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公开(公告)号：CN116311867B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310058062.7
申请日：2023-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法，通过对目标车道影响车辆进行识别，并适当减速为换道过程做准备；在目标车道前方无影响换道的车辆、后方存在对换道有潜在影响的车辆时，队列中最后一辆优先换道，其余需换道车整体换道；整体换道时，预先规划换道过程的纵向位移，在换道过程中预先缩短目标车道上队列的间距，加快换道结束后目标车道上智能网联车队列形成和稳定速度；基于双五次换道轨迹模型，多车同时执行换道过程。本发明综合考虑队列内外车辆的位置和行驶轨迹，换道过程以及智能网联车队列的形成和恢复更为迅速，进而为智能网联车队列内多车协同换道提供合理的方法依据，为道路交通安全提供保障。
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公开(公告)号：CN116129627B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310061678.X
申请日：2023-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能网联车队下匝道前的协同换道策略，包括步骤为：智能网联车队获取目标车道车辆的前后间距和速度信息；判断每辆车的换道条件和队列最优首次换道车辆；最优首次换道车辆进行换道并减速为其他车辆留出足够空间；其他车辆重组编队并达到预定速度和换道位置；每辆车在满足换道条件后相继换道。本发明提供的方法可适用于混合交通流且交通密度较大的下匝道前的换道场景，通过充分发挥智能网联车精确感知以及车队协同控制的优势，利用整队的感知和决策增加可换道概率，在抵达下匝道入口前完成换道要求的同时，保证了智能网联车队在换道过程中，以及下匝道前后编队的连续与完整，为未来交通安全高效提供保障。
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公开(公告)号：CN116311867A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310058062.7
申请日：2023-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法，通过对目标车道影响车辆进行识别，并适当减速为换道过程做准备；在目标车道前方无影响换道的车辆、后方存在对换道有潜在影响的车辆时，队列中最后一辆优先换道，其余需换道车整体换道；整体换道时，预先规划换道过程的纵向位移，在换道过程中预先缩短目标车道上队列的间距，加快换道结束后目标车道上智能网联车队列形成和稳定速度；基于双五次换道轨迹模型，多车同时执行换道过程。本发明综合考虑队列内外车辆的位置和行驶轨迹，换道过程以及智能网联车队列的形成和恢复更为迅速，进而为智能网联车队列内多车协同换道提供合理的方法依据，为道路交通安全提供保障。
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公开(公告)号：CN116129627A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310061678.X
申请日：2023-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能网联车队下匝道前的协同换道策略，包括步骤为：智能网联车队获取目标车道车辆的前后间距和速度信息；判断每辆车的换道条件和队列最优首次换道车辆；最优首次换道车辆进行换道并减速为其他车辆留出足够空间；其他车辆重组编队并达到预定速度和换道位置；每辆车在满足换道条件后相继换道。本发明提供的方法可适用于混合交通流且交通密度较大的下匝道前的换道场景，通过充分发挥智能网联车精确感知以及车队协同控制的优势，利用整队的感知和决策增加可换道概率，在抵达下匝道入口前完成换道要求的同时，保证了智能网联车队在换道过程中，以及下匝道前后编队的连续与完整，为未来交通安全高效提供保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104954056B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201510306991.0
申请日：2015-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B1/7105 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO线性检测中矩阵求逆的硬件构架，包括预计算模块和矩阵求逆子模块，其中，预计算模块包括下三角脉动乘法器、加法器、共轭转置模块、倒数模块、取反模块和向量乘法器，下三角脉动乘法器分别与加法器和共轭转置模块连接，加法器依次通过倒数模块和取反模块与向量乘法器连接，共轭转置模块与向量乘法器连接，矩阵求逆子模块为IIR滤波器结构，预计算模块中的向量乘法器和倒数模块分别与矩阵求逆子模块连接。本发明还提供了一种大规模MIMO线性检测中矩阵求逆方法。本发明大大降低了计算复杂度和硬件代价；迭代计算可以得到任意精度的准确度；提供了丰富的灵活度，不花费额外的硬件代价。其兼容性好。
