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公开(公告)号：CN107707417B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201711222093.2
申请日：2017-11-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于子图处理的无线传感器网络异常节点检测与定位方法，基于局部子图处理和节点域‑图频域联合分析的思想筛选出局部异常子图的中心节点集合，通过筛选出的节点集合与局部子图的中心节点的匹配度来判断网络是否存在异常节点，同时定位无线传感器网络中的异常节点。本发明不仅能够判断网络是否异常，还可以定位网络中的异常节点，为实现无线传感器网络中异常节点检测和定位提供了简单有效的方法，其具有检测率高的特点，并能够为之后的修复工作提供帮助。
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公开(公告)号：CN108650706B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810438409.X
申请日：2018-05-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于二阶泰勒近似的传感器节点定位方法，在传感器网络图模型的基础上充分考虑了节点间的连通性，且利用节点间距离对目标函数中各求和项设置了归一化的权重值。对该优化问题目标函数的求解分为两步，第一步，利用三点定位法对LU节点进行简单粗略的初步定位；第二步，把基于三点定位得出的初步定位结果作为初始值，结合二阶泰勒近似给出的修正海森矩阵，采用修正牛顿法对定位问题进行求解。理论分析和仿真结果表明，与现有发明相比，本发明复杂度更小，在不同程度的测距误差下定位更准确，且算法迭代次数更少，耗时更短。
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公开(公告)号：CN107959648B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201711176688.9
申请日：2017-11-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种双原型FBMC‑OQAM系统中原型滤波器的设计方法，首先，本发明所考虑的调制结构，其接收端和发送端采用了不同的原型滤波器，其设计自由度是传统FBMC‑OQAM调制结构的两倍。后续的仿真印证了这一结构具备更好的整体性能；其次，本发明将原型滤波器的设计问题归结为无约束优化问题，采用双迭代机制求解问题。并且在每一步迭代中采用矩阵求逆的等价条件以及Toeplitz矩阵求逆快速方法。相比于现有技术，本发明不仅具备更好的性能，而且求解复杂度低很多。
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公开(公告)号：CN109561498A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811473534.0
申请日：2018-12-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进牛顿法的传感器节点分布式定位方法，主要解决大规模传感器网络中的定位问题。首先，根据节点位置和节点之间直接相连的距离信息，将无线传感器网络划分为若干个重叠的子区域，并将子区域的定位问题归结为无约束优化问题。每个子区域可以独立计算。然后，使用分布式算法估计出子区域中未知位置节点的位置并进行局部融合，即：先使用基于单位步长的改进牛顿法估计子区域中未知位置节点的位置；再对重复估计的未知位置节点进行局部融合。实验结果表明，与已有算法相比，该算法具有良好的扩展性，在大规模网络中定位精度更高，能满足大规模无线传感器网络中节点定位需求。
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公开(公告)号：CN107918710A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711175583.1
申请日：2017-11-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于凸优化的非下采样图滤波器组的设计方法，利用直接构造法和优化方法进行非下采样图滤波器组的设计，同时全面考虑图滤波器组的频谱特性和完全重构条件。在图信号的去噪仿真实验中，与现有技术相比，本发明设计所得的非下采样图滤波器组的去噪性能更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108965192B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810928643.0
申请日：2018-08-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种交替FBMC‑QAM系统中原型滤波器设计方法，首先假定所围绕的FBMC‑QAM系统中奇偶子载波的合成滤波器组和分析滤波器组分别由四个不同的原型滤波器交替调制而来；其次，将系统中四个原型滤波器的设计描述成一个无约束的凸优化问题，其目标函数是交替FBMC‑QAM系统的符号间干扰(ISI)、载波间干扰(ICI)和原型滤波器的阻带能量之和。基于推导所得的目标函数梯度向量，采用双迭代机制求解优化问题，最终可以得到奇偶子载波中性能更优的合成滤波器和分析滤波器。与现有技术对比发现，本发明设计所得的FBMC‑QAM系统中原型滤波器的阻带能量更低，所得的FBMC‑QAM系统有着较好的性能，可为大型FBMC‑QAM系统设计提供一种有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN109547929B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201910016151.9
申请日：2019-01-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于共轭梯度法的分布式传感器节点定位方法，在无线传感器网络拓扑结构的基础上，首先将LA节点的所有邻居节点所在区域作为子图，进而把整个网络图划分为若干个相互重叠的子图；然后在每个独立的子图内，采用三点定位法初步定位的结果作为初始值，利用共轭梯度法对定位问题优化求解；最后对重叠区域内传感器节点的位置进行融合，再次将定位结果代入相应子图进行优化，直到满足迭代终止条件。仿真实验表明，与现有的集中式定位方法相比，该发明定位不仅更准确，且能对规模更大的WSN进行定位；与现有的分布式式定位方法相比，该发明定位不但更准确，而且更高效。
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公开(公告)号：CN109547929A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201910016151.9
申请日：2019-01-08
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: H04W4/025 , G01S5/12 , G01S19/42 , H04W64/003 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开一种基于共轭梯度法的分布式传感器节点定位方法，在无线传感器网络拓扑结构的基础上，首先将LA节点的所有邻居节点所在区域作为子图，进而把整个网络图划分为若干个相互重叠的子图；然后在每个独立的子图内，采用三点定位法初步定位的结果作为初始值，利用共轭梯度法对定位问题优化求解；最后对重叠区域内传感器节点的位置进行融合，再次将定位结果代入相应子图进行优化，直到满足迭代终止条件。仿真实验表明，与现有的集中式定位方法相比，该发明定位不仅更准确，且能对规模更大的WSN进行定位；与现有的分布式式定位方法相比，该发明定位不但更准确，而且更高效。
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公开(公告)号：CN109634138B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201811495573.0
申请日：2018-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开一种基于图上信号粗化的多智能体系统一致性方法，基于对图上信号降维处理的思想，对多智能体系统构建的初始图信号模型进行超节点的选取和局部集的划分，通过对局部集内的协同获取超节点的信号值，再利用粗化图的拉普拉斯矩阵特征值设计图滤波器系数，超节点的信号经过图滤波器迭代达到平均值后，传输给其邻居节点，使所有节点信号值达到平均一致。本发明可以显著提高一致性收敛速度并降低计算量。
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公开(公告)号：CN109561498B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201811473534.0
申请日：2018-12-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进牛顿法的传感器节点分布式定位方法，主要解决大规模传感器网络中的定位问题。首先，根据节点位置和节点之间直接相连的距离信息，将无线传感器网络划分为若干个重叠的子区域，并将子区域的定位问题归结为无约束优化问题。每个子区域可以独立计算。然后，使用分布式算法估计出子区域中未知位置节点的位置并进行局部融合，即：先使用基于单位步长的改进牛顿法估计子区域中未知位置节点的位置；再对重复估计的未知位置节点进行局部融合。实验结果表明，与已有算法相比，该算法具有良好的扩展性，在大规模网络中定位精度更高，能满足大规模无线传感器网络中节点定位需求。
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