一种基于路由邻居表建立无线传感器网络路由的方法

    公开(公告)号:CN100446496C

    公开(公告)日:2008-12-24

    申请号:CN200610164876.5

    申请日:2006-12-07

    Abstract: 本发明涉及嵌入式系统和无线传感器网络技术领域,公开了一种基于路由邻居表建立无线传感器网络路由的方法,该方法包括:A.节点接收到路由维护包后维护和更新自身的路由邻居表,在更新后的路由邻居表中选择梯度值比自己小且链路对称的邻居节点;B.节点比较所述选择的邻居节点的出度,将出度值最大的邻居节点作为最优的下一跳节点;C.节点建立自身与所述最优的下一跳节点之间的路由。利用本发明,解决了传统的无线传感器网络路由方法开销过大、不支持节点移动和只支持小规模网络的问题。

    面向无线传感器网络节点应用的射频前端装置

    公开(公告)号:CN101026472A

    公开(公告)日:2007-08-29

    申请号:CN200610164875.0

    申请日:2006-12-07

    Abstract: 本发明公开了一种面向无线传感器网络节点应用的射频前端装置,该装置包括:一分布式电源控制单元,用于对射频前端单元中各单元进行分布式电源控制,减少启动功耗和空闲功耗;一小信号放大器偏置控制单元,用于控制射频前端单元中小信号放大器的增益;一频率合成器环路滤波控制单元,用于控制射频前端单元中频率合成器的频率切换时间,减少射频前端单元状态切换下的能源浪费;一功率放大器偏置控制单元,用于实现对射频前端单元中功率放大器的输出功率进行控制。利用本发明,解决了当前无线传感器网络节点射频前端状态切换慢、发射功率及小信号放大器增益调整实时性差、单一电源管理等缺点。

    一种无线传感器网络网关设备

    公开(公告)号:CN101009619A

    公开(公告)日:2007-08-01

    申请号:CN200610169744.1

    申请日:2006-12-28

    Abstract: 本发明涉及无线传感器网络技术领域,公开了一种无线传感器网络网关设备,包括:GPRS通信单元,用于实现网关设备与Internet网络或网关设备与无线通信网络之间的通信;无线射频收发单元,用于实现网关设备与无线传感器网络之间的通信;微处理器单元,用于控制GPRS通信单元与Internet网络、GPRS通信单元与无线通信网络,或无线射频收发单元与无线传感器网络之间的通信;所述微处理器单元通过通用异步串行接口UART与GPRS通信单元进行通信,并通过同步串行接口SPI与无线射频收发单元进行通信。利用本发明,实现了远程服务器及移动用户终端与无线传感器网络建立可靠的连接,实现数据的双向传输,满足了无线传感器网络在实际应用中的需求。

    一种提高无线传感器网络时间同步精度的方法

    公开(公告)号:CN1972182A

    公开(公告)日:2007-05-30

    申请号:CN200610144352.X

    申请日:2006-12-04

    Abstract: 本发明涉及无线传感器网络技术领域,公开了一种提高无线传感器网络时间同步精度的方法,该方法包括:A.在线动态估计无线传感器网络节点之间的相对频率偏差;B.当需要获取节点的时间时,利用估计的相对频率偏差对节点时间进行补偿。利用本发明,通过动态地估计传感器节点之间的相对频率偏差,并利用估计的相对频率偏差对节点时间进行补偿,从而遏止了在两次同步操作之间时间段内同步误差的自由增长,有效提高了无线传感器网络时间同步的精度。

    一种实现无线传感器网络可视化的方法

    公开(公告)号:CN1964284A

    公开(公告)日:2007-05-16

    申请号:CN200610144351.5

    申请日:2006-12-04

    Abstract: 本发明公开了一种实现无线传感器网络可视化的方法,包括:A、启动监听进程获取无线传感器网络中网关节点通过串口向主机发送的数据包;B、对获取的数据包进行解析,提取出每个数据包的源地址字段、数据包传输路径上各节点ID号、传感数据负载;C、根据解析出的数据包的源地址字段构建节点分布视图来可视化节点分布,根据解析出的数据包传输路径上各节点ID号在所述节点分布视图上绘制数据包的路由曲线来可视化数据包的发送过程,根据解析出的传感数据负载构建传感数据视图,绘制各节点传感数据的实时曲线来可视化传感数据负载的变化。利用本发明,用户可在本地或远程实时观察所获取的传感数据、无线传感器网络网络结构和网络内部数据包的发送。

