公开(公告)号：CN102802260B

公开(公告)日：2015-05-13

申请号：CN201210290193.X

申请日：2012-08-15

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 徐玉滨 ,  孙永亮 ,  马琳 ,  刘宁庆 ,  邓志安

IPC: H04W64/00 ,  G01S5/02

Abstract: 基于矩阵相关的WLAN室内定位方法，属于模式识别领域，本发明为解决现有采用基于近邻选择的位置指纹匹配算法和基于机器学习的位置指纹匹配算法进行室内定位，定位过程中丢失了很多有用的RSS信息的问题。本发明方法包括：一、在室内WLAN环境下，离线选取一定数量的参考点，并且记录这些参考点的坐标和RSS样本，建立位置指纹数据库；二、在欲定位点测量并记录用户终端所接收到的实时RSS样本；将所收到的原始RSS样本排列成矩阵，并将位置指纹数据库中每个参考点的RSS数据变换为相同维数的矩阵；三、计算皮尔森相关系数；四、选取最大K个皮尔森相关系数所对应的参考点，取这些参考点坐标的平均值作为定位结果。

公开(公告)号：CN102647773A

公开(公告)日：2012-08-22

申请号：CN201210132200.3

申请日：2012-05-02

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 马琳 ,  陈佳美 ,  徐玉滨 ,  邓志安 ,  刘宁庆

IPC: H04W48/16

Abstract: 基于Q学习的异构网络接入控制优化选择方法，属于无线网络领域，本发明为解决针对WCDMA/WLAN融合异构网络系统，采用基于测量的接入方案选择网络类型不能实现全局最优，而采用基于模型的接入方案选择网络类型计算过于复杂，很难应用于实际系统的问题。本发明所述基于Q学习的异构网络接入控制优化选择方法包括以下步骤：步骤一、判断接入新用户时的异构网络状态；步骤二、查询Q值表，选择步骤一所述异构网络状态对应的Q值表中的最大Q值对应的子网络作为新用户的接入网络。本发明方法用于新用户接入时能根据当前的实际情况快速选择接入的网络类型。

公开(公告)号：CN102427603A

公开(公告)日：2012-04-25

申请号：CN201210010811.0

申请日：2012-01-13

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 徐玉滨 ,  孙永亮 ,  马琳 ,  刘宁庆 ,  邓志安

IPC: H04W64/00

Abstract: 基于定位误差估计的WLAN室内移动用户定位方法，它涉及WLAN室内移动用户定位方法。它针对现有距离依赖型和模式匹配型指纹匹配定位方法的缺点和移动用户用于定位的RSS样本较少的问题，利用离线阶段训练完成的RSS样本和定位误差之间的非线性映射函数，建立RSS样本与定位误差之间的关系。在在线阶段，将接收到的RSS样本作为非线性映射函数的输入估计定位误差，并利用所估计的定位误差对距离依赖型指纹匹配法的定位结果进行修正，消除定位误差的影响，极大地提高了移动用户的定位精度。该方法在位置指纹数据库未更新时，相对距离依赖型指纹匹配法定位精度大幅提高。在位置指纹数据库更新时，需要重新训练非线性映射关系的情况下，仍然可以利用距离依赖型指纹匹配法定位，具有较大的实际应用价值。

公开(公告)号：CN101651951A

公开(公告)日：2010-02-17

申请号：CN200910072893.X

申请日：2009-09-15

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 徐玉滨 ,  邓志安 ,  孟维晓 ,  马琳 ,  周牧 ,  沙学军

IPC: H04W16/20 ,  H04W64/00 ,  H04W84/12

Abstract: 基于WLAN的支持向量机室内定位网络构建方法及定位方法，它涉及模式识别领域中的定位网络构建方法及定位方法，用于室内定位，解决了现有方法无法有效学习和适应RSS信号的非线性、非高斯统计特性；以及搜索匹配空间过大、计算复杂度高的问题。室内定位网络构建方法通过下述步骤实现：WLAN网络构建；测量并记录参考点的RSS信号，构建整体信号覆盖图；利用SVM分类器分成若干个子信号覆盖图；将多类SVM分类器转化为两类SVM分类器；训练两类SVM分类器，建立多个独立子信号覆盖图。定位方法通过下述步骤实现：在欲定位点测量RSS信号并预定位出所在的子信号覆盖图的区域；由该子信号覆盖图所对应的回归函数定位出该点位置。