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本发明请求保护一种LTE网络中跨小区D2D通信频谱分配方法。针对现有跨小区D2D资源分配算法的未考虑小区之间的负载情况，可能导致重负载小区网络拥堵而轻负载小区的资源未被充分利用、以及D2D用户复用蜂窝用户的全部资源的策略会对蜂窝通信稳定性产生较为严重的影响，本发明通过考虑相邻小区的负载情况，分别建立相应的资源分配模型，并结合部分频谱资源复用的思想，并将资源分配转化为一种最大吞吐量优化模型，通过求解优化模型得到D2D复用蜂窝用户个数不超过K条件下的最优资源分配组合。本发明有效地平衡小区间的负载，同时减小D2D通信对蜂窝通信的影响，并提高网络的总吞吐量。

本发明涉及基于ZigBee网络的多路生理信息监测系统及方法，包括：本地监测中心，本地监测中心与ZigBee协调器节点连接，ZigBee协调器节点与ZigBee路由节点连接，ZigBee路由节点与若干个ZigBee终端节点连接，每个ZigBee终端节点与对应的传感器连接；不同传感器负责采集人体相应的生理信息，然后将所采集到的人体生理信息发送给对应的ZigBee终端节点，ZigBee终端节点将人体生理信息通过无线信道传输给ZigBee路由节点，ZigBee路由节点再将人体生理信息转发给ZigBee协调器节点，ZigBee协调器节点最终将人体生理信息发送给本地监测中心实时显示人体的生理信息变化。

本发明属于无线传感网节点移动领域，公开了一种基于遗传模糊树的无线传感网节点联合移动算法。首先进行传感器网络任务分配：输入传感器Si的性能指标，将所述性能指标利用模糊逻辑系统A进行综合评分，所述综合评分最高的前N个传感器Tn移动，其余传感器保持静止；其次进行传感器联合路径规划：求出传感器Tn与目标之间的距离和传感器Tn与传感器Tj之间的距离，将所述距离值作为模糊逻辑系统B的输入进行处理，输出得到传感器Tn的移动距离值，Tn的移动方向由库伦定律决定；最后利用遗传算法对模糊逻辑树中的模糊逻辑系统A和模糊逻辑系统B进行优化，使规则库和数据库能自适应变化，使联合路径规划时间最短；采用此发明，可以有效的提高网络对目标的定位跟踪性能。

本发明提供了一种D2D中继通信的方法、装置和终端，其中，D2D中继通信的方法，包括：处于网络覆盖范围内且与基站建立RRC连接的远端终端获取待选择的至少一个中继终端的服务小区信息；根据所述远端终端的当前服务小区信息和所述至少一个中继终端的服务小区信息，选择进行D2D中继通信的中继终端。本发明的技术方案可以确保远端UE选择到最合适的中继UE，避免了远端UE盲目进行服务小区的切换而导致的恶性循环问题，有效解决了D2D中继通信中处于连接态的远端UE协调中继选择和小区切换的问题。

本发明提供了一种基于智能车载传感网的数据通信实现方法，所述传感网包括接入路由器、接入节点和车辆节点；接入路由器与互联网的路由骨干网相连；接入节点配置一个有线接口设备和一个无线接口设备，有线接口设备用于与接入路由器进行通信，无线接口设备用于与车辆节点进行通信；车辆节点配置一个无线接口设备，用于与车辆节点或者接入节点进行通信。车辆节点通过本发明所提供的智能车载传感网的数据通信实现方法能够以单播方式获取服务数据，缩短了获取数据的延迟和代价，提高了服务质量，本发明可应用于道路路况监测、车辆管理等领域，具有广泛的应用前景。

本发明提供了一种智能车载传感网的实现方法，所述车载传感网包括接入节点和车辆节点；车辆节点内包含两种以上的传感器，能够采集车辆本身以及外界的数据；接入节点位于交叉路口，两个交叉路口之间的道路称为路段，路段由位于两个交叉路口的接入节点标识。车辆节点通过本发明所提供的智能车载传感网的实现方法能够以单播方式快速获取数据，缩短了获取数据的延迟和代价，提高了服务质量，本发明可应用于道路路况监测、车辆管理等领域，具有广泛的应用前景。

本发明提供了一种基于车载网的道路安全信息传输方法，所述车载网包括基站和车辆节点；车辆节点内配置一个上的传感设备，能够采集车辆本身以及外界的数据；每个基站的地理坐标具有唯一性。车辆节点通过本发明所提供的方法能够快速获取服务数据，缩短了获取服务数据的延迟和代价，提高了服务质量，本发明可应用于道路路况监测、车辆管理等领域，具有广泛的应用前景。