一种应用于分布式综合接入系统的多制式网络资源分配方法

    公开(公告)号:CN108337690B

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201810041586.4

    申请日:2018-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种应用于分布式综合接入系统的多制式网络资源分配方法,包括:(1)初始化资源分配参数;(2)在当前的资源分配状态下,计算每个UE的Wi‑Fi连接状态;(3)构建Wi‑Fi连接可行方案集;(4)遍历Wi‑Fi连接可行方案集,做线性规划,选取系统数据率最优的方案,用该方案更新当前系统最优方案;(5)判断是否满足收敛条件,若不满足则返回(2);(6)分布式综合接入系统按照当前系统最优方案分配频谱资源。该方法将免许可LTE技术集成在分布式综合接入系统上,实现多制式网络资源分配,增加原移动通信覆盖设备的集成度和组网灵活度,降低单一制式网络的竞争激烈程度,提升了频谱资源的利用率。

    一种应用于分布式综合接入系统的多制式网络资源分配方法

    公开(公告)号:CN108337690A

    公开(公告)日:2018-07-27

    申请号:CN201810041586.4

    申请日:2018-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种应用于分布式综合接入系统的多制式网络资源分配方法,包括:(1)初始化资源分配参数;(2)在当前的资源分配状态下,计算每个UE的Wi-Fi连接状态;(3)构建Wi-Fi连接可行方案集;(4)遍历Wi-Fi连接可行方案集,做线性规划,选取系统数据率最优的方案,用该方案更新当前系统最优方案;(5)判断是否满足收敛条件,若不满足则返回(2);(6)分布式综合接入系统按照当前系统最优方案分配频谱资源。该方法将免许可LTE技术集成在分布式综合接入系统上,实现多制式网络资源分配,增加原移动通信覆盖设备的集成度和组网灵活度,降低单一制式网络的竞争激烈程度,提升了频谱资源的利用率。

    一种基于深度神经网络的室内定位方法及装置

    公开(公告)号:CN110225460B

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN201910488845.2

    申请日:2019-06-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的室内定位方法,所述方法包括:获取Wi‑Fi接入点RSS参考数据,对获得的RSS参考数据进行滤波,基于处理后得到的RSS参考数据构建Wi‑Fi接入点RSS参考数据库;构建深度神经网络,利用所述RSS参考数据库作为训练样本,训练得到深度神经网络模型;将待定位点的RRS数据进行预处理,输入训练得到的深度神经网络模型中,得到待定位点的位置估算坐标。本发明无需携带专门的传感器,相比于很多需要人携带传感器的室内定位方法来说,本发明没有增加额外的设备,仅需智能手机即可实现室内定位,有极大的便利性,也便于推广。

    一种基于深度神经网络的室内定位方法及装置

    公开(公告)号:CN110225460A

    公开(公告)日:2019-09-10

    申请号:CN201910488845.2

    申请日:2019-06-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的室内定位方法,所述方法包括:获取Wi-Fi接入点RSS参考数据,对获得的RSS参考数据进行滤波,基于处理后得到的RSS参考数据构建Wi-Fi接入点RSS参考数据库;构建深度神经网络,利用所述RSS参考数据库作为训练样本,训练得到深度神经网络模型;将待定位点的RRS数据进行预处理,输入训练得到的深度神经网络模型中,得到待定位点的位置估算坐标。本发明无需携带专门的传感器,相比于很多需要人携带传感器的室内定位方法来说,本发明没有增加额外的设备,仅需智能手机即可实现室内定位,有极大的便利性,也便于推广。

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