    一种可编程安全处理器
    76.
    发明公开

    公开(公告)号:CN1959694A

    公开(公告)日:2007-05-09

    申请号:CN200610144353.4

    申请日:2006-12-04

    Abstract: 本发明涉及集成电路设计中的微处理器设计技术领域,公开了一种可编程安全处理器,该安全处理器包括程序存储器、控制堆栈、控制译码器、运算译码器、RAM控制器、运算执行器、运算堆栈和接口模块。本发明提供的这种可编程安全处理器,是一个能支持可编程的结构,通过分析大部分密码运算的基本运算,然后设置这些基本运算单元,然后通过程序控制和基本运算就能实现多种加解密算法。由于这种可编程安全处理器支持可编程,而且易于高效实现多种密码算法,所以满足了在嵌入式应用中需要快速实现多种密码算法的需求。

    一种LED灯光无线控制系统

    公开(公告)号:CN1949949A

    公开(公告)日:2007-04-18

    申请号:CN200610112549.5

    申请日:2006-08-23

    CPC classification number: H05B37/029 H05B37/0272

    Abstract: 本发明公开了一种LED灯光无线控制系统,该系统包括:灯光场景文件网站单元,用于通过Internet网络向用户提供可供下载的灯光场景文件,接收用户利用灯光场景软件编辑并上传的灯光场景文件;本地计算机单元,用于利用装载的灯光场景软件编辑灯光效果,登录灯光场景网站单元,下载和上传灯光场景文件,将灯光场景文件转换成LED单元可以识别的数据格式,将转换后的数据下载到无线个人区域网络单元;无线个人区域网络单元,用于接收来自本地计算机单元的灯光场景数据,并存储起来,控制LED单元;LED单元,用于接收来自无线个人区域网络单元的控制信号,实现特定的灯光效果。利用本发明,实现了对LED灯光的灵活控制,非常易于系统的扩展。

    一种基于哈希的稀疏矩阵向量乘法优化方法及装置

    公开(公告)号:CN119884572A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411928085.X

    申请日:2024-12-25

    Abstract: 本发明提出一种基于哈希的稀疏矩阵向量乘法优化方法,其特征在于,包括:依据神经网络硬件加速器的硬件结构,对待矩阵向量乘的稀疏矩阵进行划分,得到多个稀疏矩阵块,对该多个稀疏矩阵块进行线性哈希映射,得到待划分矩阵;根据该待划分矩阵的规模及该硬件结构,划分该待划分矩阵,得到多个子矩阵块,并划分该子矩阵块内的并行执行部分和竞争执行部分;神经网络硬件加速器通过对该子矩阵块间竞争执行计算任务,块内并行执行计算任务,得到多个子矩阵计算结果,并通过查找哈希表还原写入的原本顺序;根据该原本顺序合并该多个子矩阵计算结果,得到矩阵向量乘的最终结果。

    基于深度强化学习的实时分布式无线网络调度方法和系统

    公开(公告)号:CN114173418B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202111327838.8

    申请日:2021-11-10

    Abstract: 本发明提出一种基于深度强化学习的实时分布式无线网络调度方法和系统,包括:获取由多个接入点和用户节点组成的无线网络;在测试阶段的每个时隙,接入点根据部分数据流对应的发送队列信息,得到各数据流的状态,同时获取之前对无线信道的历史观测信息将数据流的状态和历史观测信息输入至决策模型,接入点执行决策模型输出结果对应的调度决策;在训练阶段,网络中存在的全局决策模型获取所有数据流的状态信息,并给出每个接入点的最优决策动作,接入点执行专家网络给出的最优决策动作,同时将部分数据流的状态,信道的历史观测信息,最优调度决策动作作为交互信息存储至各自的经验回放池中,从各自的经验回放池中抽取经验,训练更新当前决策模型。

    一种针对动态形状算子的编译优化方法

    公开(公告)号:CN119201130A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411282501.3

    申请日:2024-09-13

    Abstract: 本发明提供了一种针对动态形状算子的编译优化方法,包括:获取待编译的基于神经网络的模型,确定其内的动态形状算子在当前执行时的输入形状;将输入形状输入多分类器,得到该输入形状对应的预测优化方案,其中,所述多分类器是利用针对该模型收集的训练集预先训练得到的,训练集中包括基于GPU的硬件信息针对模型的所有动态形状算子的多种输入形式进行模拟优化后收集的样本,每个样本包括一种动态形状算子对应的一种确定的输入形状及根据该输入形状在GPU的CUDA核心和Tensor核心上的优化方案的实际运行情况择优选出的最终优化方案;根据预测优化方案对模型中对应的动态形状算子进行编译。

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