户中的恶意用户。本发明能够在多种数据篡改攻击模式以及大规模恶意二级用户攻击中有效地识别恶意用户，从而保证正常用户的频谱资源分配。此外，本发明方法可以在某些固定的时间点执行并筛选恶意用户，能够满足各种计算复杂度的场合。
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公开(公告)号：CN104812047B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201510129920.8
申请日：2015-03-24
Applicant: 东南大学 , 南京东大移动互联技术有限公司
IPC: H04W52/34
Abstract: 本发明公开了下一代WiFi中基于干扰代价信息的多小区功率分配方法，包括如下步骤：获取信道信息，建立用户信道容量与基站功率的函数关系，并结合负载信息建立各小区内用户的频道分配矩阵；以最大化系统吞吐量为目标，建立优化目标函数和约束条件，用KKT方法求得最优的功率分配方案；根据最优解，结合频道分配矩阵，对小区进行功率分配，并迭代更新干扰代价信息。本发明提出的基于干扰代价信息的多小区功率分配方法能有效地协调小区间同频干扰，在满足用户服务质量的同时最大化系统吞吐量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107943887A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711133859.X
申请日：2017-11-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种传送带环境下的RFID标签排序方法，属于物联网射频识别技术领域，该方法包括：从阅读器的接口中获取一组RFID标签的数据，包括标签号、时间、RSSI和Doppler数据；将所获得的数据按照标签号分类存储；对每个单标签数据中的RSSI数据进行曲线拟合，并判断是否存在峰值异常或带宽异常；如不存在异常，则根据RSSI数据拟合曲线的全局最大值点对应时刻进行排序；否则，对Doppler数据进行处理和拟合，根据Doppler数据拟合曲线的第一个为实数的峰值点或谷值点对应时刻进行排序。本发明考虑了RFID标签在实际传送带环境下数据噪声大、不健全等特点，利用RSSI与Doppler排序正确性互补的特殊性能，有效提高了传送带环境下的标签排序正确率。
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公开(公告)号：CN107895130A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711063268.X
申请日：2017-11-02
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K7/10079 , G06K17/0029
Abstract: 本发明公开了一种基于碰撞树的自适应多叉树防碰撞方法，属于射频识别技术领域，本方法根据碰撞标签的个数和碰撞位数自适应地选择八叉碰撞树或二叉碰撞树搜索，在碰撞标签数大于等于4时选择八叉碰撞树搜索，通过发送查询命令获得碰撞序列的前三位碰撞位信息来确定新的查询前缀；在碰撞标签数小于4时选择二叉碰撞树搜索。本发明通过优化查询前缀实现无空闲时隙八叉树搜索，有效避免了在标签个数较多时二叉树的搜索效率低的缺点，也解决了多叉树搜索会增加空闲时隙的问题。与现有技术相比，本发明实现了在搜索过程中无空闲时隙，并在大幅减少了碰撞时隙的同时有效减少了系统总时隙数，提高了系统识别速率和吞吐率。
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公开(公告)号：CN107888289A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711120158.2
申请日：2017-11-14
Applicant: 东南大学
IPC: H04B10/116 , H04W4/024 , H04W4/33 , H04W4/38 , G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光通信与惯性传感器融合的室内定位方法及其平台，基于可见光通信技术，结合惯性传感器，实现在室内移动盲节点的高精度定位，具体步骤包括：根据可见光传播特性，建立接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)和距离的传播模型以及RSS归一化校准模型；建立惯性传感数据的校准模型与误差因子的线性模型，对误差因子进行自适应卡尔曼滤波以优化模型参数；定位过程中对可见光RSS数据和惯性传感数据进行校准修正；根据RSS-距离模型得到盲节点与锚节点的距离值，根据惯性传感数据得到单位时间位移距离与位移方向；对可见光数据与惯性传感数据进行融合计算，最终得到盲节点定位结果。
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公开(公告)号：CN104363664B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201410631633.2
申请日：2014-11-11
Applicant: 东南大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明一种用于毫微微蜂窝网络的动态混合接入控制方法，网络中的非注册用户和注册用户在Femtocell基站的实时调度下，首先根据其注册用户QoS需求进行功率分配；其次，若基站还有剩余的功率未分配，运用博弈理论建立非注册用户和基站剩余功率之间的博弈模型并进行求解；最后，基站根据上述两个过程将求得的功率值分配给相应用户，从而实现对于Femtocell网络的动态混合接入控制。本发明利用有限的功率资源，首先以保证注册用户的QoS为约束，以最小化分配给注册用户总功率为目标对注册用户进行功率分配；然后根据剩余功率的值，以基站作为卖家，而非注册用户作为买家，实现了以最大化卖家所得收益和买家效益为目标的功率分配。
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公开(公告)号：CN104093205B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201410333448.5
申请日：2014-07-14
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院 , 东南大学 , 江苏省电力公司
Abstract: 本发明公开一种基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)的无线定位系统锚节点部署方法。该方法综合考虑平均定位误差和信号覆盖率并对之进行联合优化，首先采用统计模型描述系统的定位误差，并将时变的信号强度参数建模为高斯分布；然后针对节点间RSSI测距时的扰动问题，基于拟合数据的残差给出有效避免扰动的阈值测距距离，根据此阈值对测距信息进行筛选，得到满足定位覆盖条件的空间点集并计算出覆盖率；最后，以平均定位误差和信号覆盖率作为联合评价标准，同时考虑锚节点的部署个数，利用线性加权和法将其转化为部署效率的单目标优化函数，并通过基于整数编码的遗传算法求解该函数，从而获得最优的锚节点部署位置，提高系统的定位性能。
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