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公开(公告)号：CN118939233A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410929266.8
申请日：2024-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F7/544
Abstract: 本发明公开了一种基于三位编码旋转坐标旋转数字计算机(CORDIC,Coordinate Rotation Digital Computer)的双曲函数计算装置及方法，涉及现场可编程门阵列(FPGA,Field‑Programmable Gate Array)中的信号处理领域。主要包括分组、编码和泰勒展开三部分，角度均为16位数据，由1位符号位，1位整数位和14位小数位组成。其中角度范围为[0,π/4]，对1位整数位和14位小数位进行分组，按每3位一组进行分组，一共分为5个子组；编码的顺序由低位子组往高位子组进行，编码后可减少每个子组中的有效数的位数，即减少每个子组所需的迭代次数；利用泰勒展开计算编码后角度对应的旋转因子，即sinh和cosh，从而达到无缩放的效果；计算由高位子组到低位子组，迭代完5次后的x和y即为cosh和sinh。本发明提供了一种迭代次数少、计算精度高，同时硬件资源消耗少的CORDIC算法，可实现双曲函数的计算，通过简单的变换还可以计算指数函数和对数函数，适用于大多数场景。
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公开(公告)号：CN118884341A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410930806.4
申请日：2024-07-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于结构化矩阵嵌入和恢复技术的AoA估计方法。首先，使用商用WiFi设备采集信道状态信息(Channel State Information,CSI)，获得CSI矩阵。然后，对CSI矩阵进行投影并构造Hankel‑Toeplitz矩阵，利用增广拉格朗日函数将有约束的问题转变为无约束的问题。其次，使用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)恢复出抑制噪声后的CSI矩阵。最后，利用恢复后的CSI矩阵通过矩阵束算法估计直射径的AoA。本发明设计的方法在极大程度降低信道噪声且不需要增加额外的信道带宽的情况下，提高系统的鲁棒性和AoA的估计精度。
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公开(公告)号：CN112904351B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110076571.3
申请日：2021-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于量子纠缠光关联特性的单源定位方法，实现高精度定位。首先，利用激光器产生泵浦光，照射周期极化磷酸氧钛钾晶体，通过自发参量下转换过程产生具有纠缠特性的参考光子和信号光子；然后，利用单光子探测器探测留在本地的参考光子，信号光子发送至待定位目标，用另一单光子探测器探测被待定位目标反射回的光子；其次，对利用采集电路记录两光子的时间标签序列进行符合计数，得到二阶关联特性曲线，其峰值对应的延迟即为两光子的传输时间差，进而计算出本地接入点到待定位目标的距离；最后，利用转台得到本地接入点与待定位目标之间的夹角，并结合待定位目标的距离信息实现目标定位。
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公开(公告)号：CN114158004B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202111498377.0
申请日：2021-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图卷积神经网络的室内无源移动目标检测方法。首先，本方法提取接收端每根天线接收到的CSI幅值，分别计算每根天线所有子载波上CSI幅值对应的频谱。然后，对频谱图频率分布进行平均划分得到多个频段，分别对每个频段所有频率对应的能量计算平均能量值。对计算得到的平均能量值进行降序排序之后，得到对应的索引矩阵。再对该索引矩阵第一列对应的索引值进行降序排序，并基于该索引矩阵第一列的变化得到对应变化后的索引矩阵其他列的索引，依据该变化后的索引矩阵即可构造图网络结构。最后，依据得到的图网络结构构造图卷积神经网络(Graph Convolutional Network，GCN)的输入，GCN的输出即为所检测图网络结构的特征，将该特征与检测类一一映射，最终完成检测类的识别。
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公开(公告)号：CN115236631A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210849907.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种针对恶劣环境的光量子自适应测距方法。该方法首先利用泵浦光通过参量下转换过程产生闲置光子和信号光子；然后通过双波长偏振分束器和扩束器将它们分开，闲置光直接由本地单光子探测器探测，信号光发送至待测目标，并反射回本地用另一单光子探测器探测；其次，测量测距系统所处环境噪声引起的误差和光路固有误差；再次，将限制光子和信号光子的到达时间分组后计算其相对量子效率，并利用相对量子效率动态地调整分组长度；接着利用双向长短期记忆网络来对各分组数据进行可靠性判断；最后，选择可靠性得分较高的分组，利用符合计数算法完成目标距离的估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110705501B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910971230.5
