[發明專利]一種基于物聯網的監護儀

在審

• 申請號: 201710619932.8
• 申請日: 2017-07-26
• 公開（公告）號: CN107277167A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 李宏偉
• 申請（專利權）人: 李宏偉
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04B7/06;A61B5/00
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙)11491
• 代理人: 黃耀鈞

1.一種基于物聯網的監護儀，其特征在于，所述基于物聯網的監護儀設置有：

監控站；

所述監控站包括監視臺和存儲器；

所述存儲器對用戶進行聚類處理包括用戶的位置信息用當前的位置坐標來描述：

l_i＝(x_i,y_i)；

其中x_i，y_i分別表示用戶i的橫縱坐標值，對于用戶i，構建一個內容請求頻率向量：

n_i＝(n_i,1,n_i,2,...,n_i,c)；

其中n_i,c表示用戶i請求內容c的次數，每個用戶對應一個內容請求向量，該向量反映了用戶的內容請求偏好；

基于用戶的位置信息和內容請求偏好信息對用戶進行聚類，具有相似內容請求偏好且位置相近的用戶分到一個多播組，使用余弦相似度準則來計算兩個用戶間的相似度，用如下公式計算：

s(i,j)=βli·lj||li||·||lj||+(1-β)ni·nj||ni||·||nj||;]]>

其中β是一個0-1之間的權重系數；

使用K-Means聚類方法，對小區內所有的用戶D進行聚類，u_i＝{l_i,n_i}表示用戶i的聚類信息，聚類的目的是將原始用戶分成C類D＝{D₁,…,D_C}，數學模型上是對下式求最小值：

Σk=1CΣui∈Dk||ui-γk||;]]>

其中γ_k為用戶群的中心；

所述基于用戶的位置信息以及當前時間段內統計到的視頻請求信息，對用戶進行聚類處理具體步驟如下：

步驟一，從D中隨機取C個用戶，作為C個用戶群的中心；

步驟二，根據相似度的計算公式，計算剩下的用戶到C個用戶群中心的相似度，將用戶劃分到相似度最高的用戶群；

步驟三，根據聚類結果，更新C個用戶群的中心γ_k＝{l_k,n_k}，用如下公式：

lk=(Σi∈DkmixiΣi∈Dkmi,Σi∈DkmiyiΣi∈Dkmi);]]>

nk=(Σi∈Dkmini,1Σi∈Dkmi,...,Σi∈Dkmini,cΣi∈Dkmi);]]>

其中m_i是一個0-1之間的權重系數，重復步驟二和步驟三，直到聚類中心不再發生變化；

所述根據用戶聚類結果，根據每個用戶群的位置信息，計算出每個用戶群中心位置的水平方位角和垂直仰角具體包括：

采用有源天線波束賦形模型，基站對每個用戶群有一個特定波束，即對每個用戶群設置一個特定的電子下傾角和垂直半功率帶寬的波束，基站坐標為原點O(0,0,H_BS)，用戶群k的質心為γ_k，位置坐標為(x_k,y_k,z_k)，垂直仰角和水平方位角為

基于聚類后的用戶群位置信息，用戶群中心的水平方向角和垂直仰角通過下面的公式求出：

θk=ac tan(HBS-zk(xk2+yk2))+π/2;]]>

顯然，垂直仰角和水平方位角的取值范圍為θ₁∈(0,π),

所述基站天線波束實現對用戶群的精確對準具體包括：

步驟一，將調整波束的電子下傾角、電子水平角和半功率帶寬，使波束的輻射方向對準用戶群的中心位置，使半功率帶寬范圍覆蓋用戶群中的所有用戶，基站到用戶的下傾角和水平角將調整為：

其中，和θ_k為基站基于用戶聚類結果，利用用戶群的中心位置計算出來的用戶群中心的水平方位角和垂直仰角；

步驟二，確定波束寬度，用戶群的覆蓋區域為一個圓點在用戶群中心的圓形，則該圓形區域的半徑為該用戶群中離中心位置最遠的用戶與中心的距離，即：

rk=maxi∈Dk(xi-xk)2+(yi-yk)2;]]>

其中(x_k,y_k)為用戶群k的中心γ_k的坐標，則第k個波束的垂直半功率帶寬為：

θ3dBk=arctan(xk2+yk2)+rkHBS-arctan(xk2+yk2)-rkHBS;]]>

所述采用有源天線陣列的天線模型，并確定基站到用戶的信道增益模型具體包括：

步驟一，根據每個用戶的位置信息以及所屬的用戶群波束，計算出每個用戶位置的實際水平方位角和垂直仰角，計算出用戶i相對于基站的水平方位角和垂直仰角θ′_i，若用戶i屬于多播組k，則用戶i的實際水平方位角和垂直仰角等于：

步驟二，有源天線陣列的天線模型：

3D天線增益模型采用3GPP標準中提出的有源天線陣列輻射模型，天線增益模型表示如下：

其中，為下傾角為0時的有源天線單陣元的天線增益模型，和θ為用戶實際位置上的方位角和垂直仰角，ρ為陣列天線的相關系數，w_m,n和v_m,n分別為權值因子和用戶偏移相位，分別表示如下：

