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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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公开(公告)号：CN110996279A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911292024.8
申请日：2019-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于无人机通信的多路并行传输数据调度方法与系统，该方法中遥控端与无人机端的主控制器同时控制多个射频芯片，以实现多通道并行传输。发送端将待发送数据分组打包为多个数据包，并为数据包标记全局唯一的序列号；以发送设定数量的数据包后收到接收端反馈的ACK包为一个估计周期对每条数据传输通道的吞吐量进行估计，并根据吞吐量估计情况计算各个数据传输通道发送数据包后到达接收端的时间，将数据包分配给抵达接收端最快的数据传输通道，使得接收端尽可能按序接收数据包。本发明避免了因接收端缓存阻塞造成的传输通道吞吐量低问题，有效利用了多条数据传输通道的优势，提高了无人机通信多路并行通道的数据传输速率。
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公开(公告)号：CN109960952A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910159509.3
申请日：2019-03-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及射频识别领域，公开了一种动态RFID系统中基于EDFSA的标签防碰撞方法，该方法在一帧识别过程中，首先利用上一帧开始时待识别标签数量、上一帧识别过程中出现的成功时隙数和碰撞时隙数、上一帧新进标签等信息估计系统有效识别范围内待识别标签的数量；然后根据待识别标签数量设置帧长并对标签进行分组，对每组标签进行识别；最后根据识别结果统计标签识别过程中出现的碰撞时隙数、成功时隙数，对每个标签群剩余待识别标签数量和离开有效区但未被识别的标签数量进行估计，为下一帧识别提供数据。本发明考虑了动态RFID系统中标签的移动性，为准确估计待识别标签数量和减少标签识别丢失率提供了解决思路。
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公开(公告)号：CN109600849A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811452851.4
申请日：2018-11-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/04 , H04W72/10 , H04L12/801 , H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于移动边缘计算系统的并行资源分配方法，针对移动边缘计算场景，基于组合并行拍卖机制，以最大化资源提供方（即MEC服务器和基站）和资源使用方（移动用户）的效益为目标函数，以不同业务的QoE需求等为约束条件，实现无线和计算资源的联合优化和快速分配；采用无线资源和计算资源并行定价协商方式，优化拍卖过程，加速拍卖收敛速度，从而降低算法复杂度和系统时延；采用分布式的定价协商方式，并给出加速拍卖收敛的方法，从而大幅度地降低移动用户数目增加所带来的计算复杂度和系统时延。
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公开(公告)号：CN106646368B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201611252650.0
申请日：2016-12-30
Applicant: 东南大学
IPC: G01S5/16 , H04B10/116
Abstract: 本发明公开了一种基于指纹匹配的可见光通信场景中三维定位方法，包括如下步骤：1、在定位场景中布置发射节点和指纹采样点，建立RSS指纹库；2、区域锁定：根据接收端收到的可见光信息，在RSS指纹库中进行搜索，得到与接收端接收到的可见光信息最接近的RSS指纹数据；以得到的RSS指纹数据为中心，锁定搜索区域；3、迭代搜索：在搜索区域中，使用K近邻迭代搜索，在传输距离构成的向量空间中搜索最近邻采样点，搜索得到若干个最近邻指纹采样点；4、位置估计：对搜索得到的所有最近邻指纹采样点的三维坐标求均值，得到接收端的实际位置三维坐标估计值。该方法定位精度高，且定位算法复杂度小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108174403A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810151725.9
