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公开(公告)号：CN113395138B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110660122.3
申请日：2021-06-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机和通信技术领域，具体涉及一种基于深度学习的联合迭代检测译码方法；所述方法包括在SCMA的消息传递算法的因子图中资源节点和用户节点之间的传递路径中添加可学习权重因子；在置信度传播算法的因子图中信息迭代中添加可通过离线学习的可学习偏移量；并形成联合因子图；将联合因子图中的可学习权重因子以及可学习偏移量作为深度神经网络的隐藏层参数，并输入加扰后的信息比特值在深度神经网络中进行迭代更新；依次迭代更新资源节点信息、先验节点信息以及用户节点信息；更新完资源节点信息、用户节点的先验信息以及用户节点信息后，输出估计传输符号；本发明可以在运算复杂度增大在可接受范围内，有效提高检测译码BER性能。
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公开(公告)号：CN114025437A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111391397.8
申请日：2021-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于物联网与通信技术领域，具体涉及一种基于LoRa智能安全帽系统的测距网关调度方法；该方法包括：实时获取智能安全帽的数据，将获取的数据输入到LoRa智能安全帽系统中，LoRa智能安全帽系统对测距网关进行调度，得到工人位置信息，监管者通过LoRa智能安全帽系统得到的工人位置信息对工人进行监管；本发明避免了大量无效测距造成的网关循环测距冗余操作，提高了定位系统的可靠性，使定位系统更加稳定精确；从整体上看，本发明较现有技术有更高的系统性能，实用性强，推广性强，具有良好的经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114641085B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210289879.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W74/0816 , H04L47/6275 , H04L47/2441
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，特别涉及一种基于IEEE802.15.4的CSMA/CA机制的自适应退避优化方法，包括将数据业务划分为两种优先级，每个节点维护两种优先级对应的两个队列；节点在活跃期监听并统计在信标周期内接收到的ACK帧个数，将超帧周期内最大能接收到的ACK帧数量设置为阈值；节点统计当成功传输一次数据帧时，节点进行信道检测的次数以及检测到信道为空闲状态的次数，并进行节点状态评估NSE；当节点有不同优先级的数据包到达时，初始化后退次数和竞争窗口的长度的值，根据数据业务的优先级、阈值以及节点状态评估调整退避指数；根据退避指数执行退避周期过程；本发明提高了网络的吞吐量，降低系统时延。
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公开(公告)号：CN114025437B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111391397.8
申请日：2021-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于物联网与通信技术领域，具体涉及一种基于LoRa智能安全帽系统的测距网关调度方法；该方法包括：实时获取智能安全帽的数据，将获取的数据输入到LoRa智能安全帽系统中，LoRa智能安全帽系统对测距网关进行调度，得到工人位置信息，监管者通过LoRa智能安全帽系统得到的工人位置信息对工人进行监管；本发明避免了大量无效测距造成的网关循环测距冗余操作，提高了定位系统的可靠性，使定位系统更加稳定精确；从整体上看，本发明较现有技术有更高的系统性能，实用性强，推广性强，具有良好的经济效益。
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公开(公告)号：CN114641085A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210289879.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W74/08 , H04L47/6275 , H04L47/2441
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，特别涉及一种基于IEEE802.15.4的CSMA/CA机制的自适应退避优化方法，包括将数据业务划分为两种优先级，每个节点维护两种优先级对应的两个队列；节点在活跃期监听并统计在信标周期内接收到的ACK帧个数，将超帧周期内最大能接收到的ACK帧数量设置为阈值；节点统计当成功传输一次数据帧时，节点进行信道检测的次数以及检测到信道为空闲状态的次数，并进行节点状态评估NSE；当节点有不同优先级的数据包到达时，初始化后退次数和竞争窗口的长度的值，根据数据业务的优先级、阈值以及节点状态评估调整退避指数；根据退避指数执行退避周期过程；本发明提高了网络的吞吐量，降低系统时延。
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公开(公告)号：CN113395138A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110660122.3
申请日：2021-06-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机和通信技术领域，具体涉及一种基于深度学习的联合迭代检测译码方法；所述方法包括在SCMA的消息传递算法的因子图中资源节点和用户节点之间的传递路径中添加可学习权重因子；在置信度传播算法的因子图中信息迭代中添加可通过离线学习的可学习偏移量；并形成联合因子图；将联合因子图中的可学习权重因子以及可学习偏移量作为深度神经网络的隐藏层参数，并输入加扰后的信息比特值在深度神经网络中进行迭代更新；依次迭代更新资源节点信息、先验节点信息以及用户节点信息；更新完资源节点信息、用户节点的先验信息以及用户节点信息后，输出估计传输符号；本发明可以在运算复杂度增大在可接受范围内，有效提高检测译码BER性能。
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公开(公告)号：CN114641052A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210268010.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于物联网与通信技术领域，具体涉及一种基于LoRa智能安防系统的多跳网络路由方法；该方法包括：初始化LoRa智能安防系统和路由数据库；初始化LoRa智能安防系统包括终端子系统、中继子系统、网关子系统和云平台子系统；终端经中继子系统、网关子系统与平云台通信，更新中继节点本地路由层间通信质量数据库和云平台的链路通信质量数据库；云平台根据链路通信质量数据库选择通信质量最好的链路作为下行通信链路，根据下行通信链路进行下行通信；本发明在上行通信链路采用“多链路传输，单链路解析”策略，在下行通信链路采用“单链路传输，单链路解析”策略，平衡了终端通信性能和功耗水平，提高了终端系统续航时间，实用性强。
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