其中，θ_etilt表示天線波束的下傾角，表示天線的水平轉向角，針對不同的用戶群，天線的θ_etilt和的配置不同；

步驟三，基站到用戶的信道增益模型，采用多播信道增益模型，在一個多播組中的用戶以相同的速率接受數據，基站的傳輸速率超過了該群中的某個用戶的最大承受速率，則這個用戶將不能正常解碼該數據，基站以用戶群中最小的速率傳輸數據，因此用戶群k中基站到用戶的等效信道增益等于該用戶群中用戶的最差信道增益，即：

其中表示用戶i(i∈D_k)在載波n上的信道增益，由3部分組成：快衰落、基站到用戶的路徑損耗和用戶的3D天線增益，如下表達式：

其中，F和PL分別表示快衰落和路徑損耗，表示第k個波束到用戶i的3D天線增益；

所述提出用戶群分簇算法，根據用戶群的位置信息，對用戶群進行分簇處理具體包括：

基于圖論的知識對用戶群進行分簇，定義波束間的干擾圖G＝(V,E)，其中V表示波束的集合，作為干擾圖的頂點，E表示波束間的干擾系數，作為干擾圖的邊，定義指示函數e(v_k,v_m)(k≠m)指示波束k和波束m間的干擾：

e(vk,vm)=1,|Ok-Om|<rk+rm+rth0,|Ok-Om|≥rk+rm+rth;]]>

其中O_k和O_m分別表示用戶群k和用戶群m的半徑，r_th表示兩個波束間干擾忽悠不計的門限距離，另外，定義e(v_k,v_k)＝0，表示波束自身不存在干擾，根據指示函數，構建一個二值干擾矩陣：

定義波束的干擾度：

dG(vk)=Σm=1,m≠kCe(vk,vm);]]>

當d_G(v_k)＝0時，稱v_k為零度節點；

分簇的具體步驟如下：

步驟一，用頂點集合V構建干擾矩陣A_G，初始化迭代因子h＝1，孤立節點集合分簇集合節點集合

步驟二，找到所有的零度節點v_k，更新S＝S∪v_k；剩余節點集合記為Φ₁＝V-S；

步驟三，分簇：a)找節點k＝argmax(d_G(v_k))，令干擾矩陣的第k行、第k列為0，更新節點集合B_h＝B_h∩v_k；b)循環執行a)直到A_G＝0；c)更新Φ_h＝Φ_h-B_h，則Φ_h為第h個簇；

步驟四，用節點集合B_h重新構建A_G≠0，更新節點集合Φ_h+1＝B_h，更新迭代因子h＝h+1，執行步驟(3)；如果A_G＝0或者|B_h|＝1，如果|B_h|＝1，則Φ_h+1＝B_h；

步驟五，將孤立節點集合S分配到最少節點的一簇中；

經過用戶群的分簇處理后，用戶群D＝{D₁,…,D_k,…,D_C}經過分簇算法被劃分為Φ＝{Φ₁,…,Φ_h,…}，Φ_h表示第h個用戶群簇，每個簇中的總的用戶傳輸速率為：

