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公开(公告)号：CN109086350B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810772256.2
申请日：2018-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/583 , H04B17/318
Abstract: 一种基于WiFi的混合图像检索方法，本发明涉及混合图像检索方法。本发明为了解决传统方法进行定位时图像检索速度慢耗时长的问题。本发明包括：一：选择室内场景，建立室内场景坐标系；二：等间隔选取数据采样点并记录采样点的地理位置信息；三：使每一个采样点上拍摄的室内场景图像与RSS值一一对应存入到数据库；四：选出与待匹配图像相似的K个图像作为粗匹配结果；五：对粗匹配选出的K个图像与待匹配图像进行特征点匹配；六：进行误匹配特征点对剔除；步骤七：统计待匹配图像与K个图像之间正确匹配的SURF局部特征点对数目；步骤八：选出与待匹配图像正确匹配的局部特征点对数目最多的数据库图像。本发明用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN106060872B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610686081.4
申请日：2016-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种D2D与蜂窝网络共存的启发式比例公平调度方法，本发明涉及启发式比例公平调度方法。本发明是要解决目前大部分文献在以吞吐量最大作为网络资源调度目标而忽略用户之间公平性的问题，提出了一种D2D与蜂窝网络共存的启发式比例公平调度方法。该方法是通过一、计算信道增益；二、计算第T个时隙D2D用户的信干燥比、瞬时数据速率和比例公平函数；三、计算平均传输速率；四、得到数学模型：五、利用启发式比例公平调度算法求解得到P*；六、根据步骤五计算得到的P*进行多用户比例公平调度得到X*；七、多用户混合网络用户平均传输速率初始化阶段等步骤实现的。本发明应用于启发式比例公平调度领域。
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公开(公告)号：CN109086350A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810772256.2
申请日：2018-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30 , H04B17/318
Abstract: 一种基于WiFi的混合图像检索方法，本发明涉及混合图像检索方法。本发明为了解决传统方法进行定位时图像检索速度慢耗时长的问题。本发明包括：一：选择室内场景，建立室内场景坐标系；二：等间隔选取数据采样点并记录采样点的地理位置信息；三：使每一个采样点上拍摄的室内场景图像与RSS值一一对应存入到数据库；四：选出与待匹配图像相似的K个图像作为粗匹配结果；五：对粗匹配选出的K个图像与待匹配图像进行特征点匹配；六：进行误匹配特征点对剔除；步骤七：统计待匹配图像与K个图像之间正确匹配的SURF局部特征点对数目；步骤八：选出与待匹配图像正确匹配的局部特征点对数目最多的数据库图像。本发明用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN105636213A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201511023018.4
申请日：2015-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W72/04
CPC classification number: H04W72/0453 , H04W72/0493
Abstract: 异构C-RAN网络及该网络下的D2D通信模式选择与资源调度联合优化方法，属于D2D通信网络资源分配领域。为解决D2D通信网络模式选择过程中用户之间的公平性问题，满足D2D用户对网络公平性的要求。可实现D2D通信模式选择的异构C-RAN网络构建了共存的多层网络，D2D网络有蜂窝、专用和复用三种模式可供选择。在所述网络下的基于用户公平性的D2D通信模式选择与资源调度联合优化方法根据网络负载情况不同状态，轻度负载，中度负载和重度负载三种情况，给出了相应的模式选择和资源调度，保证D2D用户和蜂窝用户最小信干噪比以及D2D用户之间公平性情况下，最大化系统总的吞吐量。适用于D2D通信网络模式选择和资源调度。
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公开(公告)号：CN103533648B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310507337.7
申请日：2013-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 基于支持向量机的无线异构网络移动用户位置预测方法，涉及无线异构网络领域，它是为了适应无线异构网络移动用户位置预测的需求。本发明提出一种基于支持向量机(SVM)的异构网络环境中移动用户的位置预测方法，来解决异构网络环境中移动用户的位置预测问题。本发明提出目标区域的概念，根据用户所在位置不同，自适应的调整位置预测方法。根据用户所在区域不同，应用不同的位置预测方法，这样既能够保证预测精度，又能够在一定程度上降低整体方法复杂度，减少预测开销，节省资源。本发明适用于无线异构网络移动用户位置预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105306175A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510756582.0
