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公开(公告)号：CN102932003A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210330765.2
申请日：2012-09-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明提供基于GPU架构的QC-LDPC码的加速译码方法，包括：CPU作为控制器，利用输入码的母矩阵，计算输入码的码字信息，并将码字信息放入GPU的常数存储器，并在完成所有初始化过程后，发起运行GPU核函数的命令；合理地配置GPU的各项参数，在每一个GPU并行线程块中实现整个译码系统，通过线程间合作完成基于分层修正最小和算法的LDPC译码。本发明针对QC结构LDPC码字的特点，实现了不同码率的QC-LDPC码在不同的GPU平台下通用的加速译码；并提供了LDPC译码器在GPU上的并行化实现和优化，能在GPU上独立并行地运行很多个LDPC译码器。译码效率大幅度提高，能非常有效的应用在仿真和实时译码系统中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103634902B
公开(公告)日：2017-02-08
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：CN104320759A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410545517.9
申请日：2014-10-15
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: H04W64/00 , G06F17/30002 , H04W4/04 , H04W64/006
Abstract: 一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一个低成本、高精度的WiFi指纹库。
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公开(公告)号：CN103297924B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310199316.3
申请日：2013-05-24
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: Y02D70/14
Abstract: 本发明提出了一种基于信道估计的新型定位指纹设计方法及室内定位系统，包括采用指数有效信噪比映射(Exponential Effective SIR Mapping,EESM)作为指纹信息。EESM是将WLAN信道中，OFDM的不同子载波的信噪比映射为指数等价的信噪比，用以作为WLAN信道特点的表征，借鉴了利用RSS功率谱作为指纹具有更加稳定方差的基本原理，同时EESM在OFDM系统里面可以由信道估计模块直接提取出来，克服了计算RSS功率谱时采样时间过长，计算复杂度高的缺点，使得该新型指纹应用到实际的定位系统变为可能。进一步地，该新型定位指纹提高了室内定位系统的精度及稳定性。
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