公开(公告)号：CN110166933A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910367221.5

申请日：2019-04-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张昀 ,  梅可 ,  刘欣怡

IPC: H04W4/02 ,  H04W64/00 ,  H04W40/04 ,  H04W84/18 ,  H04L12/715

Abstract: 本发明公开了一种基于差分算法的森林环境监测中的簇首定位模型的建立方法，以三维森林环境为背景，比较了几种智能优化算法，最后用差分进化算法建立模型求解出传感器节点利用率最高时的最佳簇首坐标组合；这样不仅在几种智能化算法中选出了最适合森林环境监测中分簇的算法，而且通过比较差分进化算法中的五种不同变异策略和对DE的参数进行控制，得到更适用于模型的变异策略和控制参数取值。该模型的特色在于将差分算法运用在森林环境监测的簇首定位中，提高了处理结果的优越性，并通过优化模型中的参数减小了簇首选举的处理时间，且更进一步提升结果优越性。

公开(公告)号：CN106100789B

公开(公告)日：2019-02-12

申请号：CN201610414115.4

申请日：2016-06-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 于舒娟 ,  梁颖 ,  吴光银 ,  张昀 ,  徐荣青 ,  杨恒新 ,  屈科 ,  谢娜

IPC: H04L1/00 ,  H04L25/03

Abstract: 本发明提出了基于分簇的多层MIMO无线传感器网络盲检测方法。所述方法包括两层MIMO，第一层为Sink节点负责的至少两个区域的智能传感器节点构成的MIMO，通过基于二阶统计量的盲检测实现了分层WSN中多区域MIMO信道中的信号恢复；第二层为Sink节点间的多跳构成的MIMO，结合基于混沌初始化的正反馈Hopfield神经网络CPFHNN盲检测算法，并引入信号空间删除法和连续信号干扰法来分离多发送天线的数据，进行Sink节点间的MIMO信道的信号检测，本发明方法提高了簇内传输系统的通信效率和可靠性，有效的减少了无线传感器网络的能耗。

公开(公告)号：CN106130689A

公开(公告)日：2016-11-16

申请号：CN201610416454.6

申请日：2016-06-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张昀 ,  梅可 ,  季奎明 ,  于舒娟 ,  徐荣青 ,  杨恒新 ,  屈科 ,  谢娜

IPC: H04L1/00 ,  H04L25/03 ,  H04L27/00

CPC classification number: H04L1/0038 ,  H04L25/03165 ,  H04L27/001

Abstract: 本发明提出一种非线性自反馈混沌神经网络信号盲检测方法，使用非线性函数作为混沌神经网络的自反馈项，并将双Sigmoid函数运用到盲检测方法中，每次迭代时，首先进入混沌神经网络，然后再进入第二个激活函数。由于混沌神经网络具有可以避免陷于局部最优的优点，所以本发明继承了混沌神经网络这一特点，提高了盲检测性能；并且，与线性自反馈项的混沌神经网络相比，非线性自反馈混沌神经网络具有更为复杂的动力学行为，使网络的内部状态具有更为高效的混沌搜索能力和搜索效率。本发明方法，在同等条件下，抗噪性能优于传统的Hopfield信号盲检测方法。

公开(公告)号：CN103944672A

公开(公告)日：2014-07-23

申请号：CN201410135521.8

申请日：2014-04-04

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 于舒娟 ,  张昀 ,  夏祎 ,  于大为 ,  刘艳 ,  刘欢 ,  胡蓉 ,  宋啸良

IPC: H04L1/00

Abstract: 本发明提出了基于自适应交叉变异算子的量子免疫信号盲检测方法，所述方法在量子化交叉与变异基础上，引入了基于自适应策略的量子免疫交叉与变异算子，用量子交叉与量子变异进行进化，同时采用了传统免疫算法中交叉和变异算子的策略，以求更好地加强种群的进化程度。本发明基于自适应交叉变异算子的量子免疫算法能够有效避免早熟现象，收敛速度更快，相同信噪比条件下误码率更低。

公开(公告)号：CN102035609B

公开(公告)日：2013-12-25

申请号：CN201010589006.9

申请日：2010-12-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张志涌 ,  阮秀凯 ,  张昀

