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公开(公告)号：CN116094873B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202211416473.0
申请日：2022-11-12
Applicant: 秦皇岛港股份有限公司 , 燕山大学
IPC: H04L25/02 , H04B13/02 , H04B7/0413 , H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种减缓频谱泄漏影响的轻量化MIMO‑OFDM水声信道估计方法，水下用户通过发送导频信号到UWA基站，UWA基站对接收到的信号进行转换，在角度‑时延域生成相应的稀疏图像；将稀疏图像二值化，并检测各亮斑中心点；由于频谱泄漏现象，图像中亮斑四周会存在点状拖尾现象，删除中心亮斑的拖尾杂点以保证信道及多径数量的估计准确性；根据信道参数与中心点坐标对应关系计算信道的角度、时延，并由此得出复衰落因子，之后通过信道模型重构出信道矩阵。本发明根据接收导频域转换后稀疏图像的特征，采用轻量化的检测方法，并减缓了频谱泄漏带来的路径数估计严重失误的问题，在低复杂度的前提下实现了较为准确的MIMO‑OFDM水声信道估计。
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公开(公告)号：CN116094873A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211416473.0
申请日：2022-11-12
Applicant: 秦皇岛港股份有限公司 , 燕山大学
IPC: H04L25/02 , H04B13/02 , H04B7/0413 , H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种减缓频谱泄漏影响的轻量化MIMO‑OFDM水声信道估计方法，水下用户通过发送导频信号到UWA基站，UWA基站对接收到的信号进行转换，在角度‑时延域生成相应的稀疏图像；将稀疏图像二值化，并检测各亮斑中心点；由于频谱泄漏现象，图像中亮斑四周会存在点状拖尾现象，删除中心亮斑的拖尾杂点以保证信道及多径数量的估计准确性；根据信道参数与中心点坐标对应关系计算信道的角度、时延，并由此得出复衰落因子，之后通过信道模型重构出信道矩阵。本发明根据接收导频域转换后稀疏图像的特征，采用轻量化的检测方法，并减缓了频谱泄漏带来的路径数估计严重失误的问题，在低复杂度的前提下实现了较为准确的MIMO‑OFDM水声信道估计。
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公开(公告)号：CN118301549A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410398781.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W4/024 , H04W4/33 , H04W64/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于室内定位领域，具体公开了一种基于生成式对抗网络的射频指纹增强方法及系统，首先将移动设备采集到的Wi‑Fi指纹、惯导数据严格按照时间顺序排列，得到时序‑路径数据；将得到的时序‑路径数据利用递归图生成多通道RP图特征；设计一个多模态对抗生成网络AVF‑net，将生成的多通道RP图特征作为多模态对抗生成网络AVF‑net的输入，输出增强后的虚拟指纹；该系统包括：序列划分单元、数据预处理单元、增强虚拟指纹网络单元。与现有技术相比，本发明的基于生成式对抗网络的射频指纹增强方法及系统对现有指纹定位系统稳定性提升有显著作用，同时耗时、算法适配性等测试均表现优秀。
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公开(公告)号：CN113639816A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110763206.X
申请日：2021-07-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G01F23/00
Abstract: 本发明提供一种非侵入式的容器内液位高度监测方法及实现所述方法的系统，通过容器外的RFID获取原始数据后，将RFID采集到的原始MRT信号参数进行数据预处理、并提取与距离无关的DMRT信号特征，通过多项式拟合方法得到离线阶段液体高度估计的多项式函数，并通过拟合曲线计算出液体高度匹配区间来提高系统的鲁棒性。本发明的监测方法基于差分传感方法能够有效消除距离依赖，针对剩余液体监测问题，利用商业化RFID设备实现细粒度的容器内剩余液体高度监测，精确度达到95.55％，且对容器位置的变化和环境的干扰具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113609976A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110892154.6
申请日：2021-08-04
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi设备的方向敏感多手势识别系统及方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征分析模块、异常手势过滤模块以及手势识别模块，通过WiFi接收端采集WiFi发射端发射的WiFi信号中的CSI数据并存储，从采集到的CSI数据中获取CSI振幅信息；对获取得CSI振幅信息进行预处理得到消除降噪且完全包含手势信息的CSI数据；采用基于SVM的非法数据判定算法对预处理后的手势信息的数据中非法CSI数据进行判定，滤除异常手势动作，得到判定为合法CSI数据；将判定的合法CSI数据输入DNN神经网络，采用基于菲涅尔区模型的方法对不同方向的手势动作进行特征分析，确定相同手势动作的不同方向，然后对不同方向的手势动作进分类输出手势识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113609880B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110763648.4
