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公开(公告)号：CN117956448A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410005825.6
申请日：2024-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动区块链的室内位置信息管理方法，通过移动区块链、联邦学习(FL)和星际文件系统(IPFS)来实现安全高效的信息管理。具体步骤：首先，用户在本地训练室内定位模型或卸载到移动边缘计算(MEC)服务器上，通过区块链将模型参数上传到MEC服务器上。接着，MEC服务器先聚合部分模型，再在服务器间更新彼此的模型。然后，随机选一个服务器作为主导者广播模型交易，参与节点将交易打包进区块。随后，用户或服务器进行区块验证，再利用IPFS存储区块。最后，用户通过IPFS下载区块，并将其用于本地定位模型同步。本发明紧密融合边缘计算、区块链与室内定位，协同完成室内定位模型训练、区块验证和存储，能实现安全高效的室内位置信息管理。
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公开(公告)号：CN118714520B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411188886.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Tag‑UWB的手臂运动轨迹追踪方法，属于手臂姿态追踪技术领域；方法为：采用Tag‑UWB技术获取手臂关节位置坐标信息；使用最小二乘法对粗略的手臂关节位置坐标进行优化；采用EKF算法动态地调整状态估计，实现系统状态的最优估计；建立BiLSTM手臂轨迹追踪模型，对手臂运动轨迹数据进行端到端的学习和预测，对未来手臂位置和轨迹的预测。本发明通过PDoA定位模型，将采集到的数据换算成各个标签的空间坐标；有效提升了追踪系统的精度和性能，为高精度定位的需求提供支持，提高空间可扩展性；BiLSTM手臂轨迹预测模型，捕捉手臂轨迹中的变化特点；去除噪声，准确地呈现手臂的实际运动路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119167343A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411188376.X
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/32 , H04B5/77 , H04B17/309 , G06F18/10 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于用户认证技术领域，公开了一种利用射频识别（Radio Frequency Identification，缩写为RFID）单天线进行环境无关的步态认证方法。首先，利用RFID单天线在室内环境下采集经RFID标签阵列反向散射的无线信号数据，得到相位和接收信号强度信息（Received Signal Strength Indication，缩写为RSSI）；其次，对相位数据和RSSI数据进行数据预处理，预处理步骤包括：相位解缠、数据平滑和去噪、数据线性插值、运动检测；然后，利用切向量模型的方案去除恢复后无线信号的静态分量，得到动态分量变化所产生的相位，进一步利用相位计算人体多普勒频移特征；利用多个标签的多普勒频移组成用户步态轮廓矩阵。最后利用深度学习模型对步态轮廓矩阵进行训练，实现利用用户步态信息进行身份认证。
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公开(公告)号：CN119014845A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411153292.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/0507 , A61B5/024 , A61B5/00
Abstract: 本发明设计了一种基于多通道距离窗融合的毫米波雷达心率检测方法。首先在室内环境下通过毫米波雷达技术采集被测对象的心跳信息并且将毫米波雷达的发射信号和接收信号混频，获得所有信道上的中频信号。然后通过计算被测对象和毫米波雷达之间的距离和角度选择出所有通道中跨越目标胸腔的合适距离窗。最后，通过基于变分模态分解和主成分分析相结合的方法消除呼吸谐波对心跳频率的干扰，从而提取出心率。本发明解决了被测对象接近毫米波雷达感知边界且偏离毫米波雷达时心率估计误差较大的问题，提高了基于雷达信号的心率估计准确度。
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公开(公告)号：CN118714520A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411188886.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Tag‑UWB的手臂运动轨迹追踪方法，属于手臂姿态追踪技术领域；方法为：采用Tag‑UWB技术获取手臂关节位置坐标信息；使用最小二乘法对粗略的手臂关节位置坐标进行优化；采用EKF算法动态地调整状态估计，实现系统状态的最优估计；建立BiLSTM手臂轨迹追踪模型，对手臂运动轨迹数据进行端到端的学习和预测，对未来手臂位置和轨迹的预测。本发明通过PDoA定位模型，将采集到的数据换算成各个标签的空间坐标；有效提升了追踪系统的精度和性能，为高精度定位的需求提供支持，提高空间可扩展性；BiLSTM手臂轨迹预测模型，捕捉手臂轨迹中的变化特点；去除噪声，准确地呈现手臂的实际运动路径。
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公开(公告)号：CN119883094A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510369996.1
申请日：2025-03-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F3/04883 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V30/22
Abstract: 本发明公开一种融合IMU与UWB的智能手机背面手写字母输入方法，包括：通过智能手机与智能手表的API接口，获取两个设备中的IMU序列数据与UWB测距数据；使各数据在时空上对齐，并获取两个设备的相对运动特征；分析两个设备的各项相对运动特征中不同特征对于手写字母的识别准确度的影响，再据此选取出需要的特征组合，进行归一化处理；构建基于LSTM与TCN的手写字母识别学习模型，根据智能手机与智能手表的实时IMU序列数据与UWB测距数据，识别在智能手机背面输入的手写字母。本发明实现在手机背部数据输入的新型交互方式，从而实现扩展人机交互的方式。
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公开(公告)号：CN118524382A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410978787.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W8/24 , H04W4/70 , H04M1/72415 , H04M1/72454 , H04L1/00 , G01S7/00
Abstract: 本发明属于物联网与通感一体化技术领域，公开了一种基于马达振动的手机用户与毫米波雷达间的通信方法，发送方首先采用脉冲宽度和幅度调制技术设计一种振动模式，然后控制智能手机马达产生相应的振动信号，接收方毫米波雷达不断发送毫米波信号并分析接收到的反射信号，根据手机马达振动特性锁定目标振动对象，即发送方，进而对振动信号进行恢复及解码，最终获取到发送方所传递的信息或指令。本发明在无任何硬件修改的情况下，建立了手机用户与毫米波雷达间的信道，进而实现了商用毫米波雷达的通感一体化，丰富了毫米波雷达的应用场景。
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