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公开(公告)号：CN118054826A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410273005.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 兰州交通大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0413 , H04B17/391 , H04B7/145
Abstract: 本发明公开了一种面向高铁短包隐蔽通信的波束赋形设计方法及系统，属于高铁通信技术领域，包括以下步骤：在高铁隐蔽通信模型上加入智能超表面，构建基于智能超表面的高铁毫米波MIMO隐蔽通信模型；考虑高速场景的多普勒频移和车载移动中继处的干扰噪声推导隐蔽约束条件；将得到的隐蔽吞吐量与隐蔽约束、智能超表面相移约束以及基站最大功率约束条件联立，形成需要优化的最终问题。本发明通过利用交替优化算法、半定松弛技术和内点法对基站发射波束矩阵和智能超表面的相位做了联合优化，保证在一定隐蔽性要求和存在噪声不确定性的情况下仍能够实现可靠的鲁棒隐蔽通信，且低成本、易部署。在窃听者采样数据包长度无限时，本发明同样适用。
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公开(公告)号：CN107094288A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710271452.7
申请日：2017-04-24
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种长大隧道环境下基于分簇无线传感网络的列车定位方法，包括以下步骤：S1、对隧道水平分割后展开其上半平面，建立三维隧道和展开的二维平面间的空间映射关系，以展开的上半平面作为WSN部署的目标平面；S2、在所映射的二维平面上划分正方形网格，依据网格部署WSN节点；S3、对列车运行速度、多普勒频移及无线收、发传输时延差进行参数估计；S4、列车位置估算。本发明通过建立三维隧道与二维平面的映射关系，以二维映射平面为目标平面，进行合理的WSN节点部署以及有效的参数估计、优化机制，切实解决了长大隧道内如何部署WSN，以及如何利用WSN对高速行进的列车进行精确定位的技术难题。
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公开(公告)号：CN118054826B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410273005.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 兰州交通大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0413 , H04B17/391 , H04B7/145
Abstract: 本发明公开了一种面向高铁短包隐蔽通信的波束赋形设计方法及系统，属于高铁通信技术领域，包括以下步骤：在高铁隐蔽通信模型上加入智能超表面，构建基于智能超表面的高铁毫米波MIMO隐蔽通信模型；考虑高速场景的多普勒频移和车载移动中继处的干扰噪声推导隐蔽约束条件；将得到的隐蔽吞吐量与隐蔽约束、智能超表面相移约束以及基站最大功率约束条件联立，形成需要优化的最终问题。本发明通过利用交替优化算法、半定松弛技术和内点法对基站发射波束矩阵和智能超表面的相位做了联合优化，保证在一定隐蔽性要求和存在噪声不确定性的情况下仍能够实现可靠的鲁棒隐蔽通信，且低成本、易部署。在窃听者采样数据包长度无限时，本发明同样适用。
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公开(公告)号：CN117911545A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410028105.1
申请日：2024-01-09
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06T9/00 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , H04N19/117 , H04N19/17 , H04N19/42 , H04N19/80
Abstract: 本发明公开了基于滤波器剪枝的多尺度压缩感知图像重构算法，所提采样算法通过卷积模拟图像的线性分解，融合输入图像和不同尺度的分解特征后，进行多尺度采样得到压缩感知测量值，使采样子网络学习到更加丰富的多尺度特征，在重构阶段，提出一种基于坐标注意力的多尺度空洞残差模块，通过融合不同尺度特征及坐标注意力的加权得到更多的特征，进而完成重构。坐标注意力的引入，使得精确的位置信息嵌入到通道注意中，对通道关系和长距离依赖进行编码，增强了网络特征学习的能力，对较复杂的深度特征提取模块进行了模型剪枝来减少模型参数量，通过计算输出特征图的熵来判别每一个滤波器的重要性，剪除掉重要性低的滤波器，实现网络轻量化的目的。
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公开(公告)号：CN117200846B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311190453.0
申请日：2023-09-15
