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公开(公告)号：CN108038419A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711137357.4
申请日：2017-11-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi‑Fi的室内人员被动检测方法。在离线阶段建立合理的室内测量点分布，完成离线阶段的数据采集，选取一部分测量点的数据用于离线训练；导出原始数据后对其进行降噪处理，生成概率密度函数PDF，确定阈值δ；使用滑动窗口并计算出每根接收天线的滑动窗口相关系数矩阵；计算在线状态下接收天线接收数据的相关系数矩阵TT，绘制矩阵TT的PDF图像，比较图像最高点与阈值δ的大小，判断测试状态是否为静态状态，确定当前场景下存在目标的具体状态。本发明基于细粒度物理层信息CSI，在频域上计算子载波间的相关性生成指纹，避免了时域上无线信号受到环境因素的影响，通过多次训练确定的阈值和投票方式可以减少误报的出现，检测准确率较高。
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公开(公告)号：CN105979531A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610323635.4
申请日：2016-05-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是群智感知网络中一种高效节能的数据传输方法，通过无线通信利用携带智能设备的移动人群来解决大规模感知问题的技术。现有大多数传输方案只是利用用户的移动轨迹和历史连接信息进行数据传输，但是这些数据都是动态变化且很难进行事先计算，所以要在节点之间建立稳定的链接尤为困难。为实现高效节能的信息传输，本发明方案根据以地图中心为起点的阿基米德螺线来布置适量的静态节点达到提高节点接触概率和通信覆盖范围的目的。通过使用本发明提出的方法可在有效提高群智感知网络中信息传输成功率的同时降低网络的能耗。
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公开(公告)号：CN108038419B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201711137357.4
申请日：2017-11-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi‑Fi的室内人员被动检测方法。在离线阶段建立合理的室内测量点分布，完成离线阶段的数据采集，选取一部分测量点的数据用于离线训练；导出原始数据后对其进行降噪处理，生成概率密度函数PDF，确定阈值δ；使用滑动窗口并计算出每根接收天线的滑动窗口相关系数矩阵；计算在线状态下接收天线接收数据的相关系数矩阵TT，绘制矩阵TT的PDF图像，比较图像最高点与阈值δ的大小，判断测试状态是否为静态状态，确定当前场景下存在目标的具体状态。本发明基于细粒度物理层信息CSI，在频域上计算子载波间的相关性生成指纹，避免了时域上无线信号受到环境因素的影响，通过多次训练确定的阈值和投票方式可以减少误报的出现，检测准确率较高。
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公开(公告)号：CN106792552B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201611043029.3
申请日：2016-11-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种无线网络自适应授权接入方法，属于物联网技术应用领域。本发明采用CSI代替RSSI进行定位，利用CSI能细粒度地刻画多径信号和时间稳定性好的特点，通过在室内环境下搭载基于Intel 5300系列网卡的功控机，将室内环境划分成多个参考点，分别采集各个参考点位置的CSI数据，通过反复训练取平均值建立室内环境指纹数据库，采用EMD距离计算作为指纹匹配的方法，通过阈值的比较实现基于莱斯K系数的人员位置识别，并进一步实现了面向课堂教学的无线网络自适应授权接入。本发明提出的方法提供了一种避免学生基于Wi‑Fi热点浏览网页而分散其课堂听讲注意力的方案，从而为提升课堂教学质量提供前提保障。
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公开(公告)号：CN105916158A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610309846.2
申请日：2016-05-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是群智感知网络中一种高效节能的数据传输方法，通过无线通信利用携带智能设备的移动人群来解决大规模感知问题的技术。现有大多数传输方案只是利用用户的移动轨迹和历史连接信息进行数据传输，但是这些数据都是动态变化且很难进行事先计算，所以要在节点之间建立稳定的链接尤为困难。为实现高效节能的信息传输，本发明方案根据以地图中心为起点的阿基米德螺线来布置适量的静态节点达到提高节点接触概率和通信覆盖范围的目的。通过使用本发明提出的方法可在有效提高群智感知网络中信息传输成功率的同时降低网络的能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105916158B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610309846.2
