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公开(公告)号：CN114429154B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210015533.1
申请日：2022-01-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种多径辅助深度学习的水声阵列定向方法，布置垂直线列阵，并在距离阵列中心相同距离处周向均布若干声源；各个声源分别分时多次发射正弦信号，然后更换具有不同阵元间距的垂直线列阵后重复上述步骤，完成垂直线列阵的信息采集；对于采集的每个声源的单次信息构建单个样本，并为信号添加并不存在的多径信道，将获得的全部样本作为带标签训练集，训练神经网络，并利用神经网络完成定向。本发明在常规数据集样本基础上，通过增添含虚拟多径的信号样本，有效提高了样本的多样性，增加了网络的泛化能力，能够实现阵列在不同环境下的高精度定向。
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公开(公告)号：CN113923590A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111125863.8
申请日：2021-09-24
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种锚节点位置不确定情况下的TOA定位方法，获取原始TOA量测，对节点位置误差进行建模，在锚节点与目标节点通信的原始TOA量测中引入锚节点误差项，对锚节点误差项进行转化，将定位问题转化为一个凸问题，将凸优化问题用MATLAB求解，从而得到目标位置坐标的估计。本发明仅减弱了先验信息要求的苛求程度，实用性得到了较大的提升；有效解决了在锚节点位置误差项不服从任何先验分布的这种更符合实际的情况下，以往发明所没有解决的过度松弛问题，在定位系统受环境影响，导致锚节点真实位置与量测得到的位置出现较大偏差时仍然能够较为准确地得到目标位置的估计，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN109640265A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811465762.3
申请日：2018-12-03
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: H04W4/029 , H04W4/38 , H04W40/22 , H04W64/006 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种水声传感器网络节点自定位方法，采用单锚节点发射固定能量的窄波束，采用波束切换的方式进行窄波束发射来进行自定位，其中：所述基于波束切换的自定位，通过锚节点与普通节点的信息交互完成所述普通节点的信息回传以多跳方式进行，同一区间采用带延迟的aloha进行应答。本发明仅在波束内节点才进行回复的方式在很大程度上避免了冲突。而这种仅在波束内的节点才进行回复，这样，就在很大程度上避免的冲突。全向波通过换能器而变成窄波束，信息传播大大增加，单跳即可实现原多跳下的通信距离。仅需一个锚节点，且仅对锚节点的设备要求高，而对于其他的节点的设备要求不高。隐藏性好，窄波束的条件让通信更加隐蔽。
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公开(公告)号：CN110248393B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201910523629.7
申请日：2019-06-17
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于业务量权重的分簇方法，将节点分为多个簇，以簇内普通节点产生的权重和依据，选取权重值最大的作为簇头，其余节点若在其簇头通信范围内且权重值小于簇头节点则加入簇头节点，簇内普通节点与簇头通信，簇间簇头与簇头之间通信。相比其他分簇算法而言，有更低时延，更快的调度，更高的簇头信道利用率。同时在此基础上，对簇头分布的均匀度所考量，维持了簇头节点数量不至于过多而造成能量浪费以及考虑了频段分配增加了网络利用率。
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公开(公告)号：CN114429154A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210015533.1
申请日：2022-01-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种多径辅助深度学习的水声阵列定向方法，布置垂直线列阵，并在距离阵列中心相同距离处周向均布若干声源；各个声源分别分时多次发射正弦信号，然后更换具有不同阵元间距的垂直线列阵后重复上述步骤，完成垂直线列阵的信息采集；对于采集的每个声源的单次信息构建单个样本，并为信号添加并不存在的多径信道，将获得的全部样本作为带标签训练集，训练神经网络，并利用神经网络完成定向。本发明在常规数据集样本基础上，通过增添含虚拟多径的信号样本，有效提高了样本的多样性，增加了网络的泛化能力，能够实现阵列在不同环境下的高精度定向。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111800202A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010594250.8
申请日：2020-06-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Labview平台的水声网络节点测距方法，由N个节点构成的水声网络，进行N轮测距，在测距请求信号开始发送时，测距发起节点Labview平台的RT模块计时等待，待各测距应答节点完成信号接收后，各节点将所采集信号与本地存储的线性调频测距信号进行自相关运算，计算测距请求信号的到达时间，待测距发起节点完成测距应答信号的接收后，测距发起节点将所采集信号与本地存储的线性调频测距信号进行自相关运算，计算各测距应答信号的到达时间，待测试N轮后，结束整个测距过程。本发明提高了测距过程的稳定性，提高了测距精度，具备良好的测距精度。
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公开(公告)号：CN110831037A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911057688.6
申请日：2019-11-01
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时分多址的移动节点接入方法，没有移动节点加入时不分配时隙，在移动节点加入网络时给移动节点分配时隙，移动节点数据发送完后删除移动节点的时隙，因此可减少没有移动节点加入时的时隙浪费。本发明由于采用移动节点动态接入的方法，可减少没有移动节点加入时的时隙浪费，使得在移动节点加入前后网络均具有较高的吞吐率。本发明的方法简单有效，开销小，操作实施简单，具有可实施性。
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公开(公告)号：CN110248393A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910523629.7
申请日：2019-06-17
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于业务量权重的分簇方法，将节点分为多个簇，以簇内普通节点产生的权重和依据，选取权重值最大的作为簇头，其余节点若在其簇头通信范围内且权重值小于簇头节点则加入簇头节点，簇内普通节点与簇头通信，簇间簇头与簇头之间通信。相比其他分簇算法而言，有更低时延，更快的调度，更高的簇头信道利用率。同时在此基础上，对簇头分布的均匀度所考量，维持了簇头节点数量不至于过多而造成能量浪费以及考虑了频段分配增加了网络利用率。
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公开(公告)号：CN113923590B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111125863.8
申请日：2021-09-24
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种锚节点位置不确定情况下的TOA定位方法，获取原始TOA量测，对节点位置误差进行建模，在锚节点与目标节点通信的原始TOA量测中引入锚节点误差项，对锚节点误差项进行转化，将定位问题转化为一个凸问题，将凸优化问题用MATLAB求解，从而得到目标位置坐标的估计。本发明仅减弱了先验信息要求的苛求程度，实用性得到了较大的提升；有效解决了在锚节点位置误差项不服从任何先验分布的这种更符合实际的情况下，以往发明所没有解决的过度松弛问题，在定位系统受环境影响，导致锚节点真实位置与量测得到的位置出现较大偏差时仍然能够较为准确地得到目标位置的估计，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN110831037B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201911057688.6
申请日：2019-11-01
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时分多址的移动节点接入方法，没有移动节点加入时不分配时隙，在移动节点加入网络时给移动节点分配时隙，移动节点数据发送完后删除移动节点的时隙，因此可减少没有移动节点加入时的时隙浪费。本发明由于采用移动节点动态接入的方法，可减少没有移动节点加入时的时隙浪费，使得在移动节点加入前后网络均具有较高的吞吐率。本发明的方法简单有效，开销小，操作实施简单，具有可实施性。
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