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公开(公告)号：CN113573284B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110685469.3
申请日：2021-06-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于物联网通信技术领域，公开了大规模机器类通信基于机器学习的随机接入退避方法，包括S1：动态划分虚拟小小区，对MTCD业务分类；S2：针对退避接入问题建立马尔可夫决策过程；S3：获取MTCD服务质量参数，构建奖励函数；S4：构建评价网络Critic和策略网络Actor；S5：利用策略网络Actor生成退避接入决策；S6：最小化TD误差，更新评价网络Critic神经网络参数，并将TD误差传递给策略网络Actor；S7：获取TD误差作为优势函数更新策略网络Actor的神经网络参数，调整策略以改进回报；S8：进行N次循环迭代，训练更新网络参数；S9：为MTCD选择最优的退避接入时隙；本发明解决了现有技术MTCD随机接入网络所造成的网络拥塞问题，适用于MTCD随机接入网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105657823B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201510963236.X
申请日：2015-12-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核函数主特征提取的WIFI加权k近邻室内定位方法，定位区域内存在任意n个AP，在定位区域内选定的N个定位参考节点，在各个参考节点上可以采集到非视距的n个AP的记得收接收信号强度(RSS)信号，这个n维的RSS信号作为参考节点位置指纹信息，将所有参考节点的指纹信息通过核函数主特征提取(KPCA)，提取位置指纹的主要特征，利用加权K近邻算法(WKNN)进行匹配定位，本发明通过仿真和实际环境中使用RSS信号作为位置指纹的室内定位，有效的避免实际WIFI环境中RSS信号的波动性对定位结果的影响，定位精度有显著的提高，而且本发明与WKNN定位算法相比有较好的定位鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105636198B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201510963372.9
申请日：2015-12-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，通过建立Voronoi图计算出虚拟锚节点坐标，对重叠区域建立序列等级，缩小未知节点可能存在区域，将最终确定的区域质心作为节点的估计坐标；具体步骤：建立关于锚节点的Voronoi图；进行模拟三角形内点测试，降低Out‑To‑In和In‑To‑Out的发生概率；筛选合理三角形，通过网格扫描法确定重叠区域，对该区域进行空间划分，建立序列等级，计算各子区域的序列等级和未知节点的序列等级的相似度；将契合度最高的子区域质心作为未知节点的估计坐标。本发明在不增加任何硬件成本及通信开销的前提下，具有更高的定位覆概率及更小的定位误差和更稳定的定位结果。
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公开(公告)号：CN113573284A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110685469.3
申请日：2021-06-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于物联网通信技术领域，公开了大规模机器类通信基于机器学习的随机接入退避方法，包括S1：动态划分虚拟小小区，对MTCD业务分类；S2：针对退避接入问题建立马尔可夫决策过程；S3：获取MTCD服务质量参数，构建奖励函数；S4：构建评价网络Critic和策略网络Actor；S5：利用策略网络Actor生成退避接入决策；S6：最小化TD误差，更新评价网络Critic神经网络参数，并将TD误差传递给策略网络Actor；S7：获取TD误差作为优势函数更新策略网络Actor的神经网络参数，调整策略以改进回报；S8：进行N次循环迭代，训练更新网络参数；S9：为MTCD选择最优的退避接入时隙；本发明解决了现有技术MTCD随机接入网络所造成的网络拥塞问题，适用于MTCD随机接入网络。
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公开(公告)号：CN105657823A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510963236.X
申请日：2015-12-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核函数主特征提取的WIFI加权k近邻室内定位方法，定位区域内存在任意n个AP，在定位区域内选定的N个定位参考节点，在各个参考节点上可以采集到非视距的n个AP的记得收接收信号强度(RSS)信号，这个n维的RSS信号作为参考节点位置指纹信息，将所有参考节点的指纹信息通过核函数主特征提取(KPCA)，提取位置指纹的主要特征，利用加权K近邻算法(WKNN)进行匹配定位，本发明通过仿真和实际环境中使用RSS信号作为位置指纹的室内定位，有效的避免实际WIFI环境中RSS信号的波动性对定位结果的影响，定位精度有显著的提高，而且本发明与WKNN定位算法相比有较好的定位鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105636198A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201510963372.9
申请日：2015-12-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于APIT测试的无线传感器网络定位算法，通过建立Voronoi图计算出虚拟锚节点坐标，对重叠区域建立序列等级，缩小未知节点可能存在区域，将最终确定的区域质心作为节点的估计坐标；具体步骤：建立关于锚节点的Voronoi图；进行模拟三角形内点测试，降低Out-To-In和In-To-Out的发生概率；筛选合理三角形，通过网格扫描法确定重叠区域，对该区域进行空间划分，建立序列等级，计算各子区域的序列等级和未知节点的序列等级的相似度；将契合度最高的子区域质心作为未知节点的估计坐标。本发明在不增加任何硬件成本及通信开销的前提下，具有更高的定位覆概率及更小的定位误差和更稳定的定位结果。
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