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公开(公告)号：CN104869630B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201510212336.9
申请日：2015-04-29
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于离线指纹库的伪基站快速定位方法，包括离线建档步骤、在线判断步骤；离线建档步骤：根据待监测区域内各个参考点的位置信息与RSS定位特征信息的映射关系，构建位置‑参考点特征指纹数据库；在线判断步骤：对待监测区域内的RSS定位特征信息进行采样，比对位置‑参考点特征指纹数据库，查找伪基站的位置信息。相比现有伪基站定位方案，本发明所述的方法定位误差小，硬件条件限制低，覆盖范围广，系统总精度高，在实际中具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN108282238A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810083354.5
申请日：2018-01-29
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/336 , H04B17/391 , H04L1/00 , H04W40/04 , H04W40/16
Abstract: 本发明提出一种基于网络编码技术的中继选择方法及装置，方法包括：首先根据通信质量，选择最优的中继，然后根据各种网络编码方式的干扰容量，选取干扰最小的网络编码方式，保证了信息的有效传输，同时也最大化系统资源的利用率；干扰最小的网络编码方式的选择采用强化学习的方法，通过感知环境状态信息来学习动态系统的最优策略，通过试错法不断与环境交互获得策略的改进，为用户选择通信质量最优的中继和干扰最小的网络编码方式。
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公开(公告)号：CN103957592B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410212607.6
申请日：2014-05-20
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
IPC: H04W56/00
Abstract: 一种家庭基站间时间同步的实施方法与装置，涉及移动通信领域。实施方法：1）、请求同步的家庭基站发送同步请求；2）、家庭基站管理系统接收到同步请求后，查询家庭基站所在服务区是否存在提供参考主时钟的家庭基站，若存在，请求同步的家庭基站以该参考主时钟家庭基站的时钟进行时间偏移调整；否则进行步骤3）；3）、请求同步的家庭基站启动UE模式，侦听周围是否存在宏基站，若存在，通过侦听检测该宏基站的同步信号完成时间同步；否则进行步骤4）；4）、请求同步的家庭基站触发家庭基站管理系统组播同步报文，请求同步的家庭基站根据其接收同步报文的时间与该请求同步的家庭基站所在服务区其他家庭基站接收同步报文的时间的偏移值做时间偏移调整。
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公开(公告)号：CN104918287A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510329533.9
申请日：2015-06-15
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种负载均衡的方法及装置，该方法包括：在本小区负载过载时，获取终端上报的测量报告；根据所述测量报告，从所述终端中确定待切换边缘终端及其对应的待切换目标小区，根据所述本小区的负载信息及所述待切换目标小区的负载信息，确定所述待切换边缘终端的负载平衡因子，根据所述负载平衡因子，从所述待切换边缘终端中确定进行切换的边缘终端及切换的目标小区，将对所述本小区及所述待切换目标小区的负载影响最大的负载平衡因子对应的待切换边缘终端，切换至所述待切换边缘终端对应的待切换目标小区，通过确定的负载平衡因子，选取进行切换的边缘终端和目标小区的方式，可以在进行负载均衡时，避免切换后的小区出现过载的问题。
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公开(公告)号：CN104486435A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410808066.3
申请日：2014-12-22
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法，涉及物联网。首先，确定需要监测的因子及具有相关因子的关键点；根据监测的因子及关键点建立最优化数学监控模型；然后，对数学模型求解，找出属性最多的关键点作为预选择点。若预选择点数量大于1，调用属性优化方法来选择所有属性都靠近属性均值的关键点作为监测点。通过上述处理后，若还存在两个以上的预选择点，则调用作物生长因子加权法来确定监测点。如此处理后，若仍然存在两个以上的预选择点，则采用随机算法，随机确定经过作物生长因子加权法处理后的预选择点为监测点。最后，采用关键点与属性的矩阵优化方法对关键点与属性的矩阵T进行处理，得到最终的监测节点数量及分布位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104113903A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410373841.7
申请日：2014-07-31
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
IPC: H04W52/14
