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公开(公告)号：CN113347606A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110714904.0
申请日：2021-06-25
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开一种基于弹性分区的V2I/V2V网络协作传输方法及系统，方法具体为：将数据包划分为多个数据块；中继车辆和目标车辆通过V2I链路从相邻的基础设施中获得目标车辆用户所请求下载的数据；目标车辆用户通过V2V链路从中继车辆中获得所请求下载的数据；利用V2I/V2V通信方式和车辆的机动性，将路径损耗的影响作为出发点，根据车辆之间的间隔距离，将与目标车辆行驶方向相反的车辆划分为多个弹性分区，将弹性分区的头部和尾部作为中继车辆，中央网络将数据包划分为数据块，通过V2I和V2V协作下载数据块，本发明能够根据车辆密度灵活调整弹性分区大小，能够在车辆密度较大的基础设施部署稀疏的高速公路场景中提高可实现的吞吐量。
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公开(公告)号：CN111988789A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010873933.7
申请日：2020-08-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种无线网络节点部署优化方法、系统及装置，方法具体为：基于二项式点过程在有限无线网络中建立D2D节点分布模型，在此基础上将毫米波部署在有限无线网络中，设定D2D天线模型，建立阻塞、信道分布和路径衰落的通用模型，然后基于D2D节点分布模型和通用模型推导SINR分布模型和目标接收机到视距范围内发射机的距离分布，然后基于距离分布和二项式点过程的特性完成干扰功率的拉普拉斯变换推导，最后根据覆盖概率定义式，利用距离分布和干扰功率的拉普拉斯变换可以得到目标接收机处的覆盖概率精确表达式。本发明通过数值仿真结果发现，所提方法可以准确描述有限无线网络中的覆盖概率。
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公开(公告)号：CN111027461A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911243162.7
申请日：2019-12-06
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维单步LSTM网络的车辆轨迹预测方法，首先针对单目摄像机存在的镜头畸变情况进行矫正，克服了因获取的行车视频数据画面失真所导致的目标检测漏检的问题；其次，利用基于KITTI数据集训练的YOLO目标检测模型来检测视频中的车辆边框坐标，采用多维单步LSTM网络，通过对前两秒的轨迹进行学习，预测一秒后的轨迹，并采用滑动窗口的方法循环学习并预测整个视频的车辆轨迹。本发明采用多维单步LSTM网络对时间序列进行预测，解决了长序列训练过程中的梯度消失与梯度爆炸问题，相比普通的利用RNN进行时间序列预测的方法，本发明能够在更长的序列中有更好的表现，能极大的降低成本，且采用端到端的模型，通过目标检测模型输出的周围车辆边框信息。
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公开(公告)号：CN110969142A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911311455.4
申请日：2019-12-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网联车辆自然驾驶数据的异常驾驶场景提取方法，包括：步骤一、对网联车辆自然驾驶数据集进行数据清洗，填补缺失数据，计算出横向加速度；步骤二、将速度划分为若干区间，对速度区间内的纵向加速度和步骤一得到的横向加速度进行异常加速度提取，根据某段行程的异常加速度点数量，判断是否属于极端驾驶事件；步骤三、利用找出的极端驾驶事件数据采用k-means聚类算法进行聚类；步骤四、将聚类结果通过经纬度定位在google earth中得到驾驶场景并统计驾驶参数。本发明能够比较准确的得到异常驾驶场景以及相应情况下的驾驶参数，可以为智能车路系统的设计和测试提供依据。
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公开(公告)号：CN110234092A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910519097.X
申请日：2019-06-14
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法，首先初始化迭代次数t＝0，设定迭代次数T＝N，将原Q比特序列Q(t)与随机矩阵比较产生可行解c(t)，通过初始适应度函数f(t)评估c(t)将最优解存入到cbest(t)，然后迭代t＝t+1，更新Q(t)与重新产生的随机矩阵与比较产生c(t)，使用更新过的f(t)评估c(t)从而选出最优解，找出cbest(t-1)和c(t)中的最优解c存入cbest(t)，再次迭代，直至满足迭代结束条件输出c，然后将c与输入序列相乘，得到最终发送序列；本发明对车联网原始输入信号采用选择映射序列技术对信号进行处理的过程中引入量子理论和多目标优化机制，用U个统计独立向量Xu，(u＝1，2，...，U)来表示同一组输入信号，然后选择整体幅度最小的信号进行传输，达到降低系统传输能耗和计算复杂度的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109094574A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810864504.6
