公开(公告)号：CN106100789A

公开(公告)日：2016-11-09

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

CPC classification number: H04L1/0038 ,  H04L25/03305 ,  H04L25/0391 ,  H04L2025/03426

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：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：CN106953820A

公开(公告)日：2017-07-14

申请号：CN201710224545.4

申请日：2017-04-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 于舒娟 ,  陈少威 ,  张昀 ,  孟庆霞 ,  梅可 ,  梁颖 ,  张治民

IPC: H04L25/03 ,  H04L1/00

CPC classification number: H04L25/03165 ,  H04L1/0038 ,  H04L25/03923 ,  H04L2025/03464

Abstract: 本发明提供了基于双Sigmoid复数连续神经网络的信号盲检测方法，所述方法设计了新的激活函数以减弱在0点周围对网络输入值的敏感度；利用新激活函数，在不影响收敛时间的前提下，误码率下降，改善了抗噪声能力；为了提高系统收敛速度，在复数连续Hopfield型神经网络的基础上引入双Sigmoid结构，构建本发明双Sigmoid复数连续Hopfield型神经网，在相同的信噪比条件下，以状态向量和平衡点之间的距离范数为指标，本发明双Sigmoid复数连续Hopfield型神经网络算法比传统双Sigmoid神经网络收敛速率更快，优化了HNN神经网络性能。