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公开(公告)号：CN108965192B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810928643.0
申请日：2018-08-15
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开一种交替FBMC‑QAM系统中原型滤波器设计方法，首先假定所围绕的FBMC‑QAM系统中奇偶子载波的合成滤波器组和分析滤波器组分别由四个不同的原型滤波器交替调制而来；其次，将系统中四个原型滤波器的设计描述成一个无约束的凸优化问题，其目标函数是交替FBMC‑QAM系统的符号间干扰(ISI)、载波间干扰(ICI)和原型滤波器的阻带能量之和。基于推导所得的目标函数梯度向量，采用双迭代机制求解优化问题，最终可以得到奇偶子载波中性能更优的合成滤波器和分析滤波器。与现有技术对比发现，本发明设计所得的FBMC‑QAM系统中原型滤波器的阻带能量更低，所得的FBMC‑QAM系统有着较好的性能，可为大型FBMC‑QAM系统设计提供一种有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN109547929B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201910016151.9
申请日：2019-01-08
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于共轭梯度法的分布式传感器节点定位方法，在无线传感器网络拓扑结构的基础上，首先将LA节点的所有邻居节点所在区域作为子图，进而把整个网络图划分为若干个相互重叠的子图；然后在每个独立的子图内，采用三点定位法初步定位的结果作为初始值，利用共轭梯度法对定位问题优化求解；最后对重叠区域内传感器节点的位置进行融合，再次将定位结果代入相应子图进行优化，直到满足迭代终止条件。仿真实验表明，与现有的集中式定位方法相比，该发明定位不仅更准确，且能对规模更大的WSN进行定位；与现有的分布式式定位方法相比，该发明定位不但更准确，而且更高效。
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公开(公告)号：CN111314847A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010103565.8
申请日：2020-02-20
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了基于Barzilai-Borwein梯度法的无线传感器网络分布式定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）定义网络；2）将WSN中节点定位问题归结为无约束的优化问题；3）重新构造无约束优化问题，进而给出子图中的无约束优化问题；4）采用极大似然估计法估计出未知位置节点的初始位置；5）采用分布式方法对优化问题进行迭代求解，获取最终定位。这种方法能解决大规模无线传感器网络中节点难以定位的问题，且定位精度高、计算复杂度低。
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公开(公告)号：CN109547929A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201910016151.9
申请日：2019-01-08
申请人： 桂林电子科技大学
CPC分类号： H04W4/025 , G01S5/12 , G01S19/42 , H04W64/003 , H04W84/18
摘要： 本发明公开一种基于共轭梯度法的分布式传感器节点定位方法，在无线传感器网络拓扑结构的基础上，首先将LA节点的所有邻居节点所在区域作为子图，进而把整个网络图划分为若干个相互重叠的子图；然后在每个独立的子图内，采用三点定位法初步定位的结果作为初始值，利用共轭梯度法对定位问题优化求解；最后对重叠区域内传感器节点的位置进行融合，再次将定位结果代入相应子图进行优化，直到满足迭代终止条件。仿真实验表明，与现有的集中式定位方法相比，该发明定位不仅更准确，且能对规模更大的WSN进行定位；与现有的分布式式定位方法相比，该发明定位不但更准确，而且更高效。
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公开(公告)号：CN111314847B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010103565.8
申请日：2020-02-20
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了基于Barzilai‑Borwein梯度法的无线传感器网络分布式定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）定义网络；2）将WSN中节点定位问题归结为无约束的优化问题；3）重新构造无约束优化问题，进而给出子图中的无约束优化问题；4）采用极大似然估计法估计出未知位置节点的初始位置；5）采用分布式方法对优化问题进行迭代求解，获取最终定位。这种方法能解决大规模无线传感器网络中节点难以定位的问题，且定位精度高、计算复杂度低。
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公开(公告)号：CN109586688A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811497267.0
申请日：2018-12-07
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： H03H19/00
摘要： 本发明公开一种基于迭代计算的时变可分非下采样图滤波器组的设计方法,首先，基于两维可分图滤波器的性质，设计出具备频率响应的分析滤波器组。然后，把综合滤波器组输出信号的重构问题转换为一个全局最小二乘问题，再将全局最小二乘问题转换为局部最小二乘问题，并采用迭代的方式进行求解。本发明迭代计算方法具有较低的迭代次数，所设计出的时变非下采样图滤波器组具备完全重构特性和具有更好的去噪性能，其分析滤波器组具备频率响应。
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公开(公告)号：CN108650706A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810438409.X
申请日：2018-05-09
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于二阶泰勒近似的传感器节点定位方法，在传感器网络图模型的基础上充分考虑了节点间的连通性，且利用节点间距离对目标函数中各求和项设置了归一化的权重值。对该优化问题目标函数的求解分为两步，第一步，利用三点定位法对LU节点进行简单粗略的初步定位；第二步，把基于三点定位得出的初步定位结果作为初始值，结合二阶泰勒近似给出的修正海森矩阵，采用修正牛顿法对定位问题进行求解。理论分析和仿真结果表明，与现有发明相比，本发明复杂度更小，在不同程度的测距误差下定位更准确，且算法迭代次数更少，耗时更短。
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公开(公告)号：CN107959648A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711176688.9
申请日：2017-11-22
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开一种双原型FBMC-OQAM系统中原型滤波器的设计方法，首先，本发明所考虑的调制结构，其接收端和发送端采用了不同的原型滤波器，其设计自由度是传统FBMC-OQAM调制结构的两倍。后续的仿真印证了这一结构具备更好的整体性能；其次，本发明将原型滤波器的设计问题归结为无约束优化问题，采用双迭代机制求解问题。并且在每一步迭代中采用矩阵求逆的等价条件以及Toeplitz矩阵求逆快速方法。相比于现有技术，本发明不仅具备更好的性能，而且求解复杂度低很多。
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公开(公告)号：CN107707417A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711222093.2
申请日：2017-11-29
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于子图处理的无线传感器网络异常节点检测与定位方法，基于局部子图处理和节点域-图频域联合分析的思想筛选出局部异常子图的中心节点集合，通过筛选出的节点集合与局部子图的中心节点的匹配度来判断网络是否存在异常节点，同时定位无线传感器网络中的异常节点。本发明不仅能够判断网络是否异常，还可以定位网络中的异常节点，为实现无线传感器网络中异常节点检测和定位提供了简单有效的方法，其具有检测率高的特点，并能够为之后的修复工作提供帮助。
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公开(公告)号：CN109586688B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201811497267.0
申请日：2018-12-07
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： H03H19/00
摘要： 本发明公开一种基于迭代计算的时变可分非下采样图滤波器组的设计方法,首先，基于两维可分图滤波器的性质，设计出具备频率响应的分析滤波器组。然后，把综合滤波器组输出信号的重构问题转换为一个全局最小二乘问题，再将全局最小二乘问题转换为局部最小二乘问题，并采用迭代的方式进行求解。本发明迭代计算方法具有较低的迭代次数，所设计出的时变非下采样图滤波器组具备完全重构特性和具有更好的去噪性能，其分析滤波器组具备频率响应。
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