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公开(公告)号：CN114185002B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111498167.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法。首先，将采集到信道状态信息数据包构建成一个三维矩阵，并进行平滑处理。其次，构造离散傅里叶变换矩阵和选择矩阵，进行降维运算。然后利用选择矩阵和左奇异向量求解矩阵特征值。最后进一步反解出三维参数到达角(Angle of Arrival,AoA)、飞行时间(Time of Flight,ToF)、多普勒频移(Doppler FrequencyShift,DFS)的估计值。本发明设计的三维参数联合估计方法不仅具有较高估计精度，还能通过合理的降维处理来减少计算复杂度，为Wi‑Fi室内高精度实时跟踪定位等应用提供了良好的技术储备。
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公开(公告)号：CN115079183A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210778363.2
申请日：2022-06-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于恒虚警检测模型的量子目标探测方法。首先，将泵浦光入射至周期极化磷酸氧钛钾晶体，得到具有纠缠特性的信号光与参考光，将信号光和参考光分别发射至单光子探测器1、单光子探测器2；其次，利用高速采集电路对两个单光子探测器输出的时间脉冲序列进行符合计数；然后，按符合门宽大小对符合计数结果进行划分，对所有参考单元的符合计数值处理后得到噪声估计值；分别在探测路径上有无目标的情况下，计算单光子探测器1探测到光子的概率和符合计数值的概率密度函数；最后，根据系统的虚警概率求得判决门限，将符合计数值与判决门限进行比较，若符合计数值大于判决门限，则认为探测路径上存在目标，否则不存在目标。
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公开(公告)号：CN109657572B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201811473921.4
申请日：2018-12-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00 , H04B17/309 , H04W4/33
Abstract: 本发明提出了一种基于Wi‑Fi的墙后目标行为识别方法。首先，本发明提出了高效的信号分割方法，能够有效的分割出墙后目标运动的时间序列，保证了该行为识别系统的稳定性。其次，结合了CSI幅值和相位对于墙后目标运动时的抖动特征，提出利于获取行为特征的具体方案。最后，针对墙体以及硬件本身对Wi‑Fi信号的干扰，将图像处理中数据维度转换相关算法的思想运用到了Wi‑Fi信号降噪的处理方法中，有效的抑制硬件本身以及墙体等障碍物对Wi‑Fi信号的干扰。实测结果表明，本发明设计的墙后目标行为识别算法有效可靠，其在确保系统的精度的前提下，有效的提升了传统的识别系统在复杂的室内环境下(桌子、书柜等障碍物较多)的稳定性，挖掘了在室内环境下更多的应用潜力。
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公开(公告)号：CN109085563B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201810670780.9
申请日：2018-06-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S11/02
Abstract: 本发明公开了一种基于软件无线电平台的WLAN测距方法。首先，通过GPS时钟(GPS disciplined oscillator，GPSDO)获取高精度的GPS原子时钟作为软件无线电平台的参考时钟源，通过这种方法来消除采样频率偏移带来的相位误差。然后通过将所有的子载波减去第一个用于通信的子载波的相位值来消除载波频率偏移带来的相位误差。接着通过设置提前采样的时间为零来消除包检测时延带来的相位误差。最后通过三次样条插值来消除子载波之间的整周模糊度，并通过已知的距离对设备进行一次校正得到初始的子载波间的相位的差值，而实际测量的距离就可以通过该已知的距离加上实际测得的距离差得到，通过该方法能够得到较高的测距精度。
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公开(公告)号：CN114444629A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210027680.0
申请日：2022-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别(RFID，Radio Frequency Identification)标签阵列的测角定位系统及方法，涉及RFID室内定位技术领域。本发明首先在物体上布置一个由多个RFID无源标签构成的标签阵列，利用商用读写器和布置在固定位置多个天线对标签阵列的反射信号的相位进行采集，针对同一个阅读器天线构建相位差；然后，使用一种耦合相位误差校正方法对测量相位差进行校准，抑制耦合误差的影响，并利用MUSIC算法对天线方向进行估计；最后，通过多个已知位置天线的方向角、标签阵列姿态角和信号到达角的几何关系，实现对标签阵列姿态的检索和定位。本发明提供了一种部署简单的RFID测角室内定位系统，可实现对目标物体定位的同时对目标姿态的估计，适用于大多数室内定位场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112270276B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011203253.0
