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公开(公告)号：CN109633534A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910048404.0
申请日：2019-01-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S5/02
CPC classification number: G01S5/0294
Abstract: 本发明公开了一种用于无源目标运动跟踪的微多普勒估计方法。首先，针对输入的CSI时间序列进行相位误差补偿、多径信号分离、一维线性插值及主成分分析等信号预处理操作；然后，针对得到的第一主成分运用短时傅里叶变换做时频分析，对得到的功率谱密度矩阵应用动态滑动窗口求局部最大值提取出连续的瞬时能量变化曲线，最终得到多普勒畸变校正后的多普勒变化曲线。本发明能够用来求取无源目标移动引起的带符号的微多普勒频移进而实现对目标运动轨迹和方向的跟踪；解决了传统微多普勒估计方法易受残余噪声和通带信号干扰的问题，有效地增强了提取出的多普勒变化曲线上数据点之间的连续性。
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公开(公告)号：CN105611627A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610012316.1
申请日：2016-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
CPC classification number: H04W64/006
Abstract: 一种基于双天线的WLAN接入点AOA的估计方法，采用普通的两天线WLAN接入点，在接收端利用接收到的CSI信息，对发射端到接收端的飞行时间（Time of flight，TOF）和到达角进行联合估计。本发明充分考虑了室内复杂的多径环境对角度估计造成的影响，估计角度的平均误差在5度以内，能够满足室内多径信号下的直射径角度估计需求。
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公开(公告)号：CN105588566A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201610011331.4
申请日：2016-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝牙与MEMS融合的室内定位系统及方法，设计了蓝牙/MEMS融合定位的粒子滤波器，充分利用两个子系统的可用信息，其中蓝牙系统是依据离线建库后在线匹配获取用户信息，MEMS组合系统是通过航向角解算和动态步长估计来获得用户的位置预测信息。采用扩展卡尔曼近似粒子滤波器作为融合导航滤波器，融合两个子系统的用户位置信息数据，通过合理选取状态变量和观测变量，建立状态方程和观测方程，最终得到最优的用户位置信息，实现室内准确定位。本发明采用蓝牙/MEMS室内融合定位能够解决传统室内定位系统中存在的定位精度低、设备成本高、覆盖范围小、定位连续性差等缺点。
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公开(公告)号：CN115731245A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211579055.3
申请日：2022-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/10 , G06T5/40 , G06T7/136 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于分布差异的信号状态分割方法。当人体与收发链路相距不同距离时，CSI数据的信号分布存在明显的差异，利用分布差异可以实现信号状态的分割。首先，获取人体运动片段的个数，即剔除非衰落状态的数据，得到包括反射状态片段和阴影状态片段的运动片段个数；然后，找出每个运动片段的开始时刻点和结束时刻点，从而实现对每个运动片段的分割；最后，采用基于分布差异的方法来找到每个运动片段中阴影状态片段的开始时刻点和结束时刻点，从而实现每个运动片段中反射状态片段和阴影状态片段的分割。该发明可以在监测时间内准确的提取出与人体运动相关的有效数据，从而大大的解决了传统的人数统计算法中数据量大、计算开销大的问题。
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公开(公告)号：CN109617591B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910053087.1
申请日：2019-01-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B17/30 , H04B17/309 , H04B17/318 , H04W4/02 , H04W4/021
Abstract: 本发明为一种基于WiFi的运动目标区域跟踪方法，能够应用于智能家居和安防等领域。其主要是提取运动目标反射信号功率信息，判断运动目标靠近或者远离收发机对的信号直达路径，结合收发机对的接收数据波动情况，判断运动目标区域位置，统计一段时间内的运动目标的区域位置信息，实现区域目标区域跟踪。该方法能够充分利用室内环境的WiFi设备，不需要额外购置设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110290491A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910412290.3
申请日：2019-05-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于多径辅助的室内定位方法。首先，利用多径信号的差分TOF构建关于散射体以及目标位置的目标方程；然后，利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对散射体位置以及目标位置进行联合搜索，其中利用散射体与目标的AOA及房间尺寸大小确定搜索范围，减小搜索空间；其次，选取搜索到的散射体以及对应的差分TOF构建定位方程，对方程进行线性化后求解目标位置。最后，对所有散射体估计到的目标位置进行聚类检测检测散射体中的离群点，当出现离群散射体时重新进行上述步骤直到不出现离群点，此时将搜索到的目标位置作为最终估计值。该发明方法有效地利用了多径信号并且消除了相位误差的影响，实现了单站定位。
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公开(公告)号：CN105588566B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201610011331.4
申请日：2016-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝牙与MEMS融合的室内定位系统及方法，设计了蓝牙/MEMS融合定位的粒子滤波器，充分利用两个子系统的可用信息，其中蓝牙系统是依据离线建库后在线匹配获取用户信息，MEMS组合系统是通过航向角解算和动态步长估计来获得用户的位置预测信息。采用扩展卡尔曼近似粒子滤波器作为融合导航滤波器，融合两个子系统的用户位置信息数据，通过合理选取状态变量和观测变量，建立状态方程和观测方程，最终得到最优的用户位置信息，实现室内准确定位。本发明采用蓝牙/MEMS室内融合定位能够解决传统室内定位系统中存在的定位精度低、设备成本高、覆盖范围小、定位连续性差等缺点。
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公开(公告)号：CN105589064B
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201610011549.X
申请日：2016-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种WLAN位置指纹数据库快速建立和动态更新系统及方法，其主要设计扩展卡尔曼融合滤波算法，充分利用MEMS传感器和室内信号传播模型的可用信息，实现高精度二维位置解算，并利用已知的室内地图信息对扩展卡尔曼滤波器输出的最优估计进行修正，得到最终的位置信息；结合得到的位置信息和当前时刻收集的RSSI信息，能够快速的建立和更新WLAN位置指纹数据库。本发明解决了随着时间的改变，WLAN位置指纹数据库变化过大而导致定位精度降低的问题，同时有效地减少了传统的逐点采集法建立和更新WLAN位置指纹数据库的时间开销和人力成本。
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公开(公告)号：CN109617591A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201910053087.1
申请日：2019-01-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B17/30 , H04B17/309 , H04B17/318 , H04W4/02 , H04W4/021
Abstract: 本发明为一种基于WiFi的运动目标区域跟踪方法，能够应用于智能家居和安防等领域。其主要是提取运动目标反射信号功率信息，判断运动目标靠近或者远离收发机对的信号直达路径，结合收发机对的接收数据波动情况，判断运动目标区域位置，统计一段时间内的运动目标的区域位置信息，实现区域目标区域跟踪。该方法能够充分利用室内环境的WiFi设备，不需要额外购置设备。
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