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公开(公告)号：CN115361077A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211046082.4
申请日：2022-08-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种轻微动作扰动场景下基于DTW距离KNN的区域内人员入侵探测方法，与现有技术相比解决了难以在轻微扰动环境下进行人员入侵探测的缺陷。本发明包括以下步骤：探测区域内wifi数据的收集；数据预处理；构建训练数据集、验证数据集与测试数据集；CSI时域特征的提取；区域内人员入侵的探测；测试数据集分类结果的获得。本发明通过提取不同人员状态下无线信号状态信息之间的幅值差作为CSI的时域特征，能更好的区分在轻微动作扰动场景下不同人员状态的探测区域内无线信号的信道状态。
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公开(公告)号：CN111586191B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010446938.1
申请日：2020-05-25
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1008 , H04L67/1021 , H04L67/60
Abstract: 本发明公开一种数据协作缓存方法、系统及电子设备。所述数据协作缓存方法包括：将移动边缘计算服务器分组到不同的簇内，以得到分组后的移动边缘计算服务器，根据每个分组后的移动边缘计算服务器的用户数目和子区域内容流行度的不同，以确定移动边缘计算服务器的本地缓存空间的大小、同一区域内协作缓存空间的大小以及整个协作区间内缓存空间的存储容量的大小，根据用户提出的内容请求，以判断本地移动边缘计算服务器是否缓存了用户提出的内容请求。本发明最大化基站的利用效率，内容交付的时延较小。
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公开(公告)号：CN114554498A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210327999.5
申请日：2022-03-29
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种车联网资源的分配方法及系统，包括：构建车辆通信的信道模型；对V2V链路进行分簇，获取V2V链路簇集合；依据所述信道模型获取V2I链路发射功率和V2V链路发射功率的最优解；以及依据所述V2I链路发射功率和所述V2V链路发射功率的最优解、以及所述V2V链路的分簇情况，对V2I链路、V2V链路簇集和资源块进行信道分配。通过本发明提供的一种车联网资源的分配方法及系统，可显著降低通信链路间干扰。
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公开(公告)号：CN110474716A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910746945.0
申请日：2019-08-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型的建立方法，包括：建立基于降噪自编码器与全连接神经网络的SCMA编码器，将用户的原始输入数据映射为码字；将每个资源块上的所有用户的码字叠加传输，再将每个资源块上的信号叠加信道噪声；在接收端建立基于全连接神经网络的SCMA解码器，解码出所有用户的原始输入数据；训练基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型；测试上述基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型的BER性能。相比较于传统的SCMA系统，本发明降低了编解码复杂度；相比较于现有的基于深度学习的SCMA系统模型，本发明进一步降低了误码率；相比较于现有的基于深度学习的SCMA系统模型，本发明具有更快的训练收敛速度。
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公开(公告)号：CN105375931A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510604014.9
申请日：2015-09-21
Applicant: 安徽大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于卡尔曼滤波的复杂环境下信号重构方法，与现有技术相比解决了计算复杂度高、效率低的缺陷。本发明包括以下步骤：对信号进行快速压缩，设计稀疏测量矩阵，在复杂环境下进行压缩测量获得测量值；建立信号的先验模型，输入信号的稀疏率，建立信号的先验模型；在二分图上进行置信传播计算；采用近似MMSE估计得到信号估计的初始值；使用卡尔曼滤波得到信号估计值。本发明采用了简单的稀疏测量矩阵，简化了测量矩阵的存储，信号重构时结合二分图和基于卡尔曼滤波的信号估计方法，进一步简化压缩感知的编码过程并提高重构精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105119969A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510418899.3
申请日：2015-07-15
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/2828 , H04L67/2842
Abstract: 本发明公开了一种点检数据格式及点检数据的交互方法，其特征是包括：点检数据头部和点检数据内容；点检数据头部包括：设备id、点检员id、点检时间戳、设备的部位个数、设备各部位的id序列、设备各部位状态构成的序列、点检数据内容的格式类型和点检数据内容的压缩类型；点检数据内容是根据所述数据格式对所述设备各部位的点检参数所组成的集合进行编码而获得的。本发明能用于设备点检终端与设备点检服务器间通用的点检数据传输，从而实现不同点检数据格式的设备点检终端与设备点检服务器间有效的交互，同时实现设备点检系统对多点检数据格式的支持。
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公开(公告)号：CN104580400A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410810070.3
申请日：2014-12-24
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/2823 , H04L67/02 , H04L67/28
Abstract: 本发明涉及一种物联网实时数据发布方法，包括：感知设备获取物联网感知信息数据并实时传输到数据发布网关；数据发布网关将实时感知数据转换为IP包并传输到数据发布服务器；数据发布服务器对实时感知数据进行管理；用户通过Web客户端访问数据发布服务器并向数据发布服务器发送注册请求；成功注册的用户利用注册用户名和密码登录数据发布服务器，获得系统数据发布服务。本发明还公开了一种物联网实时数据发布系统。本发明将Web技术与物联网技术结合，通过数据发布服务器与Web客户端建立的WebSocket连接实时传输底层感知设备获取的数据，实现了Web方式下用户实时物联网感知数据发布业务，为用户提供一种跨平台、实时而易用的物联网数据发布平台。
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公开(公告)号：CN115361077B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202211046082.4
申请日：2022-08-30
Applicant: 安徽大学
IPC: H04B17/30 , H04W4/021 , H04W4/80 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种轻微动作扰动场景下基于DTW距离KNN的区域内人员入侵探测方法，与现有技术相比解决了难以在轻微扰动环境下进行人员入侵探测的缺陷。本发明包括以下步骤：探测区域内wifi数据的收集；数据预处理；构建训练数据集、验证数据集与测试数据集；CSI时域特征的提取；区域内人员入侵的探测；测试数据集分类结果的获得。本发明通过提取不同人员状态下无线信号状态信息之间的幅值差作为CSI的时域特征，能更好的区分在轻微动作扰动场景下不同人员状态的探测区域内无线信号的信道状态。
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公开(公告)号：CN111968669B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202010738065.1
申请日：2020-07-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G10L21/028 , G10L21/0308 , G10L25/30 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种多元混合声信号分离方法及装置，所述多元混合声信号分离方法至少包括：通过短时傅里叶变换，获得混合声信号和真实源信号的幅度谱和相位谱；通过生成器对所述混合声信号幅度谱进行训练，获得所述估计分离信号幅度谱；通过判别器对所述估计分离信号幅度谱与所述真实源信号幅度谱进行训练，并判断所述估计分离信号幅度谱是否为真实输出，若是，通过所述估计分离信号幅度谱与所述混合声信号相位谱，获得分离声信号，同时获得生成器优化函数对所述生成器进行优化直至到达最大迭代次数。本发明公开的多元混合声信号分离方法及装置提高了所述分离声信号的可懂度，且算法的泛化能力好，具有很强的抗干扰性。
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公开(公告)号：CN111565061B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202010466449.2
申请日：2020-05-28
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的MIMO‑SCMA下行链路通信方法，与现有技术相比解决了SCMA与MIMO技术难以有效结合的缺陷。本发明包括以下步骤：MIMO‑SCMA下行链路系统的设计；MIMO‑SCMA基站端进行数据发送；下行链路接收端进行数据接收并进行解码。本发明将深度神经网络合理地应用于MIMO‑SCMA下行链路信号传输与检测,提出了基于深度神经网络的MIMO‑SCMA下行链路系统设计方法。
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