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公开(公告)号：CN113473593B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110697889.3
申请日：2021-06-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单站的目标被动定位方法。首先，利用接收机的多天线组成线性阵列及扩展天线，使其能在不同空间位置接收发射端发出的信号，并同时估计出信道状态信息；然后，基于阵列获取的信道状态信息，估计直达信号和目标反射信号的波达角以及信号到达时间，并基于扩展天线获取的信道状态信息估计出直达信号和目标反射信号到达时间；其次，利用直达信号波达角以及到达阵列和扩展天线时间差，估计发射机位置；最后，基于发射机位置、目标反射信号波达角以及直达信号和反射信号到达时间差，估计出目标位置，目标被动定位。实验和分析表明，本发明在仅有一个多天线接收机的情况下，通过构建接收阵列和扩展天线，可实现单站目标被动定位。
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公开(公告)号：CN109068349B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810766490.4
申请日：2018-07-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W24/08 , H04W4/33 , H04B17/318 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明所述一种基于小样本迭代迁移的室内入侵检测方法，分为离线阶段与在线阶段。在离线阶段，为入侵与静默接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)打上不同的标签，构建源域。在线阶段，首先获得候选RSS的伪标签，构建目标域。然后利用类内迁移学习将源域与目标域RSS迁移到同一个子空间，再利用源域RSS对目标域RSS进行分类，从而得到目标域RSS更真实的标签，更新目标域。最后，源域与目标域RSS不断进行迭代迁移学习，直至算法收敛，得到目标域RSS最终的标签集，即可得到目标环境的入侵检测结果。本发明所提供的一种基于小样本迭代迁移的室内入侵检测方法，能够在克服设备差异性的同时，达到较高的检测精度，从而完成未知目标入侵检测。
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公开(公告)号：CN107389063B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201710614908.5
申请日：2017-07-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GSM/MEMS融合的高精度室内融合定位方法，首先利用GSM无线信号的多径及非视距传播造成的位置指纹特性，采用搜索匹配进行位置指纹定位；然后根据惯性传感器件的输出数据解算出目标行人行走速度和航向角，获得用户的相对位置信息；最后利用抗差扩展卡尔曼滤波器将两者输出的位置结果进行融合。本发明通过引入抗差扩展卡尔曼滤波算法，将GSM环境下位置指纹定位结果与MEMS输出数据结合，使定位系统间优势互补，能够有效地克服MEMS器件定位存在的累积误差和GSM定位中存在的RSSI扰动对定位精度带来的影响，全方位覆盖定位盲点，在室内环境中实现高精度的定位效果。
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公开(公告)号：CN112073895A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201910494834.5
申请日：2019-06-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于CSI高精度人员定位跟踪方法。首先在定位区域中部署多个无线接入点(Access Point，AP)，计算每个AP的位置坐标和布局图；配置局域网，AP接收数据并提取出信道状态信息(Channel Status Information，CSI)；接着利用天线之间电磁波耦合原理重构角度估计算法MUSIC(Multiple Signal Classification Algorithm，多重信号分类)模型，并利用重构后的MUSIC模型对CSI进行空间谱运算得到信号到达角(Angle of Arrival,AOA)；得到各个AP上的目标信号AOA之后，用卡尔曼滤波和平滑技术对AOA进行滤波和平滑处理。将各个AP上经过处理的目标信号AOA代入到最小二乘算法，结合AP本身的位置坐标，得到定位目标在定位区域中的位置。本发明工程可实现性强，定位精度高，适用于像室内多站、人员运动等多种定位场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110856201A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911095379.8
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kullback-Leibler散度的WiFi异常链路检测方法。首先，利用Intel5300网卡接收数据，提取信道状态信息(Channel State Information,CSI)幅值数据；其次，对多路子载波信号加权平均拟合成一个幅值信息，来获取有效CSI幅值；然后，对获得的有效CSI幅值进行去中心化处理，使每条数据流的均值相同；随后，利用非参数核密度算法估计数据流的真实分布；最后，通过Kullback-Leibler散度来度量链路之间的分布差异，并以链路分布差异为基础结合相关准则实现异常链路的检测。本发明能够用来检测区域内的链路是否异常，解决了传统入侵检测系统不区分链路可用性而导致异常链路的异常数据干扰系统判决结果的问题。
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公开(公告)号：CN110658516A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910970988.7
申请日：2019-10-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种基于FMCW雷达方差频数统计的手势目标提取方法。首先，通过FMCW雷达获取手势动作的中频信号，并对中频信号进行复数构造等预处理操作，得到接收天线时域累加信号；然后，对时域累加信号进行下采样，并将下采样后的信号划分为若干单元；接着，对各个单元计算方差，并根据方差值得到方差频数统计直方图；最后，选取直方图中第二组中心值作为判决门限，将高于判决门限的单元标记为目标单元，其余单元标记为非目标单元。本发明创新性地提出了从冗长的雷达信号中分割出有效运动手势数据段，为手势参数提取的研究提供了基础。
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公开(公告)号：CN110584631A
公开(公告)日：2019-12-20
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
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：CN110266310A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910412273.X
申请日：2019-05-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种功耗自动调节时域比较器，具体包括：比较控制信号、第一输入信号、第二输入信号、电平输出端、计数值输出端、第一与非门、第二与非门、正向输入缓冲器链、反相输入缓冲器链和计数器。本发明的时域比较器电路，不仅可以比较两个输入信号的相对大小，同时可提供两个输入信号的绝对大小信息；同时，该比较器电路的功耗可随两个输入信号的相对差值大小自动调节。
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公开(公告)号：CN110062334A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910304248.X
申请日：2019-04-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法，首先对目标环境中的用户运动趋势进行分析；其次，对目标定位区域内的用户运动路径进行仿真，构建用户行为特征与用户所属区域信息熵之间的关系；再次，将WLAN室内定位过程模拟为彩色高斯噪声信道中的信息传播过程；最后，利用模拟系统的信道容量与用户所属区域的信息熵之间的约束关系，推导出WLAN室内定位精度限。本发明解决了传统WLAN定位精度限评估方法存在的稳定性差和应用范围局限问题。
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