基于复小波的宽频带认知无线电频谱感知方法

    公开(公告)号:CN106877951A

    公开(公告)日:2017-06-20

    申请号:CN201710062395.1

    申请日:2017-01-23

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于复小波的宽频带认知无线电频谱感知方法,包括以下步骤:步骤S1:构建一个尺度因子、位移因子可调的复小波射频接收前端;步骤S2:在频谱感知的粗感知阶段,将复小波射频接收前端所接收到的信号和设置好的复小波进行卷积得到积分后的小波系数,再将傅里叶变换得到的傅里叶系数用以反应当前频带的占用情况;进行一阶求导处理,得到每个占用频段的边界;在频谱感知的细感知阶段,进行再一次的信号接收,计算得到判决统计量并根据给定的虚警概率确定判决门限;在每个占用频带,根据计算得到的判决统计量和判决门限,判断授权用户信号是否出现。本发明解决了在宽带频谱条件下,如何使用Morlet复小波技术进行快速而精确地频谱感知的难题。

    一种基于累积量的合作认知无线电频谱感知方法

    公开(公告)号:CN106792729A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611174066.8

    申请日:2016-12-16

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 王俊 黄继伟

    Abstract: 本发明提供一种基于累积量的合作认知无线电频谱感知方法,主要包括以下步骤:步骤一、在认知网络当中,每个认知用户根据其天线所接收到的信号,构建单用户的非参数化判决统计量,并将这个判决统计量发送到认知无线电网络聚合中心;步骤二、在认知无线电网络聚合中心,根据各个用户发送的判决统计量计算相应的合作加权系数;步骤三、在认知无线电网络聚合中心,根据给定的虚警概率,以及计算出的合作加权系数,构建总的判决统计量。步骤四、根据合作加权系数计算判决门限,判断授权用户信号是否出现。本发明涉及认知无线电频谱感知技术。本发明主要是解决在多用户分作条件下,采用基于累积量技术的条件下,而提供的一种合作感知方法。

    一种新型树状结构无线传感网组网方法及其系统

    公开(公告)号:CN106792484A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201710047523.5

    申请日:2017-01-22

    Applicant: 福州大学

    CPC classification number: H04W4/70 H04W40/24

    Abstract: 本发明提供一种新型树状结构无线传感网组网方法及其系统。本发明的路由方法根据无线传感网本身的特点,设计一种新的基于数据的树状结构路由协议,该协议是树状结构的,也就是说它将监控区域内的传感节点分成若干个树枝,而路由节点则是分叉节点;然后它是基于数据的,也就是说,在传输数据时,该协议不会像传统AODV那样,直接将数据转发到所有可到达路径的下一跳路由,而是先发送带有m元数据属性的(m为数据属性)路由发现信息,如果下一跳路由节点认为这个m元数据需要进行转发,则回复应答信号,否则不予理睬,收到应该信号的源路由节点则发送DATA;保证数据传输稳定。

    一种智能储物柜及通过智能储物柜支付费用的方法

    公开(公告)号:CN104063959A

    公开(公告)日:2014-09-24

    申请号:CN201410210151.X

    申请日:2014-05-19

    Inventor: 王俊 舒慎林

    Abstract: 本发明提供了一种智能储物柜及通过智能储物柜支付费用的方法,智能储物柜包括:输入装置,用于接收用户输入的待收快递物件的快递单关联信息;支付信息获取模块,用于根据所述快递单关联信息,获取与所述快递单对应的支付信息;显示装置,用于显示所述支付信息对应的支付界面,便于用户支付;以及智能门锁开启模块,用于当用户支付成功时,生成开启所述智能储物柜门的开启指令,开启智能门锁,进而实现了提高快递员的派送效率的技术效果。

    基于Attention-Based CNN的认知无线电频谱感知方法及系统

    公开(公告)号:CN113627377B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202110950319.0

    申请日:2021-08-18

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于Attention‑Based CNN的认知无线电频谱感知方法及系统,该方法包括如下步骤:S1、对信号数据进行预处理,包括能量归一化和信噪比间隔划分,然后划分为训练集、验证集和测试集;S2、搭建注意力机制层;S3、将注意力机制层加入卷积神经网络中,得到Attention‑Based CNN模型;S4、利用预处理得到的数据对Attention‑Based CNN模型进行训练,得到训练好的Attention‑Based CNN分类器;S5、对新接收的数据进行数据预处理,然后送入训练好的Attention‑Based CNN分类器中进行分类,得到最终的分类结果,即为频谱感知的结果。该方法及系统有利于提高频谱感知的准确率,同时合理利用计算资源。

    一种认知车联网中基于区块链的抵御大规模SSDF攻击方法

    公开(公告)号:CN116866917A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310739093.9

    申请日:2023-06-21

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 一种认知车联网中基于区块链的抵御大规模SSDF攻击方法,步骤一:首先搭建认知车联网在区块链架构下的频谱感知与接入的系统模型以及一个时隙的时间分配模型;步骤二:推导出高速移动下车辆用户在不完美控制信道下的频谱检测模型,并分析在不完美控制信道的模型下,对检测恶意车辆用户的影响;步骤三:采用基于前景理论的最终频谱决策方式对信道状态进行判决;骤四:推导出每个车辆用户的信誉值与信誉阈值,在次频谱检测结束后,将信誉值低于信誉阈值的车辆用户识别为恶意车辆用户;步骤五:提出根据信誉值修改难度的智能合约,减小恶意车辆用户接入频谱的机会。本发明适用于无线通信领域。

    一种汽车防刮擦监控报警方法及系统

    公开(公告)号:CN111243223B

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202010121224.3

    申请日:2020-02-26

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种汽车防刮擦监控报警方法及系统,包括步骤:步骤S1:判断人体与车体的距离是否小于预设值,若是,则进入步骤S2;否则重复步骤S1;步骤S2:单位时间内采集非连续的K帧车体周围的图像,分别对每一帧图像进行以下操作:经图像处理后提取人体图像,将提取的人体图像作为神经网络模型的输入,通过神经网络模型识别人体图像是否存在刮擦行为。若K次识别结果均表明存在刮擦行为则进入步骤S3,否则返回步骤S1;步骤S3:进行刮擦报警,返回步骤S2。本发明能够对刮擦行为进行有效识别与报警。

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