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公开(公告)号：CN113301619A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110525625.X
申请日：2021-05-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种频段自适应的无人机通信系统和方法，属于物联网无线通信技术领域，该方法包括：无人机通信的发射端和接收端的主控制器分别控制工作在2.4GHz和433MHz两个频段的射频模组进行通信，设计实现了基于远距离无线电LoRa的无人机自适应通信链路，选择合适的自适应切换判决条件，让无人机自适应在2.4GHz和433MHz频段进行切换，在近距离数据传输时，选择在2.4GHz频段单路通信，在中间适当距离数据传输时，选择433MHz和2.4GHz两个频段双路并行通信，在远距离数据传输时，选择在433MHz频段单路通信，最大化数据传输速率，增强抗干扰能力，在保证系统通信可靠和稳健性的同时最大化传输距离。
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公开(公告)号：CN110380774B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910603075.1
申请日：2019-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/185 , H04B17/318
Abstract: 本发明公开了一种自适应距离的无人机通信多路并行传输方法与系统，属于物联网无线通信技术领域，该方法包括：使用主控制器同时控制多个射频芯片，以实现多通道并行传输。根据RSSI值自适应切换两种调制方式，在近距离数据传输时使用FSK调制的射频芯片以提高数据传输速率，在远距离数据传输时使用LoRa调制的射频芯片以提高抗干扰性能。本发明将传统的单路传输拓展为多路传输以提高数据传输速率，同时通过自适应切换两种适应于不同传输场景的调制方式，兼顾了数据传输速率与抗干扰性的性能。
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公开(公告)号：CN108898037B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810586374.4
申请日：2018-06-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明公开了一种能量节约型自适应后退锁位式防碰撞方法，属于射频识别技术领域，本方法基于读写器端解码获取的碰撞的位数结合后退锁位机制自适应地进入不同叉数的搜索树模式，在碰撞位数大于等于四时选择八叉树后退锁位搜索模式；在碰撞位数小于四时选择二叉树后退锁位搜索模式。本发明通过读取碰撞位的个数来自适应地选择搜索方式，并采用基于后退锁位思想与多叉搜索树特点的结合设计出的位检测机制，有效减少了在大规模标签环境下识别标签所需的时隙数和时间，也减少了识别过程中传输的数据量，降低了所需能耗。与现有技术相比，本发明大幅减少了系统总时隙数，搜索时间和能量消耗，提高了系统识别效率和能量效率。
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公开(公告)号：CN110392408B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910598032.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 东南大学
IPC: H04W40/10 , H04W28/16 , H04W52/24 , H04L12/751 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于节点角色和参数可调的时变网络拓扑控制方法与系统，来解决突发事件发生时或网络拓扑结构发生变化后，如何动态调节网络节点的属性和参数的问题，以减轻网络干扰并延长网络生存期。通过设计一个能够反映链路能效和节点能量状态的动态链路权重，并结合现有的拓扑控制算法动态生成不同时刻的最佳网络拓扑，同时基于该网络拓扑为需要进行数据传输的节点分配所需的资源及路由。本发明在保证一定链路中断概率的前提下能充分权衡网络能效和网络生存期，在存在链路干扰的环境下能有效延长网络生存期，具有较强的抗干扰性，并使网络能效得到明显改善。
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公开(公告)号：CN111935205A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010568458.2
申请日：2020-06-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种雾计算网络中基于交替方向乘子法的分布式资源分配方法，该方法主要包括两阶段，雾节点信息收集和分布式资源分配。本发明基于多凸不等式约束交替方向乘子法和凸优化理论，充分利用雾计算网络内雾节点的计算资源，通过雾节点间协作的方式，降低了雾计算网络的开销。相较于集中式资源分配算法，本发明中的分布式资源分配算法利用了雾计算网络的分布式特性，将资源分配问题的求解均匀地分散到雾计算网络中的每个节点上，解决了集中式资源分配问题造成单个节点负载过重的问题。同时基站在资源分配问题的求解中只负责任务卸载向量的收集和广播而不用收集所有雾节点的任务，有效降低了基站的负载和网络的传输负载。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107895130B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201711063268.X
申请日：2017-11-02
Applicant: 东南大学
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：CN106788644B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201611254924.X
申请日：2016-12-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0456 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的牛顿迭代法的大规模MIMO预编码方法。包括步骤如下：首先估计信道矩阵，通过得到的信道矩阵计算RZF预编码表达式。然后采用牛顿迭代法对RZF预编码算法中的逆矩阵进行估计，将矩阵求逆运算转化成矩阵加法和矩阵乘法运算，最后利用得到的预编码矩阵对发送信号进行预编码。改进的牛顿迭代法是构建高阶迭代式，将位于0附近的特征值经过变换，使其更加靠近1，1附近的特征值保持不变，从而加快牛顿迭代的收敛速度。实验结果表明，当迭代次数超过4次时，传统的牛顿迭代法的性能优于基于泰勒级数展开的逆矩阵估计算法。在迭代次数为2时，改进的牛顿迭代优化算法就已经能获得大约95％的RZF预编码平均用户到达率。
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公开(公告)号：CN107969008B
公开(公告)日：2020-01-03
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：CN110418434A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910607899.6
申请日：2019-07-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机辅助的无线传感器网络充电方法与装置，所述方法包括：(1)根据无线传感器网络中传感器节点的分布情况，用K均值聚类算法将传感器节点分成若干区域，每个区域设置簇的质心为无人机悬停点，无人机可以在此悬停点为该区域内的传感器节点充电；(2)以区域为单位，选出每个区域中剩余存活时间最短的传感器节点，将该节点的剩余存活时间作为该区域的剩余存活时间，以此确定无人机到达该区域的最晚截止时间；(3)优化无人机为每个区域的充电顺序，使得无人机在每个区域截止时间之前到达该区域的前提下，最短化无人机的飞行路径。本发明能够在满足所有传感器节点充电需求的情况下，最短化无人机飞行路径，提高了无人机的能量效率。
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公开(公告)号：CN110418416A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910680954.4
申请日：2019-07-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了移动边缘计算系统中基于多智能体强化学习的资源分配方法，包括：（1）将无线信道划分成若干个子载波，每个用户仅仅可以选择一个子载波；（2）每个用户随机选择信道以及计算资源，然后计算用户卸载产生的时延和能耗；（3）将用户在本地计算产生的时延能耗和卸载到边缘云的进行对比，判断卸载是否成功；（4）通过多智能体强化学习得到当前卸载动作的奖励值，并计算价值函数；（5）用户根据策略函数进行动作选择；（6）改变用户的学习速率进行策略更新，得到最优动作集合。本发明基于可变速率的多智能体强化学习，充分利用移动边缘服务器的计算资源和无线资源，在考虑了用户卸载的必要性的同时，得到各智能终端效用函数的最大值。
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