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公开(公告)号:CN108076499A
公开(公告)日:2018-05-25
申请号:CN201711455564.4
申请日:2017-12-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W40/10
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域,公开了一种生命期最优路由的启发式构造方法,能够很好的应对以数据为中心的无线传感器网络中,发送数据给基站的传感器节点动态变化的情况。采用的节点能量模型,考虑了在数据量不确定的情况下,节点用于接收、发送、以及空闲侦听的能量。本发明通过构造能量高效的有向非循环图DAG,使网络中能量消耗更加均匀的分布于网络中所有的节点,最优化无线传感器网络的生命期。本发明用启发式方法得到的次优解,即生命期次优的DAG结构,非常接近于直接使用当前最先进的数学规划工具包得出的最优解;当网络中数据量较少时,数学规划工具包得出最优解的收敛速度非常慢,而采用本发明将使得得出解的速度大大缩短。
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公开(公告)号:CN104899892A
公开(公告)日:2015-09-09
申请号:CN201510373665.1
申请日:2015-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种快速的星图图像星点提取方法,借鉴聚类的思想利用一部分星点像素实现对星点进行粗定位,从而得到星点弥散区域中心坐标的粗略估计;将星点弥散区域的中心坐标作为种子点,使用种子点区域生长法自动地筛选星点像素;根据星点能量分布的特点,对星点像素的灰度值进行修正;使用质心计算公式对星点进行精度定位。本发明中对星点进行粗定位,将星点的提取操作集中在星点弥散区域的局部范围内,有利于提高星点的提取速度;对星点像素的灰度值进行修正,简单易行,能够达到图像滤波的效果,而比图像滤波更能节省算法的时间开销。
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公开(公告)号:CN115767606A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211296507.7
申请日:2022-10-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W24/06 , H04W24/02 , H04L41/12 , H04L41/147
Abstract: 本发明公开了一种时变网一定容错个数限制下的最短中断时间获取方法。包括:对给定时变网通过一系列图的转换得到线型图;根据线型图构建第一整数规划模型;该模型在中断时间约束下求解网络的最小割集;将预设的网络运行周期,即最长中断时间代入第一模型,得到的最小割集是切断网络所付出的最小空间代价;当该最小割集的势不大于预设中断个数时,根据线型图构建第二整数规划模型,在中断个数的约束下求解单个连接中断的最短持续时间;在由预设运行周期确定的时间范围内进行二分搜索,将第二模型的求解转化为解第一模型;每次搜索针对给定中断时间验证第一模型是否有解,有解则将时间范围的高限折半,继续搜索至求得割断网络所需的最小时间代价。
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公开(公告)号:CN113630268B
公开(公告)日:2022-07-26
申请号:CN202110862161.1
申请日:2021-07-29
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安空间无线电技术研究所
IPC: H04L41/142 , H04L41/14
Abstract: 本发明属于网络技术领域,公开了一种时变网络中定长随机中断场景最大错误分离路径获取方法,搜索出源到汇的所有路径,再为每条路径计算冲突边集,将对应的冲突边集有交集的两条路径视为冲突路径;对冲突路径采用贪心的策略,从空集开始,不断的以迭代的方式扩充一个路径集合,在每次迭代中选择权重最小的新的路径,对选出的权重最小路径和当前该集合中所有路径不冲突,则将新路径并入集合,构造出在时间上保持一定安全距离的最大的空间分离路径。本发明有效提高了从源到汇的发送数据的成功率。本发明在问题建模的过程中,本发明还从经济性的角度,考虑了总通信开销的限定,确保所求得的路径集合是满足成本限制的最大集合。
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公开(公告)号:CN107911851B
公开(公告)日:2021-02-19
申请号:CN201711455565.9
申请日:2017-12-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域,公开了一种以数据为中心的无线传感器网络中生命期最优DAG分解方法,将生命期最优DAG结构分解成一系列的路由树,在不同的采样周期,选择不同的路由树来进行数据收集。该分解方法和路由树的选择方法使得在每个采样周期中,网络中每条链接上的平均的数据流量,和DAG结构所中所给出的流量相吻合,从而最大限度的延长网络生命期。本方法为分解出的每颗路由树构造一个传输时间表,在不同的采样周期,网络中的节点根据相应路由树的传输表进行数据的接收和传送;按照本方法分解出的路由树的个数足够的小,从而降低了构造传输表和切换传输表给网络中的节点带来的通信和存储开销。