Abstract: 基于交互式认知学习的下行功率调整方法和装置，涉及通信技术。家庭基站作为具备学习能力的智能体，以提高组网性能为学习目标，通过调整资源块的功率分配来进行网络优化。除了自身的学习进化，家庭基站之间还可以根据交流相似度和专业知识度，来进行交互式学习以提高学习效率同时节省由自身通过空中接口积累学习经验的长时间能量损耗。通过调整资源块的功率分配来进行网络优化，能够减小混合组网的干扰，提高吞吐量。除自身学习以外，将家庭基站网关作为案例库，家庭基站可以根据相似度和专业知识度，来交互学习以提高学习效率同时节省由空中接口积累学习经验的长时间能量损耗。
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公开(公告)号：CN103369571A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310319481.8
申请日：2013-07-26
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
IPC: H04W24/02
Abstract: 基于多网联合测量的传播模型校正与覆盖自优化方法，涉及移动通信的传播模型。包括：本地多个分属不同接入技术的小区的归属终端设备启动测量反馈模块，上报接收功率水平到测量收集模块；测量收集模块将记录数据上报给性能分析模块；性能分析模块根据其网规网优要求，收集足量的数据后利用PSO算法等进行在线传播模型校正，分析网络覆盖情况，并将结果提交给优化模块；优化模块根据性能分析结果，判断是否需要覆盖优化，若需要优化则自适应调整无线发射参数以执行网络自优化。
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公开(公告)号：CN102752767A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210227938.8
申请日：2012-07-02
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(中国)有限公司
IPC: H04W16/24
Abstract: 一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，涉及通信领域。提供一种可最大程度地减少边缘用户的数量，极大地提高用户的服务质量及满意度的用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法。基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户；基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置；基站根据所述边缘用户地理位置和基站的地理位置，确定与小区边缘用户集邻近的基站；基站与邻近基站通过X2交换信息；根据得到的信息，基站通过多目标遗传算法生成覆盖范围调整策略，调整RRU的激活与关闭、发射功率、天线下倾角及方位角，改变覆盖范围，使小区间交叠区域用户尽量少。
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公开(公告)号：CN119629761A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411575829.4
申请日：2024-11-06
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W72/541 , H04W72/54 , H04W4/30 , H04W4/02 , H04W4/40
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于干扰利用的通信感知一体化资源分配方法及装置。该方法包括：构建车辆感知估计模型，基于无线感知原理构建距离估计精度、角度估计精度与感知估计位置坐标的表达式；构建干扰利用下的通信感知一体化的车联网下行传输模型；构建干扰利用下的通信感知一体化的车辆之间的干扰利用模型，计算通信模式下的车辆接收信号的信噪比和感知模式下的车辆接收信号的信噪比；基于干扰利用下车辆感知估计模型所预测的车辆信息的结果与可达通信速率，计算系统吞吐量，并以最大化系统吞吐量为优化目的，构建资源分配优化问题，并采用优化方法生成资源分配策略。本申请实施例的技术方案有效利用干扰资源，进而保证通信资源的合理分配。
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公开(公告)号：CN114638744B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210203974.4
申请日：2022-03-03
Applicant: 厦门大学 , 福建联迪商用设备有限公司
IPC: G06T3/04 , G06T13/40 , G06V40/10 , G06V10/34 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种人体姿态迁移方法及装置，其中方法包括：获取目标人物图像和目标姿态；对目标人物图像进行处理得到原始姿态对应的人体骨骼关节点描述子和人体部位描述子；根据原始姿态对应的人体骨骼关节点描述子对目标姿态对应的人体骨骼关节点进行调整，以得到调整后的人体骨骼关节点描述子，以及将原始姿态对应的人体部位描述子和目标姿态输入到解析生成器以得到目标姿态对应的人体部位描述子；最后将目标人物图像、调整后的人体骨骼关节点描述子和目标姿态对应的人体部位描述子输入到姿态迁移网络以得到生成图像；由此，采用多属性对原姿态和目标姿态下的人体进行描述，并对目标姿态下的人体进行形态自适应，从而提升生成图像的视觉效果。
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