申请日：2021-07-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G06K7/10 , G06F18/22 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种离群错置RFID标签的识别方法及实现所述方法的系统，在RFID阅读器读取RFID标签时使阅读器天线随机晃动，在天线晃动过程中收集所有标签的原始信号，对原始测量相位进行去噪等处理，并计算相位梯度以消除硬件影响，利用正交多项式回归分析模型降低时序序列相位梯度的数据维度，从而提高下一步数据特征相似度度量的效率，最后在离群错置标签识别时，根据标签特征相似度度量的结果构造了一个标签相对位置关系图，基于关系图利用社区发现算法识别并输出离群错置标签的数量和ID。本发明的识别方法能够高效识别标签群中的离群错置标签，极大的提高了识别效率和部署难度。
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公开(公告)号：CN113609976B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110892154.6
申请日：2021-08-04
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/2411 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi设备的方向敏感多手势识别系统及方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征分析模块、异常手势过滤模块以及手势识别模块，通过WiFi接收端采集WiFi发射端发射的WiFi信号中的CSI数据并存储，从采集到的CSI数据中获取CSI振幅信息；对获取得CSI振幅信息进行预处理得到消除降噪且完全包含手势信息的CSI数据；采用基于SVM的非法数据判定算法对预处理后的手势信息的数据中非法CSI数据进行判定，滤除异常手势动作，得到判定为合法CSI数据；将判定的合法CSI数据输入DNN神经网络，采用基于菲涅尔区模型的方法对不同方向的手势动作进行特征分析，确定相同手势动作的不同方向，然后对不同方向的手势动作进分类输出手势识别结果。
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公开(公告)号：CN110414479A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910731674.1
申请日：2019-08-08
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法。本发明公开了一种饮水行为感知方法，涉及行为感知技术领域，其包括以下步骤：S1，数据预处理，对采集到的CSI的原始相位进行偏移消除，然后对经过偏移消除后的原始相位做差获得相位差以消除时间延迟，再进行异常值去除和数据平滑处理；S2，动作分割与识别，将步骤S1所得的相位差信号进行分割，识别出其中的饮水行为；S3，饮水量估计，分析饮水行为，对饮水方式进行划分，并对每种饮水方式下的吞咽进行检测估计，建立饮水量估计模型，进行饮水量估计，本发明的有益效果是：将CSI信号中包含的原始相位作为输入，来实现非侵入的零隐私泄露的饮水行为感知与饮水量估计的目的，能够在保护用户隐私的情况下非侵入的对其饮水行为进行感知。
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公开(公告)号：CN110414479B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910731674.1
申请日：2019-08-08
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法。本发明公开了一种饮水行为感知方法，涉及行为感知技术领域，其包括以下步骤：S1，数据预处理，对采集到的CSI的原始相位进行偏移消除，然后对经过偏移消除后的原始相位做差获得相位差以消除时间延迟，再进行异常值去除和数据平滑处理；S2，动作分割与识别，将步骤S1所得的相位差信号进行分割，识别出其中的饮水行为；S3，饮水量估计，分析饮水行为，对饮水方式进行划分，并对每种饮水方式下的吞咽进行检测估计，建立饮水量估计模型，进行饮水量估计，本发明的有益效果是：将CSI信号中包含的原始相位作为输入，来实现非侵入的零隐私泄露的饮水行为感知与饮水量估计的目的，能够在保护用户隐私的情况下非侵入的对其饮水行为进行感知。
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公开(公告)号：CN113609977B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110892189.X
申请日：2021-08-04
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F21/32 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明设计身份识别技术领域，基于信道状态信息商距离的行人步态识别方法，其中数据采集：利用一个WiFi发射端以及两个WiFi接收端对感知区域内的人行走的CSI数据进行采集；信号预处理：对采集得到的CSI数据进行相关去噪处理，对CSI数据中包含的与人行走的无关噪声信息进行消除；CSID提取：利用信道状态信息商在复平面的变化信息包含了人行走的步态特征，提出CSID来表征信道状态信息商在复平面的变化；身份识别：结合深度学习在特征提取方面的优势，使用LSTM网络模型进行特征提取进而实现身份识别。该方法仅仅使用商业WiFi设备可以实现室内环境中人的身份被动感知，利用了人类行走的独有步态特征并结合深度学习模型实现了一个用户身份识别系统。
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