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于列车位置和RIS的毫米波波束成形方法及系统，方法步骤包括：获取列车位置数据和智能超表面位置数据，基于所述列车位置数据和智能超表面位置数据，得到基站、智能超表面、车载移动中继之间信号的估计角度数据；基于所述估计角度数据，构建智能超表面的相位参数优化问题；求解所述相位参数优化问题，得到智能超表面的相位参数。系统包括：获取模块、估计模块、构建模块、处理模块和输出模块。本发明能够保证高铁场景中大容量高速率数据传输的可靠性，能够进一步降低通信系统的中断概率，有效地提高高铁通信系统的鲁棒性，且低成本、易部署。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116546584A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310237930.8
申请日：2023-03-13
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自供能无线传感器网络的安全路由方法，包括基站节点和大量随机非均匀分布在规则监测区域的无线传感器节点，其特征在于，每个无线传感器节点均配备能量采集设备和能量储存设备，其中能量采集设备用于将外部自然能源转化为电能并存于能量储存设备中，供无线传感器节点使用。本发明中所提的安全路由方法的数据包投递率在不同网络攻击及妥协节点比例下，仍有较为突出的性能表现。
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公开(公告)号：CN110677861B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910914792.6
申请日：2019-09-26
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向5G异构网络的网络选择方法，包括：根据业务类型和网络时变特性设定网络切换判决条件；根据业务需求，基于移动用户的QoS属性构建MDP模型及所述MDP模型的回报函数；采用层次分析法确定所述QoS属性的权重；当满足所述网络切换判决条件时，通过遗传‑模拟退火算法对所述MDP模型进行求解；根据求解结果，选择长期期望回报值最大的网络。切实解决了5G超密集网络异构条件下的网络选择技术难题。
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公开(公告)号：CN107094288B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710271452.7
申请日：2017-04-24
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种长大隧道环境下基于分簇无线传感网络的列车定位方法，包括以下步骤：S1、对隧道水平分割后展开其上半平面，建立三维隧道和展开的二维平面间的空间映射关系，以展开的上半平面作为WSN部署的目标平面；S2、在所映射的二维平面上划分正方形网格，依据网格部署WSN节点；S3、对列车运行速度、多普勒频移及无线收、发传输时延差进行参数估计；S4、列车位置估算。本发明通过建立三维隧道与二维平面的映射关系，以二维映射平面为目标平面，进行合理的WSN节点部署以及有效的参数估计、优化机制，切实解决了长大隧道内如何部署WSN，以及如何利用WSN对高速行进的列车进行精确定位的技术难题。
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公开(公告)号：CN107426794A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710160642.1
申请日：2017-03-17
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于VANET网络的组合加权簇头选取方法，包括根据VANET节点位置信息确定虚拟簇头；选取分簇算法的评价指标集；各节点在通信范围内以广播方式报告与分簇指标相关的自身信息；计算各节点分簇指标的信息熵和动态熵值权重；将N个节点的动态熵值权重向量进行任意线性组合，得多节点动态熵值权重向量，并与主观权重结合得到组合权重，进而完成合理的簇头选取等步骤。采用动态熵值组合方法，在权重计算过程中考虑网络的动态特性，使权重的计算更加接近网络的真实分布，簇头的选取更为合理，由此形成的分簇结构更加稳定；同时，结合主客观因素的组合加权分簇权重计算方法，既可反映决策者的偏好，又提高了权重分配的合理性。
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公开(公告)号：CN107071735A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710272478.3
申请日：2017-04-24
Applicant: 兰州交通大学
CPC classification number: H04W4/02 , H04W64/00 , H04W64/006 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于时序的移动节点蒙特卡洛定位方法，包括以下步骤：锚节点将自身信息传递给其周围的一、二跳邻居锚节点；锚节点以一定的时间间隔发射扫描波信号，当目标定位节点接收到其周围至少3个一跳邻居锚节点的信息时达定位时刻；邻居锚节点根据各自的反馈时序信息初步构建定位节点采样区域，并与蒙特卡洛定位方法获取的定位节点采样区域求交集，得到采样范围缩小的定位区域；定位区域中随机抽取样本N，判断每个样本点的有效性，丢弃无效样本点；当有效样本数目为N时，计算目标定位节点在t时刻的位置信息。对传统蒙特卡洛方法中预测阶段的采样区域和过滤阶段的过滤函数进行优化改进，有效缩小了采样范围，提高了采样效率和定位精度。
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