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公开(公告)号：CN112714417B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202110127213.0
申请日：2021-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种蜂窝车联网C‑V2X业务流控制方法，旨在解决传统业务流控制无法适应车联网C‑V2X业务流的时变场景导致网络延迟较高的技术问题。其包括：利用预先构建的业务流模型将车联网业务流转化为数据包排队队列，并通过队列分析迭代获取车联网的队列阈值与平均排队时延的映射关系；根据数据包排队时延计算当前时间窗口的平均排队时延；基于队列阈值与平均排队时延的映射关系，根据当前时间窗口的平均排队时延和预设的车联网时延要求进行闭环反馈控制，动态调整下个时间窗口的队列阈值；根据下个时间窗口的队列阈值实现车联网业务流控制。本发明能够有效降低C‑V2X网络场景下各类业务流的网络延迟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113660050B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202110720407.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04W4/46 , H04W24/06
Abstract: 本发明公开了一种车联网无线信道V2X仿真方法及存储介质，构建基于车路协同的V2X通信模型；对核心通信节点进行建模，生成V2X传播模型、丢包率模型和延迟模型。传播分别是在视距、非视距及非视距环境下，受路径损耗和大型建筑物、车辆遮挡所带来的阴影衰落的影响，丢包率模型采用BPSK调制方式编码，延迟模型包括信道竞争时延和接收响应时延，使用载波监听多路复用机制来避免多个邻节点同时发送信息而产生碰撞。本发明提出的V2X仿真模型、测试方法与系统，充分利用V2X融合通信的优势，可为车联网移动通信模型的仿真验证提供借鉴和参考。
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公开(公告)号：CN115014353A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210619653.2
申请日：2022-06-02
Applicant: 南京研敏信息科技有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种室内定位方法及系统，所述方法包括：获取加速度、角速度和地磁的原始数据，所述原始数据分别通过智能手机内置的加速度计、陀螺仪和磁力计采集得到；基于获取到的原始数据，采用预设的PDR位置估算方程进行位置估算，得到第一位置信息；所述PDR位置估算方程是基于步数值、步长值和行进方向进行位置估算的；基于获取到的原始数据，采用预设的UWB位置推算方法进行位置推算，得到第二位置信息；所述UWB位置推算系统是基于参考节点进行加权计算进行位置推算；使用卡尔曼滤波算法融合第一位置信息和第二位置信息，得到用户在室内的位置信息。本发明能够提高室内定位性能。
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公开(公告)号：CN113660050A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110720407.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04W4/46 , H04W24/06
Abstract: 本发明公开了一种车联网无线信道V2X仿真方法及存储介质，构建基于车路协同的V2X通信模型；对核心通信节点进行建模，生成V2X传播模型、丢包率模型和延迟模型。传播分别是在视距、非视距及非视距环境下，受路径损耗和大型建筑物、车辆遮挡所带来的阴影衰落的影响，丢包率模型采用BPSK调制方式编码，延迟模型包括信道竞争时延和接收响应时延，使用载波监听多路复用机制来避免多个邻节点同时发送信息而产生碰撞。本发明提出的V2X仿真模型、测试方法与系统，充分利用V2X融合通信的优势，可为车联网移动通信模型的仿真验证提供借鉴和参考。
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公开(公告)号：CN115565388A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211222380.4
申请日：2022-10-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/081 , G08G1/08 , G08G1/01 , G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/28 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道车辆检测与立体特征标注的交通灯控制方法，属于车辆检测和交通灯控制领域，该方法包括利用车辆检测模型采集交叉路口车辆信息；在重要的路段和交叉口引入时空双维度的道路拥堵重要性系数，形成路网交通流立体特征标注；建立基于模糊神经网络的交通灯控制系统，将得到的区域路网交通状态拥挤指数作为模糊神经网络的输入，获得预测出的交通灯控制信息。本发明提供的基于多通道车辆检测与立体特征标注的交通灯控制方法，考虑多路口、多车道、车辆时空分布情况对交通灯控制的影响因素，通过神经网络技术来进行模糊信息处理，并自动提取模糊规则以及生成模糊隶属函数，为观察和研究网络交通状态的演化提供了可视化方法。
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公开(公告)号：CN112714417A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110127213.0
申请日：2021-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种蜂窝车联网C‑V2X业务流控制方法，旨在解决传统业务流控制无法适应车联网C‑V2X业务流的时变场景导致网络延迟较高的技术问题。其包括：利用预先构建的业务流模型将车联网业务流转化为数据包排队队列，并通过队列分析迭代获取车联网的队列阈值与平均排队时延的映射关系；根据数据包排队时延计算当前时间窗口的平均排队时延；基于队列阈值与平均排队时延的映射关系，根据当前时间窗口的平均排队时延和预设的车联网时延要求进行闭环反馈控制，动态调整下个时间窗口的队列阈值；根据下个时间窗口的队列阈值实现车联网业务流控制。本发明能够有效降低C‑V2X网络场景下各类业务流的网络延迟。
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