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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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公开(公告)号：CN106533521A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611137148.5
申请日：2016-12-12
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0426 , H04B7/0413
CPC classification number: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B7/0426
Abstract: 本发明提供了一种基于截短级数展开的LR-RZF大规模MIMO系统预编码方法，首先建立基站到用户的下行链路信道模型，然后对信道矩阵采用LR技术进行变换，以及采用RZF技术得到LR-RZF预编码算法，接着利用截短级数方法来代替矩阵求逆来降低求逆运算的复杂度。最后在最优SINR基础上求出截短级数的最优系数，并计算出移动用户的平均到达率。本发明主要针对的是大规模MIMO系统下行链路进行预编码,如何降低线性预编码RZF算法中矩阵求逆计算复杂度以及减少用户间干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105960009A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610235933.8
申请日：2016-04-15
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04W64/006 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供一种软件定义无线传感器网络中的定位方法。该方法包括步骤：为网络中的节点设立一个贡献矩阵，矩阵中某一元素为该元素对应列上的锚节点对该元素对应行上的盲节点定位结果的贡献值；根据设立的矩阵，利用软件定义网络中控制器对全局网络信息的可知性，构建一个最优化问题，通过0‑1规划的方法为盲节点从所有锚节点中选取定位节点，满足所选取链路的功率之和不大于该无线传感器网络的总功率，并且在该要求下使得网络中所选取链路的贡献值之和达到最大；利用所选取定位节点的已知位置信息，使用线性最小二乘算法计算该盲节点的位置。本发明能在无线传感器网络功率受限的情况下为盲节点选取最利于其定位的节点，提高其定位精度。
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公开(公告)号：CN103200576B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201310048771.3
申请日：2013-02-07
Applicant: 东南大学 , 南京东大移动互联技术有限公司
IPC: H04W16/14
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种基于预置门限切换的同频干扰避免方法，包括切换参数采集过程、跨层切换决策过程、跨层切换执行过程和跨层切换性能评估及信息反馈过程。具体是，首先通过建立移动终端的移动状态模型和同频干扰分析模型，将移动终端的移动性和各个基站上的同频干扰产生的中断概率作为跨层切换的决策因素；其次根据移动终端的移动性、干扰分析结果和预置切换门限对是否进行跨层切换作出决策；然后通过最大化宏蜂窝?毫微微蜂窝（Macro?Femtocell）网络的效用函数得到最优的用户发射功率；最后对执行后的结果进行性能评估。该方法能够有效消除Macro?Femtocell同频干扰问题，降低上行传输用户的中断概率，提高系统中所有用户的和速率/网络吞吐量并改善网络容量，使Macro?Femtocell异构网络中资源得到有效利用。
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公开(公告)号：CN103402238B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310308216.X
申请日：2013-07-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种超高速无线局域网下行中继接入控制方法。超高速无线局域网中的各移动用户终端既可以与接入节点建立直接链路，也可以通过中继节点与接入节点建立两跳的转发链路。网络中各节点在中心控制节点的实时调度下，以最大化系统容量为目标，并保证各接入节点和中继节点的负载均衡，满足各移动用户终端的QoS需求。方法的具体步骤包括：中心控制节点根据各链路的当前信道状态，以及各移动用户终端的QoS需求，计算各可能接入链路的接入概率；中心控制节点根据所求概率值将所有可能的接入按降序排列；在保证接入点和中继节点负载均衡，以及各节点相关硬件约束的基础上，按序选择各链路接入网络。
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公开(公告)号：CN104793182A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510190763.1
申请日：2015-04-21
Applicant: 东南大学
IPC: G01S5/10
CPC classification number: G01S5/10
Abstract: 本发明公开了一种非高斯噪声条件下基于粒子滤波的室内定位方法，该方法采用基于次优重要性函数的粒子滤波方法，在训练阶段，将物体运动的加速度和测量噪声建模为服从混合高斯分布的随机向量；在定位阶段，通过对非线性的观测方程进行局部线性化，得出次优重要性函数和权系数，进而改善粒子滤波中粒子退化现象，实现对状态向量的最优估计。该方法的优点在于：一方面，混合高斯模型的建模相比较高斯噪声更接近实际情形，可以有效的减小模型近似带来的误差；另一方面，通过求得的次优重要性函数可以改善粒子滤波过程中权系数的退化速度，提高算法效率和精度，从而有效提高定位精度。
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公开(公告)号：CN104684095A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510105413.0
申请日：2015-03-10
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/04
CPC classification number: H04W28/16
Abstract: 本发明提供了一种异构网络融合场景中基于遗传运算的资源分配方法，其主要包括建立优化目标函数、遗传运算处理和无线网络资源分配三个阶段。首先，根据获取的异构网络资源信息、移动终端数量、业务种类及其服务质量QoS要求来建立优化目标函数和其所需要满足的约束条件；其次，将优化目标函数映射为遗传运算的适值函数，初始化种群并设置遗传参数，通过选择、交叉、变异，种群更新等一系列迭代操作后找到适应值最大的个体即为最佳资源分配方案；最后，根据遗传运算求得的最佳资源分配方案，给移动终端的每个业务请求分配最佳的资源块数。本发明所提供的方法解决了异构网络中能最大化资源利用率和网络效用，同时满足业务服务质量的最佳资源分配问题。
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