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公开(公告)号：CN104954056A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510306991.0
申请日：2015-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/04 , H04B1/7105 , G06F17/16
CPC classification number: H04B7/0413 , G06F17/16 , H04B1/7105
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO线性检测中矩阵求逆的硬件构架，包括预计算模块和矩阵求逆子模块，其中，预计算模块包括下三角脉动乘法器、加法器、共轭转置模块、倒数模块、取反模块和向量乘法器，下三角脉动乘法器分别与加法器和共轭转置模块连接，加法器依次通过倒数模块和取反模块与向量乘法器连接，共轭转置模块与向量乘法器连接，矩阵求逆子模块为IIR滤波器结构，预计算模块中的向量乘法器和倒数模块分别与矩阵求逆子模块连接。本发明还提供了一种大规模MIMO线性检测中矩阵求逆方法。本发明大大降低了计算复杂度和硬件代价；迭代计算可以得到任意精度的准确度；提供了丰富的灵活度，不花费额外的硬件代价。其兼容性好。
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公开(公告)号：CN105049097B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201510278859.3
申请日：2015-05-27
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种非理想信道下大规模MIMO线性检测硬件构架，将信道响应矩阵依次经过三角脉动乘法模块和加噪模块后分别进入三对角线求逆模块和三对角线乘法模块；三对角线求逆模块取加噪模块输出的矩阵中的三对角线元素组成三对角线矩阵并对其求逆；三对角线乘法模块将从加噪模块输出的矩阵中除去三对角线之后的矩阵，并将与三对角线求逆模块中所求的三对角线逆矩阵相乘；三对角线求逆模块的结果输入至三对角加法模块，三对角线乘法模块的结果输入至下三角脉动乘法模块，三对角加法模块和下三角脉动乘法模块进行循环迭代后将生成的矩阵输入检测模块。本发明硬件复杂度较低，大大降低了计算复杂度，同时大大提高吞吐率。
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公开(公告)号：CN105634568A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201511026796.9
申请日：2015-12-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04B7/0413 , H04L1/0054
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模MIMO系统信号检测的LLR计算方法，该方法沿用了NSA算法体系，并进一步改造传统NSA直接计算的架构，采用迭代计算方式计算硬判决输出；同时对传统的NSA计算方式进行深入分解和重新结合，避免了对核心矩阵的直接求逆运算，最终得到信号向量的硬判决输出。根据前面计算得到的硬判决输出，并利用前面计算步骤产生的已知的矩阵信息，提供了一种基于NSA算法体系，低复杂度地近似计算LLR的算法。本发明方法兼有NSA方法的优势，并进一步增强其硬件实现优势，适用MMSE信号检测系统并支持输出软信息LLR，保证了整个系统性能的高准确性和低复杂度。
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公开(公告)号：CN105049097A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510278859.3
申请日：2015-05-27
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/04
CPC classification number: H04B7/0452 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种非理想信道下大规模MIMO线性检测硬件构架，将信道响应矩阵依次经过三角脉动乘法模块和加噪模块后分别进入三对角线求逆模块和三对角线乘法模块；三对角线求逆模块取加噪模块输出的矩阵中的三对角线元素组成三对角线矩阵并对其求逆；三对角线乘法模块将从加噪模块输出的矩阵中除去三对角线之后的矩阵，并将与三对角线求逆模块中所求的三对角线逆矩阵相乘；三对角线求逆模块的结果输入至三对角加法模块，三对角线乘法模块的结果输入至下三角脉动乘法模块，三对角加法模块和下三角脉动乘法模块进行循环迭代后将生成的矩阵输入检测模块。本发明硬件复杂度较低，大大降低了计算复杂度，同时大大提高吞吐率。
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