申请日：2018-08-01
Applicant: 长安大学
IPC: B60W50/00 , B60W50/02 , B60W50/14 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统，通过信息采集模块获取无人车车辆状态特征，包括方向盘转角、车速、刹车状态等；通过高清摄像头、雷达和激光测距仪获取无人车周围环境数据，包括路障，路标和道路交通标线，以高性能的嵌入式计算机作为主控模块，将获取的车辆状态信息及周围环境信息数据并行输入数据规格化分块存储模块，主控模块通过分析得到无人车驾驶状态信息，从数据分块检测模块分别获取相应的信息，再分别通过控制模块对车辆进行控制，包括车道偏离预警，发出报警并紧急制动，能够有效的检测异常无人车驾驶状态，并采取相应的措施，避免发生安全事故。
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公开(公告)号：CN108791306A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810263975.1
申请日：2018-03-28
Applicant: 长安大学
IPC: B60W40/107 , B60W30/08
Abstract: 本发明公开了一种车速引导方法，该方法根据目标车辆在不同探测区域行驶状态的变化，实时计算邻居车辆对目标车辆所产生的影响力，保证车辆在周围车辆的影响下能更加合理且安全的行驶。该方法综合运用周围车辆的行驶状况，使得计算结果更加准确合理，具有较高的实时性，同时也能更加高效的调节驾驶环境，提高道路的通行率。
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公开(公告)号：CN105024965A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510408307.X
申请日：2015-07-13
Applicant: 长安大学
IPC: H04L27/26
CPC classification number: H04L27/2614
Abstract: 本发明涉及基于窗函数平滑的载波预留OFDM信号峰平比抑制方法，首先对发送信号进行串并变换与正交振幅星座映射，并对映射后的信号进行OFDM调制与并串变换；其次对幅度超过预设的峰平比门限的残留信号进行滤波，并将滤波后的残留信号放置在预留载波中；最后将预留载波上的信号与发送信号合并，经过放大后发射。本发明能以极低的实现复杂度获得较好的峰平比性能，有效提升射频功率放大器的工作效率，不会产生带外辐射，也不会影响OFDM系统接收端的误码率性能；本发明的实现与接收端无关，且不需要额外发送边带信息给接收端，也不会产生带内外失真，可与现有的标准直接兼容，能够满足现代通信系统的需求。
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公开(公告)号：CN115843011B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202211329608.X
申请日：2022-10-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种基于全局收益决策的异构车联网网络选择方法及相关装置，包括以下步骤：根据当前连接的无线网络基站，获取周围无线网络的网络拓扑图及基站参数；根据基站相对位置和基站与道路的距离，选择出候选网络集合根据获取的基站参数信息，计算候选网络与道路的夹角，预测并计算每一个位置的传输速率，并且寻找传输速率相等的位置，计算切换位置、切换时间；根据网络传输速率和切换时延，计算不同切换方案的传输量；根据不同方案计算的传输量，结合网络切换损失率，选择合适的网络，并且记录；根据基站位置和半径判断是否存在相邻的基站子集，计算相邻基站的切换位置、切换时间；根据计算的切换位置和切换时间执行网络切换。
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公开(公告)号：CN119155651A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411160664.4
申请日：2024-08-22
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种C‑V2X模式4的权衡通信方法及系统，方法包括：有车辆触发资源重选时，计算重选车辆与其他车辆最大资源选择窗重叠比；当重选车辆与其他车辆最大资源选择窗重叠比不大于用于约束重选车辆选择执行ORAS阈值，执行SPS方法；当重选车辆与其他车辆最大资源选择窗重叠比大于用于约束重选车辆选择执行ORAS阈值，执行ORAS方法，重选车辆的pk设置为1，在每次数据传输后判断是否大于，并根据判断结果准备下次数据传输或触发SPS的资源重选；执行半持续性的资源占用与数据传输，直至资源重选，可以不明显增大资源冲突概率的前提下，明显地改善SPS半持续特性带来的连续资源冲突问题，在改善连续资源问题时，避免了信道繁忙率不必要地增大。
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