申请日：2015-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H04L1/0656 , H04L1/0059 , H04L1/0071 , H04L27/2601
Abstract: 基于V-BLAST编码方式的MIMO-SCMA系统上行链路构架方法，属于多收多发信息传输系统构架领域。本发明克服了原有SCMA系统多用户间非正交性和软解码方式的限制，而将SCMA与MIMO技术相互融合的方法。本发明设定MIMO-SCMA系统中每个用户有两根发射天线，将要发送的信息比特序列串并转换为两路，然后分别进行1/2码率的卷积码编码，之后进行交织；根据SCMA码本进行SCMA映射，得到每个用户要发送的信息，按映射矩阵F将所有用户发送的信息调制到子载波上，完成调制编码；信息由天线发送，经过信道后，由基站的两根天线接收并通过最小均方误差方法进行检测。本发明具有信息传输速率高、频谱效率高的优点。
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公开(公告)号：CN104486766A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410828256.1
申请日：2014-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H04W16/14 , H04L5/0037 , H04W72/0453 , H04W72/0486
Abstract: 基于认知无线电技术的频谱聚合资源分配方法，涉及频谱聚合资源分配方法。是为了解决现有频谱频谱聚合算法在认知无线电技术条件下无法有效分配认知频谱资源的问题。其方法是：一、通过频谱感知算法获取认知频谱授权用户的信息和等效吞吐量；二、选择相应的认知频谱作为频谱聚合的成分载波，保证进行聚合的成分载波总吞吐量满足频谱聚合用户的需求；三、对待传输的用户数据进行优先级从大到小排序，保证用户数据传输的公平性；四、按照用户数据的优先级顺序分两种情况把用户数据分配到相应的成分载波上。本发明适用于频谱聚合资源分配。
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公开(公告)号：CN102802260A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210290193.X
申请日：2012-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于矩阵相关的WLAN室内定位方法，属于模式识别领域，本发明为解决现有采用基于近邻选择的位置指纹匹配算法和基于机器学习的位置指纹匹配算法进行室内定位，定位过程中丢失了很多有用的RSS信息的问题。本发明方法包括：一、在室内WLAN环境下，离线选取一定数量的参考点，并且记录这些参考点的坐标和RSS样本，建立位置指纹数据库；二、在欲定位点测量并记录用户终端所接收到的实时RSS样本；将所收到的原始RSS样本排列成矩阵，并将位置指纹数据库中每个参考点的RSS数据变换为相同维数的矩阵；三、计算皮尔森相关系数；四、选取最大K个皮尔森相关系数所对应的参考点，取这些参考点坐标的平均值作为定位结果。
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公开(公告)号：CN102325369A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110152204.3
申请日：2011-06-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于参考点位置优化的WLAN室内单源线性WKNN定位方法，属于移动计算领域，本发明为解决现有WLAN室内单源线性环境下，WKNN定位算法中最优参考点数目和位置的选择问题。本发明针对这一特殊单源线性场景，首先在离线阶段，针对具体的实际单源线性定位环境，计算WKNN定位法在该环境下理论期望精度的闭合解形式；然后，利用闭合解形式中期望误差与参考点位置、目标区域尺寸之间的关系，对参考点进行优化布置，满足最小期望误差准则，并建立相应的单源均值位置指纹数据库；最后，根据在现阶段实时采集的信号强度样本，利用近邻点数为4的WKNN定位法，对定位终端进行位置坐标估计。
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公开(公告)号：CN104954108B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201510324322.6
申请日：2015-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L5/00
Abstract: 一种面向实时业务的成分载波配置切换方法，本发明涉及成分载波配置切换方法。本发明是要解决现有认知无线电条件下频谱聚合技术没有考虑实时业务的时延要求，从而无法满足实时业务的时延要求的问题而提出的一种面向实时业务的成分载波配置切换方法。该方法是通过步骤一、获得认知用户传输时间T；步骤二、计算认知用户传输时间T的数学期望E(T)和方差D(T)；步骤三、根据认知用户传输时间T的数学期望计算认知用户的服务强度ρsu，根据ρsu计算认知用户聚合时的平均时延Tw；步骤四、将认知用户数据分配给相应的成分载波进行传输等步骤实现的。本发明应用于成分载波配置切换领域。
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