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公开(公告)号：CN119001715A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410928245.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明介绍了一种基于奇异值分解和最小熵反褶积的合成孔径雷达成像方法，旨在解决合成孔径雷达(SAR)在存在干扰下成像模糊和杂波过多的问题。该方法通过在超宽带(UWB)雷达系统中应用SVD预处理技术，有效降低噪声并保留重要的信号特征，进而使用MED进一步处理信号以抑制多径干扰并优化滤波器系数。此外，采用零相位滤波器进一步清晰信号，最终通过后向投影算法实现高分辨率的目标成像。本技术不仅提高了图像的清晰度和目标的可辨识性，同时也具有很高的抗干扰性，适用于军事和民用领域中对精确成像的需求。这种方法通过结合现代信号处理技术，显著优化了合成孔径雷达的成像质量，为雷达成像技术的进步提供了重要支持。
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公开(公告)号：CN118939233A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410929266.8
申请日：2024-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F7/544
Abstract: 本发明公开了一种基于三位编码旋转坐标旋转数字计算机(CORDIC,Coordinate Rotation Digital Computer)的双曲函数计算装置及方法，涉及现场可编程门阵列(FPGA,Field‑Programmable Gate Array)中的信号处理领域。主要包括分组、编码和泰勒展开三部分，角度均为16位数据，由1位符号位，1位整数位和14位小数位组成。其中角度范围为[0,π/4]，对1位整数位和14位小数位进行分组，按每3位一组进行分组，一共分为5个子组；编码的顺序由低位子组往高位子组进行，编码后可减少每个子组中的有效数的位数，即减少每个子组所需的迭代次数；利用泰勒展开计算编码后角度对应的旋转因子，即sinh和cosh，从而达到无缩放的效果；计算由高位子组到低位子组，迭代完5次后的x和y即为cosh和sinh。本发明提供了一种迭代次数少、计算精度高，同时硬件资源消耗少的CORDIC算法，可实现双曲函数的计算，通过简单的变换还可以计算指数函数和对数函数，适用于大多数场景。
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公开(公告)号：CN118884341A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410930806.4
申请日：2024-07-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于结构化矩阵嵌入和恢复技术的AoA估计方法。首先，使用商用WiFi设备采集信道状态信息(Channel State Information,CSI)，获得CSI矩阵。然后，对CSI矩阵进行投影并构造Hankel‑Toeplitz矩阵，利用增广拉格朗日函数将有约束的问题转变为无约束的问题。其次，使用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)恢复出抑制噪声后的CSI矩阵。最后，利用恢复后的CSI矩阵通过矩阵束算法估计直射径的AoA。本发明设计的方法在极大程度降低信道噪声且不需要增加额外的信道带宽的情况下，提高系统的鲁棒性和AoA的估计精度。
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公开(公告)号：CN112904351B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110076571.3
申请日：2021-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于量子纠缠光关联特性的单源定位方法，实现高精度定位。首先，利用激光器产生泵浦光，照射周期极化磷酸氧钛钾晶体，通过自发参量下转换过程产生具有纠缠特性的参考光子和信号光子；然后，利用单光子探测器探测留在本地的参考光子，信号光子发送至待定位目标，用另一单光子探测器探测被待定位目标反射回的光子；其次，对利用采集电路记录两光子的时间标签序列进行符合计数，得到二阶关联特性曲线，其峰值对应的延迟即为两光子的传输时间差，进而计算出本地接入点到待定位目标的距离；最后，利用转台得到本地接入点与待定位目标之间的夹角，并结合待定位目标的距离信息实现目标定位。
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公开(公告)号：CN114158004B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202111498377.0
申请日：2021-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图卷积神经网络的室内无源移动目标检测方法。首先，本方法提取接收端每根天线接收到的CSI幅值，分别计算每根天线所有子载波上CSI幅值对应的频谱。然后，对频谱图频率分布进行平均划分得到多个频段，分别对每个频段所有频率对应的能量计算平均能量值。对计算得到的平均能量值进行降序排序之后，得到对应的索引矩阵。再对该索引矩阵第一列对应的索引值进行降序排序，并基于该索引矩阵第一列的变化得到对应变化后的索引矩阵其他列的索引，依据该变化后的索引矩阵即可构造图网络结构。最后，依据得到的图网络结构构造图卷积神经网络(Graph Convolutional Network，GCN)的输入，GCN的输出即为所检测图网络结构的特征，将该特征与检测类一一映射，最终完成检测类的识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115236631A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210849907.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种针对恶劣环境的光量子自适应测距方法。该方法首先利用泵浦光通过参量下转换过程产生闲置光子和信号光子；然后通过双波长偏振分束器和扩束器将它们分开，闲置光直接由本地单光子探测器探测，信号光发送至待测目标，并反射回本地用另一单光子探测器探测；其次，测量测距系统所处环境噪声引起的误差和光路固有误差；再次，将限制光子和信号光子的到达时间分组后计算其相对量子效率，并利用相对量子效率动态地调整分组长度；接着利用双向长短期记忆网络来对各分组数据进行可靠性判断；最后，选择可靠性得分较高的分组，利用符合计数算法完成目标距离的估计。
