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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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公开(公告)号：CN110584631B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910957630.0
申请日：2019-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G01S7/41 , G01S13/88 , G06K9/00 , A61B5/0507
Abstract: 本发明提出了一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取方法。首先，根据实际人体目标检测数据分析计算，得到人体目标的距离、多普勒和角度三参数信息。接着，构建距离‑时间图、距离‑多普勒图、距离‑角度图三参数图像。然后利用图像通过2D‑OS‑CFAR检测环境中存在的目标个体，确定待检测人体目标，同时抑制非待测人体目标信号对待测人体目标信号的干扰。最后，对检测到的待测人体目标基于求导运算的扩展DACM算法进行心跳和呼吸信号提取。本发明创新地提出一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号简便提取方法，实现了非接触式检测人体心跳和呼吸信号，避免传统接触检测设备给患者带来的束缚和不适；同时该方法可以有效地抑制干扰，分离出待检测人体目标信号。
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公开(公告)号：CN112924982A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110076708.5
申请日：2021-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S17/48
Abstract: 本发明提出了一种基于量子纠缠光关联特性的分布式三边定位方法。首先，将连续泵浦光通过反射镜和偏振片生成偏振光，照射至周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP，PPKTP)晶体，产生具有纠缠特性的闲置光和信号光；然后，闲置光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，利用高速采集电路记录光路到达的时刻信息，并生成时间标签序列；再次，通过符合计数得到二阶纠缠光关联特性曲线，找出其峰值所对应的延迟，从而计算出本地接入点到待测目标的距离；最后，部署3个位置已知的本地接入点，利用三边定位原理计算出待定位目标的位置。
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公开(公告)号：CN112737592A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011551594.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种窗口型逐次逼近模数转换器及控制方法，具体包括电容阵列数模转换器、时域比较器和控制逻辑。本发明通过时域比较器提供的输入电压相对大小的信息，设置窗口电压，并根据逐次逼近过程中电容阵列上极板的电压和窗口电压的关系，决定是否跳过冗余的比较周期，达到功耗优化的目的。
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公开(公告)号：CN111866709A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010601172.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向运动目标的室内Wi-Fi定位误差界估计方法。该方法首先提出了基于运动目标的接收信号波形表达式，选择从频域的角度分析，确定未知参数向量，通过频域计算克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)的方法，对未知参数向量进行处理，得到待估计参数，然后通过计算待估计参数的费歇尔信息矩阵(Fisher information matrix,FIM)，进而得到了面向运动目标的室内Wi-Fi定位误差界分析方法，最后，本发明分析了不同因素对面向运动目标的室内Wi-Fi定位精度的影响。利用该方法可以在设计定位系统时提供参照依据，对系统的定位性能进行评估，以便于优化定位系统，提高定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110705501A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910971230.5
申请日：2019-10-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种提升FMCW雷达手势识别精度的干扰抑制算法。首先，利用FMCW雷达采集每个手势动作的扫频数据，并对每一个扫频的雷达数据进行FFT变换，得到手势目标的距离估计，在前一次FFT变换的基础上，对每一个啁啾的雷达扫频数据进行FFT变换，得到手势目标的多普勒估计；其次，将距离估计和多普勒估计进行耦合得到手势目标的RDM，采用自适应方法生成噪声门限，并结合帧差法去除RDM的背景噪声；然后进行静态和动态干扰抑制；最后将干扰抑制后的RDM图输入到深度3维卷积网络(3D ConvNets，C3D)、膨胀3D卷积网络(Inflated 3D ConvNet，I3D)和时序膨胀3D卷积((Long Short Term Memory network-Inflated 3D ConvNet，TS-I3D)网络，输出不同的手势类别。本发明创造新地提出对距离-多普勒图进行干扰抑制，提高了手势识别的精度。
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公开(公告)号：CN110276921A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910610509.0
申请日：2019-07-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08B13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无线信号特征的室内入侵和空间结构变化识别方法。首先，在离线阶段，计算静默信号与入侵信号的相关系数以及入侵信号的小波变换系数和平均功率近似值；然后，在在线阶段，利用小波变换检测监测点处接收信号是否发生异常变化，同时基于短时傅里叶变换计算异常信号的平均功率以及异常信号和静默信号的相关系数；最后，根据得到的平均功率和相关系数对造成该异常信号的室内入侵或空间结构变化进行识别。本发明专利通过对无线信号进行特征分析，提出了一种基于无线信号特征的室内入侵和空间结构变化识别方法，以提高现有室内入侵检测系统的鲁棒性和环境适应性。
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公开(公告)号：CN109766951A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910048068.X
申请日：2019-01-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时频统计特性的WiFi手势识别方法。首先，利用Intel5300网卡接收手势数据，提取信道状态信息(Channel State Information，CSI)幅值数据并构建CSI信号幅值与动态传播路径长度变化的数学模型，证明CSI幅值用于手势识别的有效性；其次，对CSI幅值数据通过低通滤波器预处理，降低环境噪声比如随机噪声所带来的干扰；然后，将去噪后的幅值信号通过奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)算法进行降维，去除数据的冗余信息，降低时间开销成本；随后，通过短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform，STFT)提取信号的时频特征，将时频特征经过统计特征提取与特征标准化的处理得到可用于分类的统计特性；最后，利用以k-邻近(k-Nearest Neighbor，kNN)为例的分类算法对手势进行分类判决。本发明能够有效分类并识别手势特征，解决了在室内复杂环境下对手势的识别问题。
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公开(公告)号：CN108966165A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810670618.7
申请日：2018-06-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种LTE分布式系统的天线故障检测方法。首先，利用行人航迹推算和K均值聚类算法完成快速建库和空间区域的自适应划分，保证区域数据具有显著特征，从而构建区域数据库；然后，根据区域信号分布情况构建不同分布距离模型，并利用改进的Earth Mover'sDistance(EMD)距离算法完成在线实测数据与数据库间的EMD计算，完成相似区域的初步筛选；最后，通过基于EMD度量的多层分类算法实现用户的区域位置估计，并利用相关测试设备对最终定位区域进行天线的故障排查，从而找到故障天线所在位置。
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公开(公告)号：CN108650625A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810475358.8
申请日：2018-05-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于快速建库的分布式天线系统定位方法。首先，利用行人航迹推算和最近邻算法对运动序列进行位置标定和参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)映射；然后根据相邻位置的关联性，采用序列递归搜索方法构建运动序列数据库；最后通过自适应遗忘因子法，并结合初始匹配度实现位置估计。本发明方法解决了在室内DAS系统下的定位问题。在没有基础设施的附加布局下，利用指纹序列匹配的方法对行人轨迹进行实时定位，较现有的室内定位算法大大降低了设备开销与指纹采集时间的开销，并实现了较高的定位精度。
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