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公开(公告)号：CN107241696A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710506034.1
申请日：2017-06-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W4/02 , H04W64/00 , H04B17/318 , G01S5/02 , G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种基于信道状态信息的多径效应辨别方法。该方法包括：从采集的待测试点的信道状态信息数据中提取反应多径效应的特征；以所述特征作为输入，利用多径效应强弱分类模型判断所述待测试点的多径效应情况，其中，所述多径效应分类模型是基于历史的信道状态信息数据中提取的特征利用分类算法通过训练而获得。通过本发明的方法，能够基于信道状态信息数据中的时域频域特征来判断多径效应强弱的情况，并可进一步用于终端的距离估计或定位中。
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公开(公告)号：CN107241696B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201710506034.1
申请日：2017-06-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W4/02 , H04W64/00 , H04B17/318 , G01S5/02 , G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种基于信道状态信息的多径效应辨别方法。该方法包括：从采集的待测试点的信道状态信息数据中提取反应多径效应的特征；以所述特征作为输入，利用多径效应强弱分类模型判断所述待测试点的多径效应情况，其中，所述多径效应分类模型是基于历史的信道状态信息数据中提取的特征利用分类算法通过训练而获得。通过本发明的方法，能够基于信道状态信息数据中的时域频域特征来判断多径效应强弱的情况，并可进一步用于终端的距离估计或定位中。
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公开(公告)号：CN107016346A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710136803.3
申请日：2017-03-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06K9/00348 , G06F21/32
Abstract: 本发明提供一种步态识别方法和系统，从由用户携带的智能终端获取的加速度数据中提取行为特征、位置特征和步态特征；利用预先训练好的行为识别模型根据所述行为特征来识别用户当前行为；利用预先训练好的位置识别模型根据所述位置特征和所识别的用户当前行为来识别所述智能终端的当前位置；利用预先训练好的步态识别模型根据所述步态特征、所识别的用户当前行为和所述智能终端的当前位置来识别用户的身份。该方法通过分层递进的识别方式提高了步态身份识别的准确率和鲁棒性，而且不需要对相关传感器摆放的位置与方向进行限制，很灵活且方便使用。
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