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06K9/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于Kinect与WiFi数据联合的复杂环境下目标行为识别方法。首先，本发明提出了一种基于Kinect的提取有效骨节数据特征的方法，能够有效地提取出骨节数据中能有效反映出人体各关节运动方向和幅度的特征。其次，采用了一种能够提取出CSI数据主要子载波特征的方法，能够聚类出能够反映出其主要变化趋势的子载波数据。最后，针对Kinect数据与WiFi数据维度不同不能直接联合的问题，对跨模态搜索中的特征对齐的方法进行改进，使其能够有效地将Kinect数据与WiFi数据联合并构建分类器进行目标行为识别。本发明设计的数据联合目标行为识别算法有效可靠，有效地解决了传统的Kinect识别系统在复杂的室内环境下(桌子、书柜、沙发等遮挡物较多)无法有效识别的问题，挖掘了在复杂环境下更多的应用潜力。
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公开(公告)号：CN111757250B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010462282.2
申请日：2020-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量分解的信道状态信息定位指纹构造方法。首先，将采集的原始信道状态信息(Channel State Information，CSI)数据表示为一幅三维图像；再将该三维图像视为一个三阶张量；然后将基于平行因子(Parallel Factor，PARAFAC)分析模型的张量分解算法和交替最小二乘(Alternate Least Squares，ALS)迭代算法相结合用于张量的降噪处理；接着，利用张量小波分解算法在CSI图像的三个维度上进行单层张量小波分解，并利用角二阶矩计算各小波子成分的小波系数；最后，得到了各参考点坐标相对应的CSI定位指纹。本发明充分利用了高阶张量可以描述数据信息和结构的特性，采用张量形式表达复杂数据，最终实现了张量图像的降噪和特征提取，提升了数据处理分析的能力。
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公开(公告)号：CN114286307A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210024353.X
申请日：2022-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于矩阵束的信道状态信息(Channel State Information,CSI)的三维联合估计方法。首先，将获得的信道状态信息从子载波、天线、数据包三个维度构成一个三维矩阵。其次，对三维矩阵进行降维处理，并在此基础上进行子载波、天线、数据包之间的平滑处理。最后，对平滑之后的矩阵进行向前向后平均方法，奇异值分解分为信号子空间和噪声子空间。在信号子空间的基础上，使用矩阵束方法。在低计算复杂度的情况下估计出多普勒频移(Doppler Frequency Shift，DFS)，将信号子空间重排后估计到达角(Angle of Arrival，AoA)、飞行时间(Time of Flight，ToF)，并将同一信号的AoA、ToF、DFS配对。本发明设计的三维联合估计算法计算复杂度较低，为实现高精度实时的定位等应用提供了理论基础。
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公开(公告)号：CN114185002A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111498167.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法。首先，将采集到信道状态信息数据包构建成一个三维矩阵，并进行平滑处理。其次，构造离散傅里叶变换矩阵和选择矩阵，进行降维运算。然后利用选择矩阵和左奇异向量求解矩阵特征值。最后进一步反解出三维参数到达角(Angle of Arrival,AoA)、飞行时间(Time of Flight,ToF)、多普勒频移(Doppler FrequencyShift,DFS)的估计值。本发明设计的三维参数联合估计方法不仅具有较高估计精度，还能通过合理的降维处理来减少计算复杂度，为Wi‑Fi室内高精度实时跟踪定位等应用提供了良好的技术储备。
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公开(公告)号：CN112910516B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202011634736.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04W28/06
Abstract: 本发明提出了基于Wi‑Fi的无源感知系统的信道状态信息(Channel State Information,CSI)压缩方法，能够有效地降低用于无源感知的CSI数据包传输带来的带宽开销，保证了无源感知系统的实时性。首先，利用接收端采样获得的部分CSI数据初始化稀疏字典，计算信道状态矩阵在该稀疏字典下的稀疏系数；其次，用信道状态矩阵和获得的稀疏系数更新稀疏字典；然后，接收端将稀疏字典和压缩后的CSI数据传输给服务器；最后，服务器重构原始的CSI数据，并进行感知处理。实测结果表明，本发明设计的无源感知系统CSI压缩算法有效可靠，在降低传输带宽开销的同时，取得了与原始数据相当的参数估计精度和感知效果，并且提高了信道状态信息反馈的实时性。
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