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公开(公告)号：CN114720999A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210350454.6
申请日：2022-04-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于时延相对误差的光量子符合计数定位方法。首先，将激光器产生的连续泵浦光通过半波片和偏振分束器形成线偏振光，照射至周期极化磷酸氧钛钾(PeriodicallyPoled KTP，PPKTP)晶体，产生参考光和信号光；其次，将参考光直接由本地单光子探测器接收，而将信号光发射至待测目标，并反射回本地由另一单光子探测器接收，计算各光源中信号光时间脉冲序列的光子丢失率并进行动态分组；再次，对时间脉冲序列进行符合计数，得到光的二阶关联函数曲线，将其峰值所对应的时延值作为信号光和参考光的飞行时间差；最后，针对符合计数得到的时延值，计算其他分组的时延相对误差，并动态选择具有较小时延相对误差的光源用于定位。
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公开(公告)号：CN111830321B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010601237.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频指纹的无人机探测与识别方法，属于无人机探测技术领域，包括信号接收模块、信号处理模块和无人机分类识别模块，适用于无人机探测与分类识别领域，其主要思路为：使用射频前端接收2.4GHz频段各频点的无线信号；判断接收信号的幅度是否稳定大于预设阈值来检测疑似信号，通过计算疑似信号的自相关函数是否具有周期性来完成无人机的探测；若是，提取无人机信号中部分特征作为该无人机设备的“指纹”，使用分类识别算法对无人机进行分类识别。
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公开(公告)号：CN111935818B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010656808.0
申请日：2020-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最大信息系数的模糊聚类冗余接入点(Access Point,AP)约简方法。首先，对离线阶段采集的接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)数据进行标准化预处理，其次，基于标准化预处理后的多维RSS特征矩阵结合直方图估计法计算了测试环境中AP间最大信息系数，最后，基于最大信息系数矩阵构建了模糊等价矩阵并通过模糊聚类建立了相关AP集合，并从中筛选出了非冗余AP用于定位。实验结果表明，本发明方法在保证系统定位精度的同时降低了定位系统的存储与计算开销。
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公开(公告)号：CN113267799B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110535388.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S19/47 , G01S19/39 , G01S19/25 , G01S19/37 , G01S1/70 , G01J1/44 , G01C21/16 , G01C22/00 , G01L5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于星海光量子链路传输的水下量子测距方法。首先，利用瞄准跟踪技术建立光量子通信链路，通过卫星上的激光器产生泵浦光，将泵浦光入射至周期极化磷酸氧钛钾晶体，发生自发参量下转换，得到具有纠缠特性的信号光与闲置光，将信号光和闲置光分别发射至海面站1与海面站2，利用两个海面站的单光子探测器接收光子；其次，让海面站1下沉，海面站2浮于海面，对海面站1进行位置跟踪；然后，利用海面站1上的单光子探测器发射光子至目标，经目标反射后由该单光子探测器接收；最后，利用高速采集电路对两个海面站的单光子探测器输出的时间脉冲序列进行符合计数，求得信号光的飞行时间，进而计算出海面站1与目标之间的距离。
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公开(公告)号：CN114158004A
公开(公告)日：2022-03-08
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：CN113870353A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111179745.5
申请日：2021-10-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的无人机室内定位方法，属于计算机视觉技术领域，包括无人机位姿估计模块和建图模块，适用于室内GPS缺失环境下的无人机飞行轨迹跟踪与自定位，其主要思路为：通过无人机的机载摄像头拍摄的图像帧，利用视觉SLAM算法，实时地估计无人机机载相机的位姿，同时建立当前环境的一个稀疏点云地图。位姿估计部分：结合特征点法和直接法，先跟踪特征点，然后利用直接法根据关键点进行块匹配，估计相机位姿。建图部分：首先判断当前图像是否为关键帧，如是则对其进行特征提取，然后初始化一个深度滤波器进行特征点的深度估计。否则更新深度滤波器，然后判断该特征点的深度分布是否收敛，如是则将此特征的3D点加入地图集当中。
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公开(公告)号：CN113676838A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110957856.8
申请日：2021-08-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应遗传算法优化参数神经网络的位置估计方法，属于室内定位领域，包括S1：在布置有Wi‑Fi区域内均匀设置参考点，随机设置测试点，采集信道状态信息处理得到位置向量；S2：确定神经网络拓扑结构，输入所有位置向量，通过BPNN得到满足条件的神经网络初始权值和阈值，利用参考点位置坐标构成的理想输出矩阵和BPNN的输出矩阵来计算该组参数的适应度；S3：重复直到得到G组参数及其适应度，将各组参数编码为个体，基于自适应遗传算法得到最优参数；S4：将最优参数作为神经网络的初始参数，把所有测试点的位置向量输入神经网络，正向传播后得到测试点的估计位置坐标。本发明提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN110418277B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910610304.2
申请日：2019-07-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线性定位精度限的参考点优化部署方法。首先，在目标区域内部署和标定若干个位置已知的接入点(Access Point，AP)和参考点(Reference Point，RP)；其次，将部署多个AP的定位系统等效为多个部署单AP的定位系统，并推导了单AP定位系统的定位误差期望与参考点间隔的几何关系；再次，利用多AP系统与多个单AP系统的等效关系，推导了系统的定位误差期望及系统开销与参考点间隔的几何关系；最后，构建系统定位误差归一化函数和系统开销归一化函数，并通过计算它们的公共解来获得目标区域的最优参考点部署间隔。本发明专利利用目标区域内定位误差及系统开销与参考点间隔的几何关系，提出了一种基于线性定位精度限的参考点优化部署方法，其在控制系统开销的同时保证了定位精度。
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公开(公告)号：CN108828548A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810675612.9
申请日：2018-06-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公布了一种基于FMCW雷达的三参数融合数据集构建方法。首先，根据实际应用场景设计数据集规模，并确定FMCW雷达前端参数；其次，对采集的雷达信号进行时频分析，并对雷达目标的距离、多普勒和角度参数的估计，构造距离-时间图数据集、多普勒-时间图数据集和角度-时间图数据集；然后，对构造的数据集中的图像样本进行数据清洗和归一化操作，并建立多参融合数据集。本发明创新地提出将雷达探测到的目标距离、多普勒和角度参数进行了融合，可作为具有多参数输入需求的机器学习或深度学习算法的多参数融合数据集。
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公开(公告)号：CN119884869A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411950471.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G01R31/12 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及光伏直流电弧故障检测技术领域，具体提出一种基于改进滤波结合增强能量算子的直流电弧检测方法。该方法首先通过快速傅里叶变换提取故障信号的频域信息，结合极值点密度与波动因子对信号进行预处理，降低噪声干扰。利用改进布谷鸟算法的自适应滤波器实现信号的噪声抑制与平滑处理，同时保留关键频谱特性。针对信号处理过程中幅值衰减的问题，引入基于三点对称差分改进的能量算子，增强信号的非线性瞬态特性，进一步抑制频域成分噪声。最后，提取增强后的信号特征，采用残差连接堆叠自编码器对故障特征数据进行高效识别。本发明通过结合自适应谱线增强技术与深度学习模型，不仅有效解决了直流系统与光伏系统中的电弧故障检测难题，尤其适应逆变器启动噪声等复杂运行条件下的检测需求，还提高了故障识别的准确性与可靠性，适用于光伏系统和直流电力系统的安全监测与早期故障诊断。
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