申请日：2019-10-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种提升FMCW雷达手势识别精度的干扰抑制方法。首先，利用FMCW雷达采集每个手势动作的扫频数据，并对每一个扫频的雷达数据进行FFT变换，得到手势目标的距离估计，在前一次FFT变换的基础上，对每一个啁啾的雷达扫频数据进行FFT变换，得到手势目标的多普勒估计；其次，将距离估计和多普勒估计进行耦合得到手势目标的RDM后用帧差法去除RDM的背景噪声；然后进行静态和动态干扰抑制；最后将干扰抑制后的RDM图输入到深度3维卷积(3D ConvNets，C3D)网络、膨胀3D卷积(Inflated 3D ConvNet，I3D)网络和时序膨胀3D卷积((Long Short Term Memory network‑Inflated 3D ConvNet，TS‑I3D)网络进行特征提取后分类，输出不同的手势类别。本发明创造新地提出对距离‑多普勒图进行干扰抑制，提高了手势识别的精度。
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公开(公告)号：CN114859624A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210459345.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双流特征融合网络(Two‑Stream Feature Fusion ConvolutionalNetwork,TSFFCNet)的纠缠光量子图像目标识别方法。首先，将氩原子激光器产生的连续泵浦光照射至周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP,PPKTP)晶体，进行共线的Ⅱ型自发参量下转换过程，产生具有纠缠特性的闲置光和信号光；其次，闲置光和信号光通过偏振分束器被分离在两条光路上传输，信号光束经过成像透镜照射在待成像目标上后被单光子探测器收集，闲置光束经数字微镜装置(Digital Micromirror Device,DMD)扫描后被另一单光子探测器收集；再次，两条光路探测器收集到的光子通过光纤送入符合计数器进行测量得到量子图像；然后，建立双流特征融合网络，将量子图像输入到网络中进行训练；最后，根据深度学习网络提取的特征进行目标识别。
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公开(公告)号：CN111866709B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010601172.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向运动目标的室内Wi‑Fi定位误差界估计方法。该方法首先提出了基于运动目标的接收信号波形表达式，选择从频域的角度分析，确定未知参数向量，通过频域计算克拉美罗下界(Cramer‑Rao Lower Bound,CRLB)的方法，对未知参数向量进行处理，得到待估计参数，然后通过计算待估计参数的费歇尔信息矩阵(Fisher information matrix,FIM)，进而得到了面向运动目标的室内Wi‑Fi定位误差界分析方法，最后，本发明分析了不同因素对面向运动目标的室内Wi‑Fi定位精度的影响。利用该方法可以在设计定位系统时提供参照依据，对系统的定位性能进行评估，以便于优化定位系统，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN111757249B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010436857.3
申请日：2020-05-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信息增益比的多特征模糊映射接入点优化方法。首先，利用离线接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)特征构造接入点(Access Point,AP)的信息增益比集合和离线RSS特征的模糊关系矩阵；其次，利用关于离线RSS特征的模糊关系方程获取离线RSS特征的模糊权重；再次，通过在待定位点(即测试点)处采集来自不同AP的RSS，构造在线RSS特征的模糊判定矩阵和在线阶段AP的模糊隶属度集合；最后，将具有较大模糊隶属度的AP定义为具有较强位置分辨力的AP，并将其作为优化AP用于定位。实验结果表明，本发明方法在具有较高定位精度的同时还具有较低的计算开销。
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公开(公告)号：CN111918228B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010807850.8
申请日：2020-08-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于证据合成规则优化的Wi‑Fi室内定位方法，属于室内定位技术领域。首先，简历每个参考点与目标位置的关系状态集合，并利用边界误差检验方法校正RSS样本均值；其次，将归一化的信号传播距离分布估计作为D‑S证据理论的基本概率赋值，建立每个参考点与目标位置关系状态的初始信任；基于D‑S证据合成规则融合了多源RSS信息来获取每个参考点的综合信任估计，与此同时，利用基于D‑S证据理论的信任函数对理想参考点进行选择；根据信任函数的决策规则筛选信任度高的理想参考点作为理想匹配参考点，并结合质心算法对目标位置进行估计。本发明一方面优化了定位系统的精度，另一方面增加了定位结果的稳定性和可靠性。
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