一种基于经验似然方法的多径非高斯噪声信道的估计方法

    公开(公告)号:CN103227761A

    公开(公告)日:2013-07-31

    申请号:CN201310196377.4

    申请日:2013-05-24

    Abstract: 本发明提出了一种多径非高斯噪声信道的信道估计算法,设计了一种联合训练序列数据和观测数据的经验似然估计方法。首先,在信号接收端得到通过非高斯多径信道的观测数据,结合训练序列数据生成辅助变量;其次,依据Owen提出的经验似然理论,把估计问题转为非参数问题,即利用辅助变量生成一定限制条件下的非参数经验似然变量,采用拉格朗日法求解似然变量;最后,通过牛顿迭代算法获得不同信道估计值对应的经验似然值,取最大经验似然值对应的信道估计值即可。以混合加性高斯白噪声和脉冲噪声为例的多径信道估计的MSE和BER效果均很好。

    一种无线自组网节点定位方法及系统

    公开(公告)号:CN102984797A

    公开(公告)日:2013-03-20

    申请号:CN201210460855.3

    申请日:2012-11-15

    Abstract: 本发明利用部分节点的已知位置和节点间的距离,推测出其余节点的位置,为开展基于位置的服务提供可能,并提高了自组网的网络性能。该系统由基准节点和未知节点组成(见附图)。基准节点包括自身定位模块,计算与邻近节点距离模块和信息交互模块。其中,自身定位模块是指利用卫星,GPS等来获得自身的位置;计算与邻近节点距离模块是根据无线信号强度计算出各节点之间的距离;信息交互模块利用收集到的位置信息和节点间的距离信息,执行节点位置推测算法,推测出所有位置可确定的待测节点的位置(见附图)。未知节点包括计算与邻近节点距离模块和信息交互模块,其功能与基准节点中的模块功能相同。判决计算模块可处于基准节点或未知节点中,把推测结果,即把所有位置可确定的待测节点的位置信息分别传送给相应的节点。

    蓝牙无线跟踪定位系统及方法

    公开(公告)号:CN101022293A

    公开(公告)日:2007-08-22

    申请号:CN200710062933.3

    申请日:2007-01-22

    Inventor: 蒋挺 施炯 赵成林

    CPC classification number: Y02D70/10 Y02D70/42

    Abstract: 本发明给出了一种蓝牙无线跟踪定位系统,由于蓝牙技术具有技术先进、体积小、功耗小、成本低等特点,可支持多个设备、具有一定的穿透性、全方向数据传输,采用自适应跳频技术,具有较强的抗干扰能力,可实现对小区域范围内多个节点的实时控制。该系统由从节点设备201,主接入点设备202,监控中心203,搜救设备204和通信总线205组成(见附图),从节点设备以无线通信方式同主接入点设备或搜救设备进行信息交换,主接入点设备与监控中心采用通信总线相互连接,搜救设备可以与服务器信息数据库进行同步,从而上传或下载人员信息。

    基于物联网的行为模式分析方法和系统

    公开(公告)号:CN111695426B

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202010380711.1

    申请日:2020-05-08

    Abstract: 本发明提出一种基于物联网的行为模式分析方法和系统,方法包括:获取待测用户的时间序列数据,时间序列数据包括:待测用户按照指定步骤执行预设活动的至少一个的目标时间点,与目标时间点对应的传感器事件,传感器事件描述目标时间点上各传感器的状态变化情况;根据时间序列数据,确定待测用户的位置序列;根据时间序列数据结合位置序列,确定基于矩阵表示的用户位置子序列;根据基于矩阵表示的用户位置子序列,确定待测用户的活动模式图,基于活动模式图,从定性和定量的角度,给出待测用户的行为模式分析结果。本发明可用于用户痴呆活动模式分类评估,实现传感器时间序列的自动分段,提高基于传感器时间序列进行数据分析的可用性和可解释性。

    一种基于集中式大规模算力网络管控架构和方法

    公开(公告)号:CN116633845A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310593238.9

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本发明设计了一种基于集中式的两阶段分粒度调度机制,即先集中式调度选择算力中心并确定广域网路由,再细调度到算力中心中具体的算力服务节点并确定局域路由。旨在通过预先选择算力中心和路由,来降低决策复杂度,从而减少了调度时间和开销。具体来说:本发明提出了一种全局算力网络节点集中式架构方案,采用全局智能调度算法实现算力中心和路径的选取;同时本发明也提出了一种局域算力资源状态集中式架构方案,采用局域任务匹配算法来实现任务与资源的匹配。通过这种调度机制,在很多应用场景能比较好地平衡部署代价、收敛速度等方面的需求,实现时延敏感业务和全网资源优化业务的需求平衡。

    基于区块链的工业互联网标识信息解析方法以及相关装置

    公开(公告)号:CN113972986B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202111107975.0

    申请日:2021-09-22

    Abstract: 本申请实施例提供一种基于区块链的工业互联网标识信息解析方法以及相关装置,方法包括:接收用户端发送的工业互联网设备标识信息的标识解析请求;根据所述标识解析请求,在解析服务器中进行解析;其中,所述解析服务器至少包括如下之一:递归解析节点系统、国家顶级节点解析服务器、行业二级节点解析服务器、企业节点解析服务器,在所述递归解析节点系统、所述国家顶级节点解析服务器、所述行业二级节点解析服务器中均建立预设区块链;基于所述预设区块链上存储的所述数据以及所述解析服务器,向所述用户端返回所述工业互联网设备标识信息的标识解析结果;本申请能够实现在不同标识解析系统之间的安全互联互通以及共识一致性。

    一种边云协同数字孪生智能排产应用运行位置适配方法

    公开(公告)号:CN113112088B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202110443344.X

    申请日:2021-04-23

    Abstract: 本发明提供了一种边云协同数字孪生智能排产应用运行位置适配方法,应用的智能排产系统包括云层、边缘层和设备层。在边缘层和云层都设置生成的数字孪生系统;在云层设置有适配策略控制器。适配策略控制器在生产过程中动态感知边缘以及云端资源状态、应用属性等,以最小化数字孪生智能排产决策周期延迟为目标,分确定环境和非确定环境两种情况下对数字孪生智能排产应用的运行位置进行实时适配切换;在非确定环境下采用基于预测的数字孪生智能排产应用运行位置实时适配切换。采用本发明方法确定数字孪生智能排产应用运行位置,减少了基于数字孪生系统由于数据交互以及指令下达存在延迟所带来的性能减损,提高了基于数字孪生排产精度的保障。

    无人机载天线阵列的波束对准方法、系统

    公开(公告)号:CN113329416B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202110444004.9

    申请日:2021-04-23

    Abstract: 本公开提供一种无人机载天线阵列的波束对准方法、系统,所述方法包括:预测第一无人机和第二无人机在目标校准时刻的第一位置,并确定第一无人机的第一波束发射角度和第二无人机的第二波束发射角度,以进行第一次波束对准且得到接收对方信号的第一功率;将第一位置更新为第二位置,并确定第一无人机的第三波束发射角度和第二无人机的第四波束发射角度,以进行第二次波束对准且得到接收对方信号的第二功率;根据第一波束发射角度、第二波束发射角度、第一功率、第三波束发射角度、第四波束发射角度和第二功率,以进行第三次波束对准。本公开提出的方法实现了无人机载天线阵列的波束进行快速且高精度的对准。

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