RnΦh=ΣDk∈ΦhRnk;]]>

系統總的吞吐量為所有用戶群簇的傳輸速率之和：

U=ΣΦh∈ΦΣn∈Fαn,ΦhRnΦh;]]>

其中為用戶群簇Φ_h使用載波n的指示因子，相應的，滿足的條件為：

αn,Φh={0,1},Φh∈Φ,n∈F---(1)]]>

ΣΦh∈Φαn,Φh=1,n∈F---(2)]]>

條件(2)表示一個載波只能分配給一個用戶群簇，同一簇中的用戶群共享一個載波資源，不同簇中的用戶群不可以復用；

所述基于最大化吞吐量的載波分配算法具體步驟如下：

步驟一，根據公式：

RnΦh=ΣDk∈ΦhRnk,n∈F,Φh∈Φ;]]>

計算每個簇中的用戶在載波n上的總傳輸速率；

步驟二，為了最大化系統的吞吐量，找到獲得最大速率的載波和用戶群簇，首先分配該載波給該用戶群簇，根據公式：

(n,Φh)=argmaxn∈F,Φh∈ΦRnΦh;]]> 4

將載波n分配給用戶群簇Φ_h獲得最大的傳輸速率，載波n分配給簇Φ_h的頻譜利用率最高，所以將載波n分配給用戶群簇Φ_h；

步驟三，將載波n從載波集合F中移除，同時，將用戶群簇Φ_h從集合Φ中移除；

步驟四，重復執行步驟二和步驟三，直到載波集合或者用戶群簇集合成為空集；

所述無線接收站通過導線連接服務器；

所述無線接收站的信號間干擾關系分析的方法包括以下步驟：

步驟一，構建多維干擾空間模型，確定待分析的干擾信號特征矢量與參照信號特征矢量

步驟二，基于干擾空間模型，針對干擾信號特征矢量定義其對參照信號特征矢量的位移矢量

步驟三，定義位移矢量在干擾空間中對某個維度坐標軸的投影，為干擾信號特征矢量到參照信號特征矢量在該CP維度上的距離，即有：

其中PRJ(·)算子表示針對某一CP維度的投影運算，計算的值；

步驟四，定義干擾信號對參照信號的干擾狀態為S，用以表示干擾信號對參照信號的干擾關系，從而判斷是否存在干擾；判斷方法包括以下步驟：

1)對于由單獨干擾矢量表示的單模干擾信號和參照信號，當干擾信號矢量對參照信號矢量在空間模型中各個維度的距離均小于該維度的分辨率時，表示干擾信號對參照信號產生干擾，S＝1；反之，若存在某一維度或者多個維度上干擾信號矢量對參照信號矢量的距離大于等于該維度的分辨率，則表示干擾信號未對參照信號形成干擾，S＝0，即干擾信號和參照信號在該維度是可分離的；

S(VI→,VS→)=0∃CPi,dCPi,(I,S)≥ΔCPi1∀CPi,dCPi,(I,S)<ΔCPi]]>

2)對于干擾信號和參照信號各自包含若干干擾特征矢量的多模情況，此時的干擾狀態S(V_I，V_S)可以如下計算：

其中S[V_I，V_S]_M×N被稱為干擾狀態矩陣，矩陣中的每個元素表示V_I中的第k個特征矢量和V_S中的第l個特征矢量的干擾狀態；只有兩個特征矢量集合中每個元素都不干擾時，S(V_I，V_S)＝0，干擾信號才不對參照信號形成干擾；反之，S(V_I，V_S)＞0，此時干擾信號將對參照信號形成干擾；

步驟五，在已經形成干擾的前提下，選取并確定干擾作用參數EP，對于干擾信號而言，該參數通常為信號功率p或者能量e；進一步，定義干擾信號對參照信號的干擾程度為G，計算出干擾信號對參照信號的干擾影響程度；計算方法包括以下步驟：

1)對僅包括單獨特征矢量的單模干擾信號和參照信號，干擾信號矢量對參照信號矢量的干擾程度G(V_I，V_S)，利用干擾作用參數EP進行評估：

G(VI→,VS→)=epI·S(VI→,VS→)epS;]]>

2)對包含若干特征矢量的多模干擾信號和參照信號，此時干擾信號對參照信號的干擾程度G(V_I，V_S)定義以特征矢量集合表示的干擾信號對參照信號的干擾程度；此時的計算如下：

所述服務器通過導線連接監控儀；

所述監測儀時頻重疊信號的歸一化高階累積量方程組構建方法包括：

接收信號的信號模型表示為：

r(t)＝x₁(t)+x₂(t)+…+x_n(t)+v(t)

xi=ΣkAkicos(2πfct+θki)·g(t-kTsi)]]>

其中，x_i(t)為時頻重疊信號的各個信號分量，各分量信號獨立不相關，n為時頻重疊信號分量的個數，θ_ki表示對各個信號分量載波相位的調制，f_ci為載波頻率，A_ki為第i個信號在k時刻的幅度，T_si為碼元長度，p_i(t)為滾降系數為α的升余弦成形濾波函數，且n(t)是均值為0，方差為σ²的平穩高斯白噪聲；

混合信號的高階累積量公式如下：

Ck,r=Ck,x1+Ck,x2+...Ck,xn+Ck,v;]]>

兩邊同時除以混合信號的二階矩k/2次方：

Ck,r(mr,2)k/2=Ck,x1(mr,2)k/2+Ck,x2(mr,2)k/2+...Ck,xn(mr,2)k/2+Ck,v(mr,2)k/2;]]>

進一步變形為：

Ck,r(mr,2)k/2=Ck,x1(mx1,2)k/2·(mx1,2)k/2(mr,2)k/2+Ck,x2(mx2,2)k/2·(mx2,2)k/2(mr,2)k/2+...Ck,xn(mxn,2)k/2·(mxn,2)k/2(mr,2)k/2+Ck,v(mv,2)k/2·(mv,2)k/2(mr,2)k/2]]>

其中和表示各分量信號功率與總功率的比值和噪聲功率與總功率的比值，分別表示為和λ_v；由于高斯白噪聲的高階累積量為0，所以上式表示為：

Ck,r(mr,2)k/2=Ck,x1(mx1,2)k/2·λx1k/2+Ck,x2(mx2,2)k/2·λx2k/2+...Ck,xn(mxn,2)k/2·λxnk/2;]]>

由此，構建歸一化高階累積量方程組：

C4,r(mr,2)2=C4,x1(mx1,2)2·λx12+C4,x2(mx2,2)k/2·λx22+...C4,xN(mxN,2)k/2·λxN2C6,r(mr,2)3=C6,x1(mx1,2)3·λx13+C6,x2(mx2,2)3·λx23+...C6,xN(mxN,2)3·λxN3C8,r(mr,2)4=C8,x1(mx1,2)4·λx14+C8,x2(mx2,2)4·λx24+...C8,xN(mxN,2)4·λxN4...;]]>

所述服務器通過導線連接監控站。