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公开(公告)号：CN106888504A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201510915865.5
申请日：2015-12-11
Applicant: 南开大学
CPC classification number: H04W64/003 , H04W4/023 , H04W4/04
Abstract: 本发明公开了一种基于调频信号(FM)和地面数字电视广播信号(DTMB)的室内位置指纹定位方法。包括步骤：依据室内环境选取采样点，并选取FM与DTMB信号的不同频率作为参考频率，记录各个采样点参考频率上信号的强度信息，构建接收信号强度指示(RSSI)指纹数据库；获取待定位点FM与DTMB信号的RSSI指纹信息，根据联合定位算法，匹配最佳位置信息。本发明使用信号强度稳定的FM和DTMB信号作为定位信号，覆盖范围广，维护成本低；本发明采用不同频率作为参考，克服了人员及物体的运动对定位精度的影响，提高系统的抗干扰性；本发明提出的联合定位算法，增加定位信息的多样性，有效抵消部分误差，实现室内高精度定位。
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公开(公告)号：CN106888504B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201510915865.5
申请日：2015-12-11
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于调频信号(FM)和地面数字电视广播信号(DTMB)的室内位置指纹定位方法。包括步骤：依据室内环境选取采样点，并选取FM与DTMB信号的不同频率作为参考频率，记录各个采样点参考频率上信号的强度信息，构建接收信号强度指示(RSSI)指纹数据库；获取待定位点FM与DTMB信号的RSSI指纹信息，根据联合定位算法，匹配最佳位置信息。本发明使用信号强度稳定的FM和DTMB信号作为定位信号，覆盖范围广，维护成本低；本发明采用不同频率作为参考，克服了人员及物体的运动对定位精度的影响，提高系统的抗干扰性；本发明提出的联合定位算法，增加定位信息的多样性，有效抵消部分误差，实现室内高精度定位。
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公开(公告)号：CN106886039B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201510915864.0
申请日：2015-12-11
Applicant: 南开大学
IPC: G01S19/46
Abstract: 本发明公开了一种基于城市三维地图的地面数字电视广播与导航卫星混合粒子滤波定位方法。包括步骤：利用城市三维地图计算出定位区域内的非视距传播误差(NLOS)修正地图；根据接收的导航信号与地面数字电视信号(DTMB)，计算各个信号发射源到接收机的伪距并解算出初步的定位结果；根据初步定位结果散布采样粒子，并利用现有地图优化粒子的生成区域；查询各个粒子位置的NLOS误差补偿值，计算补偿后的观测结果以及误差和权重，再根据权重进行重采样。本发明方法依据城市三维地图构建NLOS修正地图，并利用粒子滤波补偿NLOS误差，能有效克服城市复杂环境中多径的影响，在恶劣的信道环境下准确高效地完成定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112817016A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201911137848.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变长数据累加的北斗B1I信号捕获方法方法。包括步骤：采用时延相乘法剥离载波和数据码，解决符号位跳变带来的相关峰抵消的问题；在长时间相干积分的过程中，通过控制累加的数据块长度，完成对测距码多普勒频移的搜索；将累加得到的信号采用FFT并行捕获算法，实现对测距码相位的检测；根据搜索得到的测距码频偏，确定载波频偏范围，采用线性调频Z变换实现对载波频偏的估计。本发明在长时间的相干积分中，通过将测距码周期性的叠加，降低数据长度，从而实现了运算量的降低；本发明通过采用控制累加的数据块长度，对测距码频偏进行搜索的方法，相对于传统的相干积分法、非相干积分法和差分相干积分法，明显提高了捕获概率，具有很高的实用性。
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公开(公告)号：CN110996283A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911323063.X
申请日：2019-12-20
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种利用深度学习和通信链路质量实现位置估计的方法，这种定位方法属于被动定位。与传统定位方法不同，在被动定位中，待定位目标无需携带任何电子设备，也不需要主动参与定位活动，该定位方法通常使用在一些特殊的应用场景下，如安防监控，以及空巢老人、留守儿童、服刑人员等人员的定位。当待定位目标出现在不同位置时，会对无线链路产生不同的影响，通过分析无线链路的信道状态，进而能够推算出人的位置，实现位置估计。本发明提出一种基于ZigBee网络的定位方案，获取网络中各个节点的通信链路质量，利用深度学习训练深度神经网络，实现对目标的位置估计。实验表明，在160平方米的实验环境内，平均定位误差小于0.2米。
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公开(公告)号：CN112911528A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201911137849.2
申请日：2019-11-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的DTMB与FM信号室内指纹定位方法，包括步骤：离线阶段根据室内环境随机选取参考点，采集DTMB与FM信号，根据压缩感知技术，重构出全体参考点的信号强度，作为参考点的特征指纹信息构成指纹信息数据库；获取待测点的DTMB与FM信号的指纹信息，利用压缩感知算法在粗定位基础上精确定位出位置信息，完成待测点和参考点指纹数据库的匹配。本发明利用DTMB与FM信号联合定位，覆盖范围广，抗干扰性能优越；本发明采用压缩感知技术，能减少位置信息的采集量，并能提准确高效的完成定位。
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公开(公告)号：CN106886039A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201510915864.0
申请日：2015-12-11
Applicant: 南开大学
IPC: G01S19/46
CPC classification number: G01S19/46
Abstract: 本发明公开了一种基于城市三维地图的地面数字电视广播与导航卫星混合粒子滤波定位方法。包括步骤：利用城市三维地图计算出定位区域内的非视距传播误差(NLOS)修正地图；根据接收的导航信号与地面数字电视信号(DTMB)，计算各个信号发射源到接收机的伪距并解算出初步的定位结果；根据初步定位结果散布采样粒子，并利用现有地图优化粒子的生成区域；查询各个粒子位置的NLOS误差补偿值，计算补偿后的观测结果以及误差和权重，再根据权重进行重采样。本发明方法依据城市三维地图构建NLOS修正地图，并利用粒子滤波补偿NLOS误差，能有效克服城市复杂环境中多径的影响，在恶劣的信道环境下准确高效地完成定位。
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公开(公告)号：CN112822625A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201911137846.9
申请日：2019-11-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多峰高斯分布模型的FM与DTMB信号指纹定位系统。包括步骤：依据室内环境选取采样点，分别选取FM与DTMB信号的采样频率作为参考频率，记录各个采样点参考频率上信号的强度信息，采取多峰高斯分布模型对信号强度进行真实拟合，然后利用概率性定位匹配算法实现室内高精度定位。本发明使用信号强度稳定的FM和DTMB信号作为定位信号，具有覆盖范围大、稳定性高、低成本、高精度等优势；本发明采用多峰高斯分布模型对信号进行真实拟合，与单峰高斯分布拟合相比，定位精度更加精确；本发明提出的概率性匹配定位算法，有效估计待定位点的位置，简便易行，准确度高。
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