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公开(公告)号：CN111093212B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201911250167.2
申请日：2019-12-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种NOMA下行链路的资源分配方法、装置及系统，涉及通信技术领域，为解决现有技术中资源分配策略的最优配置与实际资源配置消耗偏差较大的问题而发明。主要方法包括：基于非正交多址接入NOMA通信方式，计算目标无线终端的下行传输速率；设置效益函数，将下行传输速率作为变量，以获取效益函数的最大值为目标，以单个可用基站的最大发射功率、多路复用最大链接无线终端数量和最多能够承载的可用子信道个数为约束条件，采用预置智能算法，选取为目标无线终端传输数据信息的目标基站、目标子信道和目标功率；根据目标基站、目标子信道和目标功率，生成信息传输指令和基站传输指令。本发明主要应用于通信过程中下行数据传输的过程中。
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公开(公告)号：CN108462939A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810253960.7
申请日：2018-03-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种地磁时序分析的室内定位方法，步骤为：将室内环境进行多路径划分，并匀速采集每条路径的地磁时序数据，对地磁时序数据进行预处理，得到训练集合；找出训练集合中的特征点，并根据特征点对地磁时序数据进行数据分段；将定位过程中手机采集到的地磁时序数据作为测试集，使用升频策略对测试集中的地磁时序数据样本进行插值；将定位过程中手机采集到的数据作为测试集，识别出测试集中的特征点，并使用分类算法将其与训练集中的特征点做匹配；计算特征点分段的数据的距离累积矩阵并找到测试集匹配的位置，实现室内定位。本发明使用特征点对时序数据进行分段，分类之后计算相似度获得用户位置，大大的提高了算法的时间复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103995869B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410214776.3
申请日：2014-05-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明一种基于Apriori算法的数据缓存方法，对磁盘中条件属性建立查询日志，计算其各数据块的查询频繁度，查询频繁度高的多个数据块形成频繁数据块集合，计算频繁数据块集合中条件属性的查询频繁度，查询频繁度高的多个条件属性形成频繁条件属性集合。利用Apriori算法获得频繁条件属性组集合，查询频繁度映射为Apriori算法中的支持度，得到频繁条件属性组集合，将频繁条件属性组集合对应的数据缓存至内存中，并对频繁条件属性建立索引。本数据缓存方法在频繁区域中能够明显提高数据查询效率，缓存多个条件属性组相比单一条件属性具有更高的查询效率，进而减轻数据库的检索压力，取得了更高的查询效率。
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公开(公告)号：CN108462939B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810253960.7
申请日：2018-03-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种地磁时序分析的室内定位方法，步骤为：将室内环境进行多路径划分，并匀速采集每条路径的地磁时序数据，对地磁时序数据进行预处理，得到训练集合；找出训练集合中的特征点，并根据特征点对地磁时序数据进行数据分段；将定位过程中手机采集到的地磁时序数据作为测试集，使用升频策略对测试集中的地磁时序数据样本进行插值；将定位过程中手机采集到的数据作为测试集，识别出测试集中的特征点，并使用分类算法将其与训练集中的特征点做匹配；计算特征点分段的数据的距离累积矩阵并找到测试集匹配的位置，实现室内定位。本发明使用特征点对时序数据进行分段，分类之后计算相似度获得用户位置，大大的提高了算法的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN111093212A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911250167.2
申请日：2019-12-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种NOMA下行链路的资源分配方法、装置及系统，涉及通信技术领域，为解决现有技术中资源分配策略的最优配置与实际资源配置消耗偏差较大的问题而发明。主要方法包括：基于非正交多址接入NOMA通信方式，计算目标无线终端的下行传输速率；设置效益函数，将下行传输速率作为变量，以获取效益函数的最大值为目标，以单个可用基站的最大发射功率、多路复用最大链接无线终端数量和最多能够承载的可用子信道个数为约束条件，采用预置智能算法，选取为目标无线终端传输数据信息的目标基站、目标子信道和目标功率；根据目标基站、目标子信道和目标功率，生成信息传输指令和基站传输指令。本发明主要应用于通信过程中下行数据传输的过程中。
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公开(公告)号：CN105577541A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510968264.0
申请日：2015-12-21
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/24 , H04L29/08 , H04W40/02
CPC classification number: H04L67/32 , H04L41/12 , H04L45/306 , H04W40/02
Abstract: 一种基于节点依赖度的动态博弈激励方法，属于移动互联网技术领域。该方法首先确定机会网络及机会网络中节点的节点属性，其次计算初始周期机会网络中所有节点的节点活跃系数、节点孤立系数、节点依赖度，并设定节点依赖度阈值，再次在一个周期内当一个节点向另一个节点发出帮助转发数据请求时，根据另一个节点是否帮助转发对其进行奖励或者惩罚，并相应的改变节点属性，最后进行下一周期节点属性计算，准备接收下一次转发数据请求。将本发明应用于机会网络可以增强节点合作，减少自私节点，显著提高传输成功率，降低平均传输延迟。
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公开(公告)号：CN103995869A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410214776.3
申请日：2014-05-20
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06F17/3048 , G06F17/30321
Abstract: 本发明一种基于Apriori算法的数据缓存方法，对磁盘中条件属性建立查询日志，计算其各数据块的查询频繁度，查询频繁度高的多个数据块形成频繁数据块集合，计算频繁数据块集合中条件属性的查询频繁度，查询频繁度高的多个条件属性形成频繁条件属性集合。利用Apriori算法获得频繁条件属性组集合，查询频繁度映射为Apriori算法中的支持度，得到频繁条件属性组集合，将频繁条件属性组集合对应的数据缓存至内存中，并对频繁条件属性建立索引。本数据缓存方法在频繁区域中能够明显提高数据查询效率，缓存多个条件属性组相比单一条件属性具有更高的查询效率，进而减轻数据库的检索压力，取得了更高的查询效率。
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