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公开(公告)号:CN107911834B
公开(公告)日:2020-09-22
申请号:CN201711455034.X
申请日:2017-12-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域,公开了一种以数据为中心的无线传感器网络中生命期最优DAG构造方法,DAG允许网络中每个节点具有多个父节点和多个孩子节点,每个中间节点可以选择任意的父亲节点来发送自己本地产生的或者是转发从孩子节点处接收到的数据包,将网络中的负载更加均匀的分布于网络中的所有节点。本发明构造的是以数据为中心的路由,将网络中数据量的变化囊括到路由结构的设计之中。在每个采样周期,究竟发送哪些数据,完全由数据本身所驱动,而且只有在传感器节点感知到数据之后才能被确定下来。无论网络中的数据图样怎样变化,DAG结构都能平衡网络中的数据量,优化网络生命期。
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公开(公告)号:CN107086975B
公开(公告)日:2020-06-12
申请号:CN201710170730.X
申请日:2017-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于信号探测通信技术领域,公开了一种实现OFDM雷达通信信号一体化的方法,把通信信号嵌入到OFDM雷达信号中的每个子载波上,实现通信雷达信号的一体化;采用多相位编码的方式实现雷达性能和通信性能可调;采用格雷编码技术结合序列循环移位技术来同时降低的一体化信号的峰均比和主旁瓣比。本发明通过把通信信号嵌入到OFDM雷达信号中的每个子载波上,来实现通信雷达信号的一体化;采用多相位编码的方式实现雷达性能和通信性能的灵活可调;针对基于多相位编码的OFDM一体化信号出现的峰均比过高及雷达主旁瓣比过高的问题。本发明采用格雷编码技术结合序列循环移位技术来同时降低的一体化信号的峰均比和主旁瓣比。
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公开(公告)号:CN107911834A
公开(公告)日:2018-04-13
申请号:CN201711455034.X
申请日:2017-12-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域,公开了一种以数据为中心的无线传感器网络中生命期最优DAG构造方法,DAG允许网络中每个节点具有多个父节点和多个孩子节点,每个中间节点可以选择任意的父亲节点来发送自己本地产生的或者是转发从孩子节点处接收到的数据包,将网络中的负载更加均匀的分布于网络中的所有节点。本发明构造的是以数据为中心的路由,将网络中数据量的变化囊括到路由结构的设计之中。在每个采样周期,究竟发送哪些数据,完全由数据本身所驱动,而且只有在传感器节点感知到数据之后才能被确定下来。无论网络中的数据图样怎样变化,DAG结构都能平衡网络中的数据量,优化网络生命期。
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公开(公告)号:CN107086975A
公开(公告)日:2017-08-22
申请号:CN201710170730.X
申请日:2017-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: H04L27/2615 , G01S7/02 , G01S7/023
Abstract: 本发明属于信号探测通信技术领域,公开了一种实现OFDM雷达通信信号一体化的方法,把通信信号嵌入到OFDM雷达信号中的每个子载波上,实现通信雷达信号的一体化;采用多相位编码的方式实现雷达性能和通信性能可调;采用格雷编码技术结合序列循环移位技术来同时降低的一体化信号的峰均比和主旁瓣比。本发明通过把通信信号嵌入到OFDM雷达信号中的每个子载波上,来实现通信雷达信号的一体化;采用多相位编码的方式实现雷达性能和通信性能的灵活可调;针对基于多相位编码的OFDM一体化信号出现的峰均比过高及雷达主旁瓣比过高的问题。本发明采用格雷编码技术结合序列循环移位技术来同时降低的一体化信号的峰均比和主旁瓣比。
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公开(公告)号:CN106961692A
公开(公告)日:2017-07-18
申请号:CN201710196483.0
申请日:2017-03-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种生命期受限的无线传感器网络中数据精度的优化方法,包括如下操作步骤:将数据精度问题转化为单点数据收集;用A(t,m)表示最优解,用B(t,m)表示最优解中最后一次上报数据的时刻;其中:t表示需要维持的生命期,m表示上报次数的限制;采用以下动态规划方法进行迭代计算,先求出a值,再求解A(t,m)与B(t,m)。上述技术方案中,在一定网络生命期的限制下,根据节点采集到的数据,计算出最优解,即在哪些采样周期,传感器节点上报数据给基站,从而使得基站处获得的数据误差最小。
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