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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110121206A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910407340.9
申请日：2019-05-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有限队列长度排队模型的多跳无线唤醒方法，属于无线传感器网络通信技术领域，包括步骤：S1：根据节点类型建立三种不同的基于有限队列长度的树型网络节点丢包率预测模型；S2：节点根据丢包率预测模型估算无线网络中终端节点和中继节点监测到信道繁忙造成的丢包率、数据延迟时间、总能耗和节点数据处理速度；S3：节点根据汇聚节点数据成功接收速率最优值来选择在唤醒期间内发送一个还是多个数据包，并将信息通过确认帧告知上一级节点。本发明针对多跳传输唤醒机制的优化，利用唤醒射频自身的低功耗特点，采用动态调整数据传输机制和按需唤醒技术来实现无线唤醒，提高唤醒成功效率、增加节点的数据包处理速度。
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公开(公告)号：CN110121206B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910407340.9
申请日：2019-05-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有限队列长度排队模型的多跳无线唤醒方法，属于无线传感器网络通信技术领域，包括步骤：S1：根据节点类型建立三种不同的基于有限队列长度的树型网络节点丢包率预测模型；S2：节点根据丢包率预测模型估算无线网络中终端节点和中继节点监测到信道繁忙造成的丢包率、数据延迟时间、总能耗和节点数据处理速度；S3：节点根据汇聚节点数据成功接收速率最优值来选择在唤醒期间内发送一个还是多个数据包，并将信息通过确认帧告知上一级节点。本发明针对多跳传输唤醒机制的优化，利用唤醒射频自身的低功耗特点，采用动态调整数据传输机制和按需唤醒技术来实现无线唤醒，提高唤醒成功效率、增加节点的数据包处理速度。
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公开(公告)号：CN111225354B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010092968.7
申请日：2020-02-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种在WiFi干扰环境下的WIFI CSI动态子载波选择的人体跌倒识别方法，属于无线通信技术领域。该方法首先对CSI干扰强度及CSI活跃比率进行分析，构建WiFi干扰特征映射矩阵，利用该矩阵计算各信道干扰指数实现干扰判别。接着通过基于干扰指数的动态子载波选择算法CSI‑DSSA，选取干扰数据中互相关性最弱的子载波组合进行干扰处理，分析多链路数据融合方法CSI‑MLDF聚合未受干扰数据中多数据流的时域特征信息。最后，提取时域特征值并构建WiFi干扰环境下的SVM多活动分类模型，获得跌倒活动识别结果。本发明能够有效提高WiFi干扰环境下的人体跌倒活动识别准确率。
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公开(公告)号：CN111225354A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010092968.7
申请日：2020-02-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种在WiFi干扰环境下的WIFI CSI动态子载波选择的人体跌倒识别方法，属于无线通信技术领域。该方法首先对CSI干扰强度及CSI活跃比率进行分析，构建WiFi干扰特征映射矩阵，利用该矩阵计算各信道干扰指数实现干扰判别。接着通过基于干扰指数的动态子载波选择算法CSI-DSSA，选取干扰数据中互相关性最弱的子载波组合进行干扰处理，分析多链路数据融合方法CSI-MLDF聚合未受干扰数据中多数据流的时域特征信息。最后，提取时域特征值并构建WiFi干扰环境下的SVM多活动分类模型，获得跌倒活动识别结果。本发明能够有效提高WiFi干扰环境下的人体跌倒活动识别准确率。
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公开(公告)号：CN111385224A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010092917.4
申请日：2020-02-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/863 , H04L12/927 , H04L12/911 , H04L12/851
Abstract: 本发明涉及一种EtherCAT与时间敏感网络的流量调度方法，属于工业网络技术领域。该方法对网络中EtherCAT流量和非EtherCAT流量的周期性、时延性进行分析，并按照特性分配优先级和TSN流量队列。然后，对EhterCAT流量所映射的队列分配调度时隙，生成调度表。最后，将非EtherCAT流量划分为SR流量，以IEEE 802.1Qat中最大预留带宽为约束条件提出优化模型，求解该模型得到最优空闲斜率，并利用该值配置预留带宽，同时降低CBS调度的响应时间，从而实现网络资源的合理分配。同时，能够实现EtherCAT/TSN网络中各种流量分配和流量的实时调度。
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