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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：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：CN111314847B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010103565.8
申请日：2020-02-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于Barzilai‑Borwein梯度法的无线传感器网络分布式定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）定义网络；2）将WSN中节点定位问题归结为无约束的优化问题；3）重新构造无约束优化问题，进而给出子图中的无约束优化问题；4）采用极大似然估计法估计出未知位置节点的初始位置；5）采用分布式方法对优化问题进行迭代求解，获取最终定位。这种方法能解决大规模无线传感器网络中节点难以定位的问题，且定位精度高、计算复杂度低。
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公开(公告)号：CN111259327A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010042951.0
申请日：2020-01-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于子图处理的多智能体系统一致性问题的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1）构建多智能体系统的图信号模型；2）对待求解问题加上辅助约束条件；3）子图内局部求逆；4）子图间融合求平均；5）迭代消除误差。这种方法能降低运算复杂度、实现一致平均，且收敛速度快，对系统单个节点的计算能力、存储能力要求低。
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公开(公告)号：CN109586688A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811497267.0
申请日：2018-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H03H19/00
Abstract: 本发明公开一种基于迭代计算的时变可分非下采样图滤波器组的设计方法,首先，基于两维可分图滤波器的性质，设计出具备频率响应的分析滤波器组。然后，把综合滤波器组输出信号的重构问题转换为一个全局最小二乘问题，再将全局最小二乘问题转换为局部最小二乘问题，并采用迭代的方式进行求解。本发明迭代计算方法具有较低的迭代次数，所设计出的时变非下采样图滤波器组具备完全重构特性和具有更好的去噪性能，其分析滤波器组具备频率响应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108650706A
公开(公告)日：2018-10-12
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：CN109586688B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201811497267.0
申请日：2018-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H03H19/00
Abstract: 本发明公开一种基于迭代计算的时变可分非下采样图滤波器组的设计方法,首先，基于两维可分图滤波器的性质，设计出具备频率响应的分析滤波器组。然后，把综合滤波器组输出信号的重构问题转换为一个全局最小二乘问题，再将全局最小二乘问题转换为局部最小二乘问题，并采用迭代的方式进行求解。本发明迭代计算方法具有较低的迭代次数，所设计出的时变非下采样图滤波器组具备完全重构特性和具有更好的去噪性能，其分析滤波器组具备频率响应。
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公开(公告)号：CN110139233B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811472998.X
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时空特征融合的无线传感器网络数据修复方法，首先基于网络数据的时间域图模型和空间域图模型融合建立联合域图模型，然后根据网络数据在联合域图模型中相邻节点数据所具有的强关联性而设计迭代收敛算法，实现修复无线传感器网络数据的目标。通过仿真实验说明，与现有技术相比，本发明所介绍的网络数据修复算法的修复精度较高且收敛迭代次数较少，具有良好的修复性能。本发明为实现无线传感器网络中数据的修复提供了简单有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN109634138A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811495573.0
申请日：2018-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B17/02
CPC classification number: 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：CN108711143A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810510342.6
申请日：2018-05-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明公开一种基于互素多项式的两通道非下采样图滤波器组的设计方法，其主要从滤波器组的完全重构条件考虑，基于互素多项式进行非下采样图滤波器组的设计，设计所得的两通道图滤波器组能够应用于任意图。实验表明，本发明设计所得的非下采样图滤波器组的重构性能更好，且具备较好的去噪性能。
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