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公开(公告)号：CN103582094A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310467485.0
申请日：2013-10-09
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供了一种针对多从用户多信道的节能的动态频谱接入策略方法，包括步骤：步骤1：初始化信道及主、从用户的信息；步骤2：为从用户初始分配频谱资源；步骤3：从用户接入信道；步骤4：更新信道状态；步骤5：计算下一时隙的每个信道的状态值；步骤6：计算从用户本轮接入结束后，在下一时隙中最大化能效的用户信道匹配集合及用户传输表。本发明中，多个从用户可以动态地接入主用户信道，并平衡吞吐率与能耗，使得从用户能效最大化。本发明即是在已知信道分布参数的条件下，通过权衡从用户“切换/等待”与“传输/待机”两个方面，得到一种针对多从用户多信道的节能的动态频谱接入策略，有效地提高了从用户的能源利用率。
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公开(公告)号：CN104320759B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201410545517.9
申请日：2014-10-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 种基于固定地标的室内定位系统指纹库构建方法包括:筛选出采样路径上在固定地标附近预定区域内的采样点,确定所述固定地标覆盖范围内的信号接收强度指示指纹特征与物理距离之间的物理相关性,选取所述固定地标附近预定区域内的最优短距离估计模型和确定所述采样路径中各个采样点的绝对坐标。本发明的技术方案有效地构建个低成本、高精度的WiFi指纹库。
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公开(公告)号：CN103634901B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310542856.7
申请日：2013-11-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明提供了一种基于核密度估计的新型定位指纹采集提取方法，包括了基于多种型号设备的指纹采集以及基于核密度估计（Kernel Density Estimate）的指纹提取方法。通过利用多种不同型号的设备采集得到特定位置的WLAN热点信号强度值序列，同时利用其核密度估计的方法获取得到的最佳接收指纹具有更加稳定的方差，更进一步地能够克服多种不同型号的设备协同采集指纹的不确定性，并且获得了更高的定位精度。同时，该新型定位指纹采集提取方法大大降低了定位指纹库的建立维护成本，同时实现了多种不同型号的设备共用同一套室内定位指纹库和室内定位系统并保证了室内定位系统的精度及稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105263149A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510638551.5
申请日：2015-09-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种移动无线传感器网络中节点自适应分布式重聚类方法，包括在已经聚类成簇的移动无线传感器网络中，节点根据惯性传感器的数据并利用航迹推算法与粒子滤波算法对移动过程中每个时刻自身的位置进行准确估计；在每个重聚类周期开始时，节点依据其移动所遵循的运动模型及当前时刻的位置，对下一时刻自身位置进行合理预测，每个簇内边界处非簇头节点被允许根据网络内其它节点的位置信息进行重聚类，从而可以保证节点在移动过程中能够始终处于比较适合的簇当中，即与其所属簇的簇头节点之间的通信距离保持在合理的范围内，使得二者之间通信时能够保持较高的数据送达率，因此可以保证移动无线传感器网络的服务质量。
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公开(公告)号：CN103634902A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310547705.0
申请日：2013-11-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于指纹聚类的新型室内定位方法，包括了基于相似性传播聚类算法（Affinity Propagation Cluster）以及最近邻居法相结合的分层的室内定位方法。这种通过有效利用地理位置相近的室内位置的指纹所具有的相似性，给采集到的室内指纹信息做预分类处理，将指纹库中的指纹分为不同的子集；并进一步地通过分类后得到的有特点的指纹集合分层解算定位结果的方法，极高地缩短了定位解算所需的时间，同时保证了室内定位系统的精度及稳定性。
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公开(公告)号：CN113393044A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110690274.8
申请日：2021-06-22
Applicant: 中远海运科技(北京)有限公司 , 上海交通大学 , 上海交大慧谷通用技术有限公司
Abstract: 本发明涉及物流运输相关领域，具体公开了一种基于大数据集成的物流资源应急优化系统，包括大数据集成平台、应急管理平台和决策支持平台，大数据集成平台用于对陆海快线货流、大客户、航线和物流资源的基础数据与外部物流运输所需数据进行收集整合至数据库内，方便调用，应急管理平台用于对大数据集成平台调用的数据进行解析，然后根据成本、时间、大客户需求和供应链资源的分析，在应急状态下，从物流角度来将分析出来的应急物流资源进行分配，在海量数据基础上，针对突发公共事件下，便于物流企业更精准地掌握客户的物流需求，在采用应急条件下运输路径改善的优化算法的基础上，为客户提供高效率的全程物流服务。
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公开(公告)号：CN105263149B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201510638551.5
申请日：2015-09-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种移动无线传感器网络中节点自适应分布式重聚类方法，包括在已经聚类成簇的移动无线传感器网络中，节点根据惯性传感器的数据并利用航迹推算法与粒子滤波算法对移动过程中每个时刻自身的位置进行准确估计；在每个重聚类周期开始时，节点依据其移动所遵循的运动模型及当前时刻的位置，对下一时刻自身位置进行合理预测，每个簇内边界处非簇头节点被允许根据网络内其它节点的位置信息进行重聚类，从而可以保证节点在移动过程中能够始终处于比较适合的簇当中，即与其所属簇的簇头节点之间的通信距离保持在合理的范围内，使得二者之间通信时能够保持较高的数据送达率，因此可以保证移动无线传感器网络的服务质量。
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