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公开(公告)号：CN106295512B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201610599708.2
申请日：2016-07-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00 , G06F16/583 , G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于标识的多纠正线室内视觉数据库构建方法以及室内定位方法，属于室内场景定位技术领域，为了解决现有技术无法避开相机镜头参数进行定位计算的缺点，本发明获取带有标识的图像，将图像通过加速鲁棒特征提取出特征点矩阵，计算特征点矩阵间的最近邻欧氏距离，检索出带有同一标识的图像，再通过加速鲁棒特征匹配得到m对匹配点，使用算法剔除误匹配点，得到单应矩阵，求解两条纠正线对应的参数方程，求解从参考坐标系到图像物理坐标系的转换关系，并求解相机在参考坐标系中的位置坐标和转向角，最后求解用户在真实世界中的位置坐标。本发明还提供一种基于标识的多纠正线室内视觉数据库构建方法。本发明适用于行人室内定位导航系统。
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公开(公告)号：CN104581780B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201410788944.X
申请日：2014-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 一种基于预处理的分枝剪枝联合网络优化和波束成形方法，涉及无线通信领域。为了充分挖掘协作多点传输中联合传输的优势，实现功率优化和回程链路开销的折中，降低系统实现复杂度，本发明首先将功率消耗和回程链路开销折中的优化问题建模为一个非凸的混合整数规划问题，通过将非凸约束转变为凸约束，得到一个MI‑SOCP问题，然后对二进制整数约束进行松弛处理，转化为一个SOCP问题。再将BnB法与切平面法相结合得到的BnC法，以及对部分二进制整数变量进行预处理，确定变量的取值，将两者相结合，从而大大降低了实现复杂度，优化功率和回程链路开销。本发明适用于无线网络领域中的信号处理。
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公开(公告)号：CN106028285A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610546101.8
申请日：2016-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H04W4/025 , H04W64/006 , H04W84/12
Abstract: WLAN室内定位系统中基于Matrix Recovery的Radio Map构建方法，涉及通信定位与导航技术领域，尤其涉及一种WLAN室内定位系统中基于Matrix Recovery的Radio Map构建方法。本发明要解决现有室内定位方法中离线阶段构建的Radio Map不完整而且带有噪声干扰的问题。本发明所述方法按以下步骤进行：1、选择合适的坐标原点，建立二维直角坐标系；2、记录各个参考点的位置空间数据和与其对应的RSS信号空间数据，完成Radio Map数据库的建立；3、填充；4、恢复；5、绘制CDF曲线。本发明应用于通信定位与导航技术领域。
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公开(公告)号：CN105611633A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510696959.8
申请日：2015-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W72/046 , H04B7/0408
Abstract: 基于SWIPT的波束赋形方法的接收机资源分配方法，属于SWIPT技术接收机资源分配领域。现有的波束赋形算法只依赖信道条件，导致接收机资源分配能力差的问题。一种基于SWIPT的波束赋形方法的接收机资源分配方法，信息接收机与能量接收机信道数量，设定相应的MIMO多播系统联合式接收机或者MIMO多播系统分离式接收机的信息接收机接收的信号；根据确定的接收机的种类，确定用户k接收信号的信噪比和能量接收机接收的能量；根据用户k接收信号的信噪比和能量接收机接收的能量，在满足接收机SINR需求与能量限制的条件下得到基站发送最小能量的信号即为优化目标。本发明具有降低基站能量损耗、提高能量利用率的好处。
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公开(公告)号：CN103258001B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310111148.8
申请日：2013-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于局部线性嵌入算法的射频地图无监督分类方法，涉及一种局部线性嵌入算法的分类方法，解决现有的射频地图分类方法在分类时只能依靠待定位区域的空间分布进行分类的问题。在待定位的室内区域设置访问接入参考点和测试点，根据测试点的位置与访问接入参考点的RSS确定Radio map的矩阵，将Radio map数据进行处理，所述处理步骤为将Radio map中的空间坐标信息保存至存储设备，然后将空间坐标信息删除，得到实际的高维数据X＝(x1，x2，…，xt)，根据近邻点构造局部协方差矩阵Q，利用局部重构权值矩阵W计算低维嵌入，将低维数据分成S个类并判断类间散度与类内散度，通过比值情况对类进行合并，获得最终的类别信息矩阵。本发明可广泛应用于对射频地图无监督的分类情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103476118B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310459631.5
