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公开(公告)号：CN104602341B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201510008983.8
申请日：2015-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 基于随机用户信号逻辑图映射的室内WLAN(Wireless Local Area Network)定位方法，主要面向室内无线局域网定位，解决WLAN位置指纹定位方法中离线阶段需要大量人力及时间开销进行位置指纹采集的问题。它首先利用随机用户采集的接收信号强度RSS(Received Signal Strength)序列，通过谱聚类及序列拼接方法，构建随机用户在定位目标区域内的信号逻辑图；其次，根据相应的映射准则，建立信号逻辑图中的RSS聚类节点到物理环境图中的区域位置节点之间的映射；最终利用最优信号逻辑图到物理环境图的映射关系，实现对目标用户的位置估计。本发明方法能够运用于无线电通信网络环境。
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公开(公告)号：CN104463929A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410783008.X
申请日：2014-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于图像边缘检测信号相关性的室内WLAN信号地图绘制与映射方法，该方法首先利用随机用户采集的接收信号强度RSS序列，通过谱聚类构建各RSS序列的聚类图；其次，利用图像边缘检测法，构建随机用户在定位目标区域内的信号逻辑图；再者，根据相应的映射准则，建立信号逻辑图中的RSS聚类节点到物理环境图中的区域位置节点之间的映射；最终利用信号逻辑图到物理环境图的映射关系，实现对目标用户的位置估计，同时利用绘图技术对信号逻辑图及物理环境图进行绘制，提高了图的可读性，使得信号逻辑图及物理环境图中各节点的连接关系更加明晰。
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公开(公告)号：CN105120517A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510456317.0
申请日：2015-07-29
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W64/00 , H04W4/029 , H04W4/04 , H04W64/006
Abstract: 本发明所述基于多维尺度分析的室内WLAN信号平面图构建与定位方法，首先在离线阶段对目标区域内用户的运动路径模式进行观测，并根据观测得到的运动路径模式进行信号序列采集；然后，利用MDS方法对采集的信号序列进行降维处理，并绘制每种路径模式所对应的信号平面图；其次，将信号平面图转换为灰度图像，并进行特征提取与神经网络训练；最后在定位阶段，将新采集的信号序列转换成灰度图像并进行特征提取，利用训练得到的神经网络，对新采集信号序列进行模式判别，进而估计得到用户的运动轨迹与方向。本发明能够运用于无线电通信网络环境，主要面向室内无线局域网定位方法，解决了传统的指纹定位方法中需要投入大量的人力和物力资源的问题。
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公开(公告)号：CN106413083B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201510518396.3
申请日：2015-08-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粗精双步相关图像特征提取的室内WLAN定位方法，首先将定位目标区域内随机采集的接收信号强度RSS序列进行谱聚类处理以得到类转移图；其次，利用图像边缘检测方法对RSS序列之间的相关位置进行粗定位，再利用相关性测序方法对相关位置进行精定位，将不同类转移图拼接成一幅信号逻辑图，该信号逻辑图可在信号空间内描述目标区域的物理结构；与此同时，通过对定位目标区域物理结构的划分，可以得到反映定位目标区域拓扑结构的物理环境图；最后，利用相应的信号逻辑图到物理环境图的映射准则，在在线阶段根据实时采集的RSS数据对目标进行定位。本发明解决了传统位置指纹定位算法在离线阶段需要大量人力和时间开销的问题。
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公开(公告)号：CN104602341A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510008983.8
申请日：2015-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 基于随机用户信号逻辑图映射的室内WLAN(Wireless Local Area Network)定位方法，主要面向室内无线局域网定位，解决WLAN位置指纹定位方法中离线阶段需要大量人力及时间开销进行位置指纹采集的问题。它首先利用随机用户采集的接收信号强度RSS(Received Signal Strength)序列，通过谱聚类及序列拼接方法，构建随机用户在定位目标区域内的信号逻辑图；其次，根据相应的映射准则，建立信号逻辑图中的RSS聚类节点到物理环境图中的区域位置节点之间的映射；最终利用最优信号逻辑图到物理环境图的映射关系，实现对目标用户的位置估计。本发明方法能够运用于无线电通信网络环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106413083A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201510518396.3
申请日：2015-08-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
CPC classification number: H04W64/006
Abstract: 本发明公开了一种基于粗精双步相关图像特征提取的室内WLAN定位方法，首先将定位目标区域内随机采集的接收信号强度RSS序列进行谱聚类处理以得到类转移图；其次，利用图像边缘检测方法对RSS序列之间的相关位置进行粗定位，再利用相关性测序方法对相关位置进行精定位，将不同类转移图拼接成一幅信号逻辑图，该信号逻辑图可在信号空间内描述目标区域的物理结构；与此同时，通过对定位目标区域物理结构的划分，可以得到反映定位目标区域拓扑结构的物理环境图；最后，利用相应的信号逻辑图到物理环境图的映射准则，在在线阶段根据实时采集的RSS数据对目标进行定位。本发明解决了传统位置指纹定位算法在离线阶段需要大量人力和时间开销的问题。
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公开(公告)号：CN105188035B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201510489375.3
申请日：2015-08-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于转移概率热点映射的室内WLAN增广流形对齐定位方法，对定位目标区域进行划分以得到物理环境图，同时通过对用户运动行为的观测，得到所划分物理子区域间的转移分布；在定位目标区域内采集RSS序列并利用相关性测序方法得到信号图，同时统计所有RSS序列在信号图中的转移分布；利用所得转移分布得到概率转移矩阵，以建立信号图到物理环境图的热点映射关系；对于新采集的RSS，根据热点映射关系判断其所属的物理子区域；根据所属物理子区域的标记点指纹及定位目标区域中的位置坐标集，利用增广流形对齐方法进行定位。本发明无需在离线阶段采集每个参考点处来自不同AP的RSS且不依赖于运动传感器，同时具有较高的定位精度。
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公开(公告)号：CN105120517B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201510456317.0
申请日：2015-07-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明所述基于多维尺度MDS分析的室内WLAN信号平面图构建与定位方法，首先在离线阶段对目标区域内用户的运动路径模式进行观测，并根据观测得到的运动路径模式进行信号序列采集；然后，利用MDS方法对采集的信号序列进行降维处理，并绘制每种路径模式所对应的信号平面图；其次，将信号平面图转换为灰度图像，并进行特征提取与神经网络训练；最后在定位阶段，将新采集的信号序列转换成灰度图像并进行特征提取，利用训练得到的神经网络，对新采集信号序列进行模式判别，进而估计得到用户的运动轨迹与方向。本发明能够运用于无线电通信网络环境，主要面向室内无线局域网定位方法，解决了传统的指纹定位方法中需要投入大量的人力和物力资源的问题。
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公开(公告)号：CN104469939B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410783847.1
申请日：2014-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法，该方法根据室内环境信号分布的统计特性，将目标区域进行分块；利用克拉美罗界的特性，计算分块区域误差限；采用定量分析不同信号分布的统计特性对指纹定位误差限的影响，计算得到真实环境下的指纹定位误差限，利用模拟退火算法对WLAN定位网络中的接入点AP(Access Point)位置进行优化。本发明提供的提供一种基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法可以提高指纹定位法的精度性能，增强指纹定位法的普适性。
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