[发明专利]一种基于智能家居系统的信息推送方法在审

专利信息
申请号: 201711192403.0 申请日: 2017-11-24
公开(公告)号: CN107707445A 公开(公告)日: 2018-02-16
发明(设计)人: 朱治广 申请(专利权)人: 安徽省雨龙家具有限公司
主分类号: H04L12/28 分类号: H04L12/28;H04L29/08
代理公司: 北京久维律师事务所11582 代理人: 邢江峰
地址: 230000 安徽省合*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明属于智能家居领域,公开了一种基于智能家居系统的信息推送方法,设置有多节点线,数据存储单元,数据分析单元,信息推送单元;多节点线无线接收用户的控制指令信息,并将信息传输给数据存储单元;数据存储单元与数据分析单元光电连接,数据分析单元与信息推送单元光电连接;信息推送单元与用户无线连接。本发明根据不同用户使用智能家居的种类频次不同,存储各个用户的控制指令信息,经过数据分析合并,分成不同用户组,信息推送单元根据终端用户的特征信息进行信息推送。及时有效将用户关注的信息传递出去,同时减少了垃圾信息的传输,降低用户的投诉率。
搜索关键词: 一种 基于 智能家居 系统 信息 推送 方法
【主权项】:
一种基于智能家居系统的信息推送方法,其特征在于,所述基于智能家居系统的信息推送方法设置有多节点线、数据存储单元、数据分析单元、信息推送单元;所述多节点线无线接收用户的控制指令信息,并将信息传输给数据存储单元,所述数据存储单元与数据分析单元光电连接;所述数据分析单元与信息推送单元光电连接,所述信息推送单元与用户无线连接;所述多节点线嵌入在光电复合缆中,用于为终端用户提供无线网络接口,并收集终端用户控制指令数据;所述数据分析单元分析的用户特征信息包括:终端用户访问的智能家居种类、使用的功能;所述数据分析单元分析的用户特征信息还包括:周期性地根据所述多节点线接收到的终端用户的定位信号强度,获取终端用户的位置信息;所述信息推送单元根据各个终端用户的位置信息,确定处于第一预设区域内的终端用户,并对第一预设区域内的终端用户的特征信息进行统计,根据统计结果匹配对应的推送信息;所述信息推送单元通过内置的匹配模块匹配对应的推送信息并进行发射;具体包括:发射n路源信号、终端用户接收混叠信号、分离系统分离多路混叠信号;发射n路源信号是指n路源信号经信道混合后,混合系统称为A,在发送端由n根天线在空间发射;终端用户接收混叠信号是指终端用户利用m(m≥n>1)根天线把混叠信号接收下来,接收信号被称为观测信号,终端用户先进行观测信号的预处理,预处理包含两部分,即中心化处理和球面化处理;分离系统分离多路混叠信号是指分离系统W会根据各路源信号信息熵值的不同在熵域分离该多路混叠信号,其中信息熵值的判据采用负熵;其中,负熵近似计算的表达式如下:J^(x)≈Σj=1nkj[E{Gj(x)}-E{Gj(M)}]2---(1)]]>其中,kj为一些正常数,M为具有零均值、单位方差的高斯变量,函数Gj为非二次函数;当所有的Gj=G时,近似式成为:JG(x)≈C[E{G(x)}‑E{G(M)}]2   (2)其中,G是任意非二次函数,C是一个常数;然后采用公式进行负熵的计算,根据各路信号负熵值的差异即可把各路信号提取出来,实现信道的多路复用;所述的分离系统分离多路混叠信号由于采用多路天线发射和多路天线接收的多输入多输出技术;所述信息推送单元还内置有发射模块;所述发射模块包括:混合系统和分离系统;混合系统,用于将源信号进行线性调制后,进入混合系统混合,混合后的信号在发送端由天线在空间发射;混合系统在终端用户利用天线把混合信号接收下来,接收到的混合信号称为观测信号;分离系统,与混合系统无线连接,接收混合系统的观测信号,利用熵分复用算法将源信号提取出来,分离后的输出信号各自所提供的信息量恰好等于发送端发送的源信号各自含有的信息量;源信号为零均值且相互统计独立的源信号,统计独立性的判据采用各路信号负熵值的差异;所述利用熵分复用算法将源信号提取出来后,还需进行:1)对提取的源信号进行分离,得到采样后的M路离散时域混合信号2)对M路离散时域混合信号进行重叠加窗短时傅里叶变换,得到M个混合信号的时频域矩阵其中P表示总的窗数,Nfft表示FFT变换长度;(p,q)表示时频索引,具体的时频值为这里Nfft表示FFT变换的长度,p表示加窗次数,Ts表示采样间隔,fs表示采样频率,C为整数,表示短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数,C<Nfft,且Kc=Nfft/C为整数,也就是说采用的是重叠加窗的短时傅里叶变换;3)对得到的跳频混合信号时频域矩阵进行预处理;4)利用聚类算法估计每一跳的跳变时刻以及各跳对应的归一化的混合矩阵列向量、跳频频率;在p(p=0,1,2,…P‑1)时刻,对表示的频率值进行聚类,得到的聚类中心个数表示p时刻存在的载频个数,个聚类中心则表示载频的大小,分别用表示;对每一采样时刻p(p=0,1,2,…P‑1),利用聚类算法对进行聚类,同样可得到个聚类中心,用表示;对所有求均值并取整,得到源信号个数的估计即:N^=round(1pΣp=0P-1N^p);]]>找出的时刻,用ph表示,对每一段连续取值的ph求中值,用表示第l段相连ph的中值,则表示第l个频率跳变时刻的估计;根据估计得到的以及估计得到的频率跳变时刻估计出每一跳对应的个混合矩阵列向量具体公式为:a^n(l)={1p‾h(1)·Σp=1,p≠php‾h(1)bn,p0l=1,1p‾h(l)-p‾h(l-1)·Σp=p‾h(l-1)+1,p≠php‾h(l)bn,p0l>1,,n=1,2,...,N^]]>这里表示第l跳对应的个混合矩阵列向量估计值;估计每一跳对应的载频频率,用表示第l跳对应的个频率估计值,计算公式如下:f^c,n(l)=1p‾h(1)·Σp=1,p≠php‾h(1)fon(p)l=1,1p‾h(l)-p‾h(l-1)·Σp=p‾h(l-1)+1,p≠php‾h(l)fon(p)l>1,,n=1,2,...,N^.]]>
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