定位方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117452437A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311233489.2

    申请日:2023-09-21

    Abstract: 本申请提供一种定位方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括获取多个卫星发送的第一距离值,并基于多个第一距离值,确定所述移动设备的第一位置;基于每个卫星对应的第一距离值,确定每个卫星对应的信噪比;响应于确定所述信噪比大于预设信噪比的卫星数量大于预设数量,将所述第一位置确定为所述移动设备的当前目标位置;响应于确定所述信噪比大于所述预设信噪比的卫星数量小于或等于所述预设数量,读取所述移动设备的运动信息,基于所述运动信息,确定所述移动设备的当前目标位置,解决了现有技术中对移动设备的定位并不准确的技术问题,提升了确定的移动设备的位置的准确度。

    反向散射通信数据发送方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118612029A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410709145.2

    申请日:2024-06-03

    Abstract: 本申请提供一种反向散射通信数据发送方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括反向散射发射机先获取环境中的长期演进(LTE)信号;然后确定正交频分复用(OFDM)符号中的各个导频OFDM符号;接着利用射频信号反向散射原理向反向散射接收机发送反向散射通信数据;所述反向散射通信数据仅包括通过各个导频OFDM符号承载的反向散射符号,由于反向散射符号仅承载在导频OFDM符号上,而导频OFDM符号中的CRS符号可通过小区搜索获得,反向散射接收机可利用CRS进行信道估计,并采用低复杂度的相干接收机提升反向散射符号检测性能,由于检测性能的提升,反向散射符号也可以采用高阶正交幅度调制(QAM)调制,从而提升了环境反向散射通信(AmBC)的数据速率和带宽效率。

    面向异步场景的TSN流量编排仿真方法

    公开(公告)号:CN118473952A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410605039.X

    申请日:2024-05-15

    Abstract: 本发明公开了一种面向异步场景的TSN流量编排仿真方法,包括:引入参考时钟,将网络中各个设备的本地时钟转换为参考时钟的时间;选取各源端节点与参考时钟零点最近的公周期起始点作为本地时钟零点,在此基础上进行流量编排仿真;初始化数据信息,包括初始化网络拓扑信息和流信息;计算当前所有数据帧离开下一个交换机节点的时间,并存为临时变量;找出临时变量中离开时间最早的时间并将其记录为数据帧真正的离开时间;将对应的链路状态更新,并将数据帧发送所要占用的资源更新;判断是否计算完所有链路上的数据帧序列;本发明能够严格保证网络中各个事件发生的时序逻辑。

    基于边云协同的变电运维人力资源调度方法

    公开(公告)号:CN118246703A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410665888.4

    申请日:2024-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于边云协同的变电运维人力资源调度方法,包括:构建变电站运维技术人员调度的节点模型和关联模型;将变电站运维中的技术人员视为边缘节点,并利用图论建立了每个技术人员的节点模型,用于描述任务的复杂时空约束和技术人员的流动灵活性;建立关联模型用于描述技术人员节点之间的协同耦合关系来执行任务;基于节点和关联模型的分布式结构,利用基于节点之间任务协作的边缘‑云信息交互机制,设计基于边缘‑云协作的分布式迭代优化算法,实现节点之间的分布式协同优化决策;本发明实现了节点间分布式协同优化决策。

    基于CoAP的物联网重传超时更新方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN114362892B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202210048607.1

    申请日:2022-01-17

    Abstract: 本申请提出了一种基于CoAP的物联网重传超时更新方法、装置及介质,物联网中的CCO节点(即第一节点)将在预设时长内获得非CCO节点(即第二节点)传输预设个数的数据包的期望拥塞分数后,可以确定与该期望拥塞分数对应的第一网络状态,运用强化学习,获得第一网络状态下的最优RTO即第一重传超时,直接将其广播到整个物联网中,从而使该物联网中的多个非CCO节点可以按照接收到的第一重传超时实现数据包传输,无需每个节点自己进行重传超时的更新计算,极大减少了网络开销,且提高了所得重传超时的准确性和可靠性,使得整个网络的收益最大。

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