申请日：2016-05-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明是群智感知网络中一种高效节能的数据传输方法，通过无线通信利用携带智能设备的移动人群来解决大规模感知问题的技术。现有大多数传输方案只是利用用户的移动轨迹和历史连接信息进行数据传输，但是这些数据都是动态变化且很难进行事先计算，所以要在节点之间建立稳定的链接尤为困难。为实现高效节能的信息传输，本发明方案根据以地图中心为起点的阿基米德螺线来布置适量的静态节点达到提高节点接触概率和通信覆盖范围的目的。通过使用本发明提出的方法可在有效提高群智感知网络中信息传输成功率的同时降低网络的能耗。
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公开(公告)号：CN106792808A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611119397.1
申请日：2016-12-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/02 , H04W84/12 , H04B17/309
CPC classification number: H04W24/02 , H04B17/309 , H04W84/12
Abstract: 本发明公开了一种基于CSI适用于室内环境下的视距路径识别方法，在CSI信号采集阶段，从信包中提取CSI的振幅信息；根据室内场景划分为静态与动态两种场景；在静态场景中，提取均值、方差、标准差、变异系数、偏斜度、峰态、矩、Rician K因子，形成特征簇，然后将特征簇作为BP神经网络的训练集，通过预定义的标签来生成相应的BP神经网络，对新采集的静态点，直接提取相应的特征簇，输入网络，实现静态的视距路径识别；在动态场景中，使用基于每个子载波振幅的Rician分布，计算出CSI样本中每个信道的Rician K因子的均值，进行动态视距与非视距路径识别。本发明可以提高室内环境下静态与动态的视距路径识别的准确率，同时可实现室内的全方面视距范围的识别。
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公开(公告)号：CN106792552A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611043029.3
申请日：2016-11-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种无线网络自适应授权接入方法，属于物联网技术应用领域。本发明采用CSI代替RSSI进行定位，利用CSI能细粒度地刻画多径信号和时间稳定性好的特点，通过在室内环境下搭载基于Intel 5300系列网卡的功控机，将室内环境划分成多个参考点，分别采集各个参考点位置的CSI数据，通过反复训练取平均值建立室内环境指纹数据库，采用EMD距离计算作为指纹匹配的方法，通过阈值的比较实现基于莱斯K系数的人员位置识别，并进一步实现了面向课堂教学的无线网络自适应授权接入。本发明提出的方法提供了一种避免学生基于Wi‑Fi热点浏览网页而分散其课堂听讲注意力的方案，从而为提升课堂教学质量提供前提保障。
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公开(公告)号：CN105979485A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610309847.7
申请日：2016-05-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于CSI的适用于室内环境的全向人员检测方法。传统基于WiFi的室内人员检测方案主要采用RSSI信息，即接收信号指示强度。普通的商用AP和WiFi终端都能够方便地测量RSSI信息，然而其本身存在着粒度粗和时间稳定性差等缺陷。针对上述问题，本发明利用信道状态信息CSI代替RSSI，利用CSI信息时间稳定性好、对动态环境干扰抵抗力强、对链路周围人员存在敏感性强等优势，通过在室内环境下搭载基于Intel 5300系列网卡的功控机，采用指纹匹配的方法，实现了室内的全向被动式人员感知。通过使用本发明提出的方法可提高室内环境下人员检测的准确率，同时，可实现室内环境下的全向人员检测。
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公开(公告)号：CN105873212A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610323973.8
申请日：2016-05-16
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W64/00 , H04L5/0048 , H04L5/0094 , H04L67/12
Abstract: 本发明是一种基于CSI的适用于室内环境的全向人员检测方法。传统基于WiFi的室内人员检测方案主要采用RSSI信息，即接收信号指示强度。普通的商用AP和WiFi终端都能够方便地测量RSSI信息，然而其本身存在着粒度粗和时间稳定性差等缺陷。针对上述问题，本发明利用信道状态信息CSI代替RSSI，利用CSI信息时间稳定性好、对动态环境干扰抵抗力强、对链路周围人员存在敏感性强等优势，通过在室内环境下搭载基于Intel 5300系列网卡的功控机，采用指纹匹配的方法，实现了室内的全向被动式人员感知。通过使用本发明提出的方法可提高室内环境下人员检测的准确率，同时，可实现室内环境下的全向人员检测。
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