IPC: H04L25/03 ,  H04B17/00 ,  H04L27/34

Abstract: 本发明公开了一种基于复数连续全反馈神经网络的信号盲检测方法，该方法根据复数连续全反馈神经网络能量函数下降的原理，设计了复数连续激活函数可有效解决通信系统中绝大多数调制方式信号的盲检测问题。该激活函数数学表达形式简练，参数可灵活设置，不需任何修改即可无限延拓至任意复杂星座的全反馈神经网络信号盲检测问题。

公开(公告)号：CN103402192A

公开(公告)日：2013-11-20

申请号：CN201310149538.4

申请日：2013-04-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 刘艳 ,  张昀 ,  卢庆莉

IPC: H04W8/04 ,  H04W8/08 ,  H04W84/00

Abstract: 本发明提供一种EPC网络中实现HSS与AAA融合的方法。所述方法在本地用户通过非3GPP网络接入EPC的过程中，AAA与HSS合一部署，取消现有的SWx接口，通过把AAA与HSS之间的SWx接口消息转换为内部消息，降低网络流量，减少重复建设，同时降低维护成本。

公开(公告)号：CN103312422A

公开(公告)日：2013-09-18

申请号：CN201310146470.4

申请日：2013-04-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 于舒娟 ,  张昀 ,  王静

IPC: H04B17/00 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提出了一种基于人工鱼群算法的信号盲检测方法，所述方法采用自下而上的设计方法，构造了人工鱼的基本模型以及其各行为的模型，用此模型解决盲信号检测的二次规划性能函数，根据基本鱼群优化算法的流程推导实现步骤，研究和分析了人工鱼群算法中各个参数以及系统环境条件等对算法结果的影响，仿真结果表明本发明人工鱼群算法是一种在信号盲检测应用中十分行之有效的方法。

公开(公告)号：CN102035769B

公开(公告)日：2013-05-08

申请号：CN201010556727.X

申请日：2010-11-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张志涌 ,  张昀

IPC: H04L25/03 ,  H04L27/22

Abstract: 本发明公开了基于复数离散全反馈神经网络的相移键控信号盲检测方法。该方法根据复数离散全反馈神经网络能量函数下降的原理，构造了能够直接检测相移键控信号的Hermitian权矩阵，使得MPSK信号集中的每个星座信号点都是Hopfield神经网络的一个稳定平衡点，从而实现MPSK信号的盲检测。本发明只需极短接收数据就可实现计算目标，能够适用于统计量无意义场合。搜索空间缩小，难度降低，搜索时间显著优于其他盲检测算法，系统性能得到了相应的提高。

公开(公告)号：CN102035609A

公开(公告)日：2011-04-27

申请号：CN201010589006.9

申请日：2010-12-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张志涌 ,  阮秀凯 ,  张昀

IPC: H04B17/00 ,  H04L27/34

Abstract: 本发明公开了一种基于复数连续全反馈神经网络的信号盲检测方法，该方法根据复数连续全反馈神经网络能量函数下降的原理，设计了复数连续激活函数可有效解决通信系统中绝大多数调制方式信号的盲检测问题。该激活函数数学表达形式简练，参数可灵活设置，不需任何修改即可无限延拓至任意复杂星座的全反馈神经网络信号盲检测问题。

公开(公告)号：CN101771637A

公开(公告)日：2010-07-07

申请号：CN201010017149.2

申请日：2010-01-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张志涌 ,  阮秀凯 ,  张昀

IPC: H04L25/03 ,  H04W84/18

Abstract: 一种对抗非高斯噪声的盲均衡方法，本发明的意义在于为无线通信网、特别是无线传感器网络节点间提供对抗非高斯噪声的盲均衡方法，保证无线传感器节点间的数据正确传输。利用均衡器输出信号的信号噪声能量比最大为出发点，构造一个全新的代价函数。通过转化约束条件形式的方法，找到一种替代的约束条件，将该约束优化问题转化为一个无约束优化问题，采用二次ε-不敏感损失函数并构造符合迭代重加权最小二乘法的求解方法求解该代价函数的全局最优解。该方法可节约无线传感器网络节点的电池损耗，在算法设计上考虑了需求小数据量要求且快速收敛。该算法适用于低阶和高阶正交幅度调制QAM和PSK信号的盲均衡问题。附图是本发明的无线传感器网络节点间信号传输模型。