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公开(公告)号：CN110191411A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910349661.8
申请日：2019-04-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空域联合处理的分布式协作定位系统和方法。通过利用目标节点多跳范围内节点的位置信息及相对距离信息，完成目标节点的定位。针对该系统所设计的分布式协作定位方法在每个时间片，目标节点首先收集若干跳范围内节点在多个时间片内的位置信息及相对距离信息，然后预测这些节点到当前时刻为止的多个时间片内所有的测量信息，最后基于运动轨迹约束对多时间片的历史测量信息及预测信息进行时空域的联合处理，得到目标节点在当前时刻的位置估计。本发明通过对多跳范围内节点在多时间片内的信息进行联合处理，能够有效提高节点的定位精度和定位结果的稳定性。
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公开(公告)号：CN110213713B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201910349624.7
申请日：2019-04-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空域联合处理的集中式协作定位系统和方法。通过利用具有自定位信息节点的位置信息和所有节点间的相对距离信息，完成网络中节点的定位。针对该系统所设计的协作定位方法在每个时间片，首先利用中心处理节点收集网络中所有节点在往前回溯的多个时间片内的位置信息以及节点间的相对距离信息，然后基于各个节点运动轨迹约束对多时间片的测量信息进行时空域的联合处理，得到所有节点在当前时刻的位置估计。本发明通过对多时间片的测量信息进行联合处理，能够有效提高节点的定位精度，并且在节点速度比较大或者网络连通性较差的情况下，该方法具有比基于单时间片测量信息的协作定位方法更好的稳定性。
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公开(公告)号：CN109379705B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201811635996.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于位置信息的功率分配方法，可用于认知无线电网络中。目标认知无线电网络由基站、主用户、认知用户等构成，且位于城市峡谷等恶劣的环境中。针对该网络所设计的功率分配方法，首先要求认知用户通过基于协作定位获取自身位置信息并估计自身的定位误差，进一步获得认知用户与认知用户的距离及距离误差，再结合相关位置信息构建功率优化模型，获取使得网络吞吐量最大的功率分配方案。本发现利用协作定位技术获取节点的位置信息，并基于位置信息合理地分配用户功率，有效提高认知用户之间的吞吐量。
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公开(公告)号：CN108134640B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201711317113.4
申请日：2017-12-12
Applicant: 浙江大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/029
Abstract: 本发明提供了一种基于节点运动状态约束的协作定位系统和方法。通过利用具有自定位信息节点的位置信息和节点间的相对距离信息，完成网络中所有节点的定位。针对该系统所设计的协作定位算法首先基于节点的运动状态约束对节点的状态信息进行预测；然后，基于所有的先验信息，对节点的相对距离信息进行融合，得到节点位置的观测信息；最后，利用节点位置的观测信息对预测信息进行修正，就可以得到节点状态的后验估计。本发明利用节点的运动状态约束对节点的位置信息进行预测，能够有效提高节点位置的预测精度，最终提高节点的定位精度，并且在节点速度比较大或者网络连通性较差的情况下，该方法具有比传统定位方法更好的稳定性。
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公开(公告)号：CN108134640A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711317113.4
申请日：2017-12-12
Applicant: 浙江大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/029
Abstract: 本发明提供了一种基于节点运动状态约束的协作定位系统和方法。通过利用具有自定位信息节点的位置信息和节点间的相对距离信息，完成网络中所有节点的定位。针对该系统所设计的协作定位算法首先基于节点的运动状态约束对节点的状态信息进行预测；然后，基于所有的先验信息，对节点的相对距离信息进行融合，得到节点位置的观测信息；最后，利用节点位置的观测信息对预测信息进行修正，就可以得到节点状态的后验估计。本发明利用节点的运动状态约束对节点的位置信息进行预测，能够有效提高节点位置的预测精度，最终提高节点的定位精度，并且在节点速度比较大或者网络连通性较差的情况下，该方法具有比传统定位方法更好的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107800505B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201711090236.9