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公开(公告)号：CN114859624A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210459345.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双流特征融合网络(Two‑Stream Feature Fusion ConvolutionalNetwork,TSFFCNet)的纠缠光量子图像目标识别方法。首先，将氩原子激光器产生的连续泵浦光照射至周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP,PPKTP)晶体，进行共线的Ⅱ型自发参量下转换过程，产生具有纠缠特性的闲置光和信号光；其次，闲置光和信号光通过偏振分束器被分离在两条光路上传输，信号光束经过成像透镜照射在待成像目标上后被单光子探测器收集，闲置光束经数字微镜装置(Digital Micromirror Device,DMD)扫描后被另一单光子探测器收集；再次，两条光路探测器收集到的光子通过光纤送入符合计数器进行测量得到量子图像；然后，建立双流特征融合网络，将量子图像输入到网络中进行训练；最后，根据深度学习网络提取的特征进行目标识别。
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公开(公告)号：CN112131972B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010929951.2
申请日：2020-09-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制使用WiFi数据进行人体行为识别的方法。本发明首先使用一种基于信道状态信息(CSI)的幅值和相位特征的行为识别的方法，能够有效的解决在使用CSI进行行为识别的过程中的特征损的问题。然后利用信道频率响应(CFR)和信道冲激响应(CIR)可以通过傅里叶变换和反变换进行相互转换的原理，计算出WiFi设备所能得到的最小多径时延差之间的多径数据，通过确定经过人体反射和折射的多径信号到达接收机的时延间隔范围，对相关多径信号进行提取。最后使用一种用于CSI行为识别的注意力机制模型，利用注意力机制可以给不同特征分配学习权重的原理，从而实现高鲁棒性的运动序列切割和高精度的基于WiFi数据的人体行为识别。本发明设计的基于WiFi数据的复杂环境中的行为识别算法有效可靠，解决了传统算法无法对受人体影响的多径信号进行提取的问题和特征无法充分利用的问题，同时解决了传统切割算法鲁棒性差的问题，利用深度学习网络提高了系统在各种复杂环境下的识别精度和应用潜力。
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公开(公告)号：CN111918228B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010807850.8
申请日：2020-08-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于证据合成规则优化的Wi‑Fi室内定位方法，属于室内定位技术领域。首先，简历每个参考点与目标位置的关系状态集合，并利用边界误差检验方法校正RSS样本均值；其次，将归一化的信号传播距离分布估计作为D‑S证据理论的基本概率赋值，建立每个参考点与目标位置关系状态的初始信任；基于D‑S证据合成规则融合了多源RSS信息来获取每个参考点的综合信任估计，与此同时，利用基于D‑S证据理论的信任函数对理想参考点进行选择；根据信任函数的决策规则筛选信任度高的理想参考点作为理想匹配参考点，并结合质心算法对目标位置进行估计。本发明一方面优化了定位系统的精度，另一方面增加了定位结果的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114372543A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210026032.3
申请日：2022-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)和载波相位的室内多目标3D定位系统及方法，涉及RFID和室内定位技术领域。针对室内多目标定位时效性和精度技术难题，本发明借助射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)技术优势搭建定位平台，利用无源标签实现定位目标区分，并将定位问题转为优化问题，通过融合多信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法测向原理、多载波相位测距原理及粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法，提出联合粒子群优化(Joint Particle Swarm Optimization,JPSO)算法，省略了测向和测距的检索过程，降低了PSO算法定位精度对迭代次数和粒子群数量的依赖，直接实现多目标同步定位。本发明提供了一种有效的室内多目标快速高精度定位模型，系统结构简单，部署方便，可在大多数典型室内环境中提供定位服务。
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