申请日：2018-02-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络的k‑覆盖空洞检测方法。将无线传感器网络建模为一个图G＝(V,E)，V为所有节点的集合，E为所有相邻节点连线的集合；根据相邻节点间的距离信息，发现目前网络中所有1‑覆盖空洞的边界线段，并计算其权重；在发现的边界线段中，寻找合适的起始边界线段，并由此边界起始线段开始向其他相连的边界线段依次传递消息，发现所有1‑覆盖空洞的边界圆周；在当前网络中寻找一个能够完全覆盖目标区域的节点集合，休眠此集合中的节点使当前网络的覆盖度减去1，再次检测当前网络中存在的1‑覆盖空洞；再重复k‑1次，发现所有k‑覆盖空洞的边界线段和边界圆周。本发明在仅知局部化距离信息的情况下，能够准确检测网络中存在的k‑覆盖空洞。
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公开(公告)号：CN107969008A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711079625.1
申请日：2017-11-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种软件定义传感网集中式路由计算方法。将周期性信息采集与集中式决策相结合，首先中央控制器采集节点信息，然后中央控制器进行路由计算并将路径信息以“流表”的形式传递给网络中的节点，最后节点按要求采集数据并将数据上传给中央控制器。其中路由计算过程是本发明的重点，根据数据异构节点报告的信息以及网络限制条件，中央控制器将路由计算问题建模成一个最优化问题，首先建立网络模型；然后将网络分簇并选取簇首节点；最后基于簇首节点的负载均衡，在簇首节点之间建立多跳路由。本发明能够有效平衡软件定义传感网中节点的能耗和负载，提高了软件定义传感网的网络生命和资源的利用率。
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公开(公告)号：CN107801195A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711099357.X
申请日：2017-11-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种车联网定位中的路边单元优化部署方法，采用几何精度因子作为评价车联网定位性能的度量指标，并将K覆盖条件下路边单元的部署问题建模为优化函数建模时首先将K覆盖路边单元部署问题分解为简化的1覆盖部署问题，通过对各路边单元部署模式的几何分析给出部署效率最高的基本部署模式，然后将其扩展到K覆盖场景，寻求K层基本部署模式的空间组合并转化为一个优化函数，随后利用异步粒子群优化算法求解优化函数，以降低计算复杂度，对路边单元部署位置进行启发式搜索。本发明能够在K覆盖场景下通过优化路边单元部署位置，提高路边单元的部署效率，使系统获得最佳的定位性能。
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公开(公告)号：CN107249218A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710413708.3
申请日：2017-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/04 , H04W52/14 , H04L12/911 , H04L29/08
CPC classification number: H04W72/0406 , H04L47/70 , H04L67/10 , H04L67/32 , H04W52/146 , H04W72/0473 , H04W72/0493
Abstract: 本发明公开了一种MEC中无线资源和云资源的联合分配方法，包括：(1)MEC中的终端发起任务卸载请求，并建立终端的任务卸载代价函数；(2)异构网络的各个接入点获取覆盖区域内各个终端任务卸载代价函数，并将终端的任务卸载请求和网络的信道信息发送至朵云；(3)朵云基于合作博弈进行无线资源和云资源联合分配，利用KKT条件得到纳什均衡解，并将博弈纳什均衡解发送至终端；(4)终端根据纳什均衡解向朵云和接入点进行计算资源和无线资源请求；(5)朵云和接入点根据终端请求分配计算资源和无线资源。本发明基于合作博弈，充分利用朵云中有限的计算资源，在以最小化所有终端任务卸载代价为目标的同时，保证各终端任务的实时性，满足各移动终端的任务卸载需求。
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公开(公告)号：CN107249217A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710377887.X
申请日：2017-05-25
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04W72/0453 , G06Q30/0611 , H04W72/0493 , H04W84/20
Abstract: 本发明公开了一种自组织移动云网络的联合任务卸载和资源分配方法该方法。首先将联合任务卸载和资源分配建立为一个买家‑卖家的博弈问题，然后根据Stackelberg均衡策略分别最大化买卖双方的效用函数，通过拉格朗日对偶和KKT(Karush‑Kuhn‑Tucker)条件获得最优定价，同时，根据买家的优化函数获得最优的任务卸载和资源分配结果，最后，通过分布式的激励机制，使得买卖双方快速达到均衡状态。
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