申请日：2013-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: Y02D70/14
Abstract: 一种用于实时监控的WLAN室内位置指纹定位方法，属于WLAN室内定位技术领域。本发明是为了解决位置指纹定位系统中，定位服务器能耗及系统总耗能过多的问题。本发明所述的一种用于实时监控的WLAN室内位置指纹定位方法，首先对参考点的物理区域进行划分，使定位监控实时性提高了6倍；然后对参考点接收到的AP信号进行分区域聚类筛选，使定位监控实时性又提高了3倍；最后对数据进行压缩传输后再重构，使移动终端能耗降低到33%，从而延长可工作时间，同时使定位监控系统的整体耗能减少到33%。本发明仅用一个定位服务器处理定位和监控移动终端位置，使移动终端的使用周期延长3倍。本发明适用于需要经常定位监控的场合。
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公开(公告)号：CN105222789A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510696993.5
申请日：2015-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G01C21/206 , G01C3/00 , G01C21/32
Abstract: 一种基于激光测距传感器的楼宇室内平面图建立方法，涉及室内定位技术领域。本发明能实现室内运动物体的轨迹跟踪，以解决在室内定位领域快速建立Radio Map的过程中缺少室内地图的问题。技术要点：楼宇室内激光测量数据的获取；激光测量数据图像进行拼接，求取相邻两组激光测量数据的旋转矩阵和平移矩阵，将激光测量数据依靠所求取的对应旋转矩阵和平移矩阵换算到前一坐标系下的点集，不断向前迭代，完成激光测量数据图像的拼接；对拼接后的图像依次进行误差几何校正、多余数据的删除、噪声点滤除。本发明实现在室内环境中快速建立Radio Map的过程中，满足用户对快速建立室内二维地图的要求，同时能够实现室内运动物体的轨迹跟踪。
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公开(公告)号：CN104581780A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410788944.X
申请日：2014-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于预处理的分枝剪枝联合网络优化和波束成形方法，涉及无线通信领域。为了充分挖掘协作多点传输中联合传输的优势，实现功率优化和回程链路开销的折中，降低系统实现复杂度，本发明首先将功率消耗和回程链路开销折中的优化问题建模为一个非凸的混合整数规划问题，通过将非凸约束转变为凸约束，得到一个MI-SOCP问题，然后对二进制整数约束进行松弛处理，转化为一个SOCP问题。再将BnB法与切平面法相结合得到的BnC法，以及对部分二进制整数变量进行预处理，确定变量的取值，将两者相结合，从而大大降低了实现复杂度，优化功率和回程链路开销。本发明适用于无线网络领域中的信号处理。
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公开(公告)号：CN103152827A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310081228.3
申请日：2013-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W64/00
Abstract: WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置预测方法，本发明涉及WCDMA与WLAN异构网络环境中双覆盖区域里的针对移动用户的位置预测方法。本发明目的在于提高移动用户位置预测的准确性，以解决双覆盖区移动用户位置预测决策算法复杂的问题，而提出了WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置预测方法。一、将双覆盖区域划分为不同敏感区；二、计算用户移出当前小区的概率；三、对用户进行位置预测；四、判断下一周期是否来临，即完成了WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置的预测。本发明应用于通信系统中无线异构网络领域。
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公开(公告)号：CN104507095B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201410788942.0
申请日：2014-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W16/20
Abstract: 基于用户位置分布的室内AP部署方法，涉及一种室内AP部署方法。本发明是为了提高室内AP部署的网络覆盖率，以及为了增加所支持用户数的数量。本方法中AP部署方法分为用户位置分布数据处理和基于FCM聚类算法AP位置部署两步，首先将用户的位置分布特性抽象为若干位置点与及对应的用户的概率，而后采用聚类算法求取满足条件的AP部署方案。本方法简单易行，不需要严格的信号强度模型以及用户分布模型，适用于建筑结构复杂、用户分布不均的室内环境中的AP部署。
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