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公开(公告)号：CN106714296B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201611043759.3
申请日：2016-11-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最速下降法的室内定位方法，该方法应用于室内未知节点的定位，基于信号强度(RSSI)的测距方法进行未知节点的位置估计，并采用最优化的方法对结果进行最优估计，得出误差最小的位置结果。该方法考虑在对数正态阴影模型的条件下，测得接收信号的强度值，考虑到RSSI值受多方面因素的影响，采用五点二次曲线拟合平均法并加权对RSSI值进行修正，利用最小二乘法对距离进行修正，通过三边定位算法求出盲节点位置，采用最优化方法中的最速下降法求出盲节点的准确位置，本发明能提高室内定位的精度，减小定位误差。
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公开(公告)号：CN106941718A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710222648.7
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W64/00 , H04W4/02 , H04B17/318
Abstract: 本发明公开了一种基于信号子空间指纹库的混合室内定位方法，包括离线阶段和定位阶段；在离线阶段，一方面利用阵列天线接收信号，获得接收信号强度，并建立接收信号强度指纹库；另外对接收的阵列信号进行计算，获得信号子空间数据，建立信号子空间指纹库。在定位阶段，首先根据在线时测得的数据与指纹库进行匹配，并考虑离线坐标的概率分布，再利用贝叶斯理论进行信息融合，最终得到准确的定位坐标。本发明使用的阵列天线技术，是未来移动终端的关键技术之一，阵列信号处理后建立的指纹库包含了入射信号的强度和到达角度信息，能更有效地对抗多径传播及环境变化引起的信道时变的影响，从而能有效提高室内定位的精度，减小定位误差。
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公开(公告)号：CN104468428A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410729165.2
申请日：2014-12-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于低复杂度差异信道估计的物理层安全方法，该方法构建了低复杂度信道估计用以区分授权用户和非授权用户的信道估计性能，实现了基站和授权用户之间的安全通信。该方法是已有的差异信道估计方法和多项式展开法的有效结合。该方法首先利用反向、前向的差异信道估计方法实现授权用户和非授权用户端的信道估计的性能差异。再针对大规模天线信道之间存在相干性的情况，引入多项式展开的方法近似表示非对角大维度矩阵的逆运算，降低计算复杂度，提高了系统的实时性。最后通过能量最优分配实现最佳的系统性能。
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公开(公告)号：CN109064412B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810634820.4
申请日：2018-06-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种低秩图像的去噪方法，该方法应用于含有噪声图像的重构，通过对低秩矩阵相关特性的分析，将图像的去噪问题建模成一个非线性约束问题，然后利用交替方向乘子法推导出具体迭代步骤，从而得到去除噪声后的图像。本发明使用截断核范数来更精确的逼近矩阵的秩，避免了大的奇异值造成的结果偏差；另外在模型中加入Frobenius范数作为正则项，其和截断核范数构成关于奇异值的弹性网，使得最后求出的结果同时具有稀疏性和稳定性，从而达到更好的去噪效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112804650A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110123591.1
申请日：2021-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种信道状态信息数据降维方法及智能室内定位方法，首先通过基于局部线性嵌入和低秩的降维模型对构建的信道状态信息幅度数据进行降维处理，以去除数据中的冗余信息，而后将降维后的数据输入朴素贝叶斯分类器中，并用对数正态分布函数计算朴素贝叶斯分类器中的条件概率，从而实现室内定位的过程。
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公开(公告)号：CN111818460A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010511916.9
申请日：2020-06-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双阈值序贯检测的位置验证方法和系统，其中位置验证方法包括：1、获取接收用户声称的位置的基站坐标，根据每个基站接收到的信号强度获取用户发送信号强度，构成发送向量；计算不同基站之间的阴影相关系数；构造阴影的协方差矩阵Q；2、计算每个基站通信范围的极限距离处的接收信号强度，构成基站通信边缘接收向量；3、计算二元假设检验的统计量，计算决策模型的判决阈值；4、进行决策判决。该方法在位置信息验证过程中采用了空间相关阴影下的序贯检测技术，通过建立双阈值判决模型，能够得到较高的检测率。
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公开(公告)号：CN110119720A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910409712.1
申请日：2019-05-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种实时眨眼检测与人眼瞳孔中心定位方法，属于图像处理与模式识别技术领域，对每一帧图像进行眼部区域截取、缩放、灰度处理与高斯平滑滤波，对滤波后的图像求梯度；计算动态梯度阈值，进行归一化；进行遍历，以梯度与估算的瞳孔半径构建并求解眼部灰度映射函数，判断是否闭眼状态，若为闭眼状态且上一帧图像为睁眼状态，则判定为一次眨眼，处理下一帧图像；若为闭眼状态且上一帧图像状态为闭眼状态，则不判定为一次眨眼，处理下一帧图像；若为睁眼状态，对图像中的每个点进行遍历，构建并求解瞳孔中心位置函数，得到瞳孔中心位置，处理下一帧图像。本方法能够有效去除图像中的噪声，提高了眨眼检测与瞳孔中心定位的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN108872934A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810353498.8
申请日：2018-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非视距误差抑制的室内三维定位方法，该方法应用于室内非视距环境下的目标定位，通过对非视距误差进行分析，将定位问题转化为一个非线性约束问题，并估计出非视距误差从而将非视距问题转化为视距问题，最后结合线性最小二乘估计，得到准确的三维坐标。本发明采用的三维定位技术，是当前室内定位领域的研究热点之一。在室内三维定位过程中，通过采用非视距误差抑制技术，能够有效降低多径传播及环境变化引起的影响，提高室内定位的精度。
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公开(公告)号：CN105071877A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510468839.2
申请日：2015-08-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种宽带分布式贝叶斯压缩频谱感知方法，该方法应用于认知无线电系统中的宽带频谱占用情况检测，是一种利用贝叶斯压缩感知技术在宽频范围内进行频谱感知的新方法；本发明在分布式多认知用户的频谱检测条件下，考虑贝叶斯参数所服从的实际分布情况，通过引入拉普拉斯分层先验模型，将频谱占用的经验信息融入检测过程中；本发明充分考虑了多个认知用户的协作检测，通过分布式联合重构算法，最大程度地减小了压缩感知带来的重构误差，能快速准确地检测出各子频带的频谱占用情况。
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