申请日：2017-11-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种高效导频的通信系统及其波形产生和跟踪方法。系统包括波形产生系统和波形跟踪系统，波形产生时，需要生成不同速率、相同周期的PN序列和二进制正交副载波，PN序列和副载波相乘并相加，其中一个PN序列用来传输数据，其余PN序列看作导频信息。接收信号时，接收端采用多估计器分别计算出各PN序列的码跟踪误差和副载波跟踪误差，由组合器将各PN序列和副载波的跟踪误差融合，计算出更精确的跟踪误差。本发明通过多个序列合成的等效码速率与高频时钟一致，在码跟踪精度上可以达到和速率为高频时钟的扩频序列相同的量级，而且波形产生方式灵活可变，信号占用带宽更小。
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公开(公告)号：CN107800505A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711090236.9
申请日：2017-11-08
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: H04J13/0022 , H04J13/10 , H04L5/0048
Abstract: 本发明公开了一种高效导频的通信系统及其波形产生和跟踪方法。系统包括波形产生系统和波形跟踪系统，波形产生时，需要生成不同速率、相同周期的PN序列和二进制正交副载波，PN序列和副载波相乘并相加，其中一个PN序列用来传输数据，其余PN序列看作导频信息。接收信号时，接收端采用多估计器分别计算出各PN序列的码跟踪误差和副载波跟踪误差，由组合器将各PN序列和副载波的跟踪误差融合，计算出更精确的跟踪误差。本发明通过多个序列合成的等效码速率与高频时钟一致，在码跟踪精度上可以达到和速率为高频时钟的扩频序列相同的量级，而且波形产生方式灵活可变，信号占用带宽更小。
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公开(公告)号：CN110191411B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910349661.8
申请日：2019-04-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空域联合处理的分布式协作定位系统和方法。通过利用目标节点多跳范围内节点的位置信息及相对距离信息，完成目标节点的定位。针对该系统所设计的分布式协作定位方法在每个时间片，目标节点首先收集若干跳范围内节点在多个时间片内的位置信息及相对距离信息，然后预测这些节点到当前时刻为止的多个时间片内所有的测量信息，最后基于运动轨迹约束对多时间片的历史测量信息及预测信息进行时空域的联合处理，得到目标节点在当前时刻的位置估计。本发明通过对多跳范围内节点在多时间片内的信息进行联合处理，能够有效提高节点的定位精度和定位结果的稳定性。
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公开(公告)号：CN110213713A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910349624.7
申请日：2019-04-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空域联合处理的集中式协作定位系统和方法。通过利用具有自定位信息节点的位置信息和所有节点间的相对距离信息，完成网络中节点的定位。针对该系统所设计的协作定位方法在每个时间片，首先利用中心处理节点收集网络中所有节点在往前回溯的多个时间片内的位置信息以及节点间的相对距离信息，然后基于各个节点运动轨迹约束对多时间片的测量信息进行时空域的联合处理，得到所有节点在当前时刻的位置估计。本发明通过对多时间片的测量信息进行联合处理，能够有效提高节点的定位精度，并且在节点速度比较大或者网络连通性较差的情况下，该方法具有比基于单时间片测量信息的协作定位方法更好的稳定性。
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公开(公告)号：CN109379705A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811635996.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于位置信息的功率分配方法，可用于认知无线电网络中。目标认知无线电网络由基站、主用户、认知用户等构成，且位于城市峡谷等恶劣的环境中。针对该网络所设计的功率分配方法，首先要求认知用户通过基于协作定位获取自身位置信息并估计自身的定位误差，进一步获得认知用户与认知用户的距离及距离误差，再结合相关位置信息构建功率优化模型，获取使得网络吞吐量最大的功率分配方案。本发现利用协作定位技术获取节点的位置信息，并基于位置信息合理地分配用户功率，有效提高认知用户之间的吞吐量。
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