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公开(公告)号：CN110022530B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910203175.5
申请日：2019-03-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于地下空间的无线定位方法和系统，包括：在地下空间内布置无线接入点并构建指纹库；获取目标对象所在位置的RSSI信息并与指纹库进行匹配，得到目标对象所在位置的预测值，获取惯性数据并进行航迹推算，得到目标对象所在位置的测量值；采用卡尔曼滤波将所述预测值和测量值进行融合，得到目标人员所在位置；当地下空间内没有目标对象时，对无线接入点发送的CSI数据进行处理，实时检测是否有非法入侵。本发明通过卡尔曼滤波将RSSI指纹定位与PDR定位进行融合，弥补了RSSI指纹定位与PDR定位各自的缺陷，能够实现在狭窄封闭、距离较长地下空间内的准确定位；仅需部署少量的无线接入点结合应用广泛的智能手机即可实现，成本较低且操作简单。
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公开(公告)号：CN111083106A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911099762.0
申请日：2019-11-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种多机器人网络中攻击机器人检测方法及检测系统，方法包括：利用放置于目标机器人上的多个标签反射来自临近机器人的无线信号，目标机器人首先基于提取的反弹无线信号为每一个临近机器人构建独有的信号特征矩阵，接着有效测量两两特征矩阵之间的距离，然后基于测量的距离产生一个包含两两临近机器人之间相似概率的矩阵，最后，由相同位置或路径上的临近机器人会具有相似的信号特征，基于这样的信号空间特性，根据相似矩阵，判断出临近机器人中的合法机器人和恶意攻击者，以检测出当前网络中的由女巫攻击者伪造出来的虚假机器人。本发明即便在只具有单天线的轻量级机器人平台上，也能实现准确的女巫攻击检测，结构简单，实用性强。
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公开(公告)号：CN110806205A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911042184.7
申请日：2019-10-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无源射频标签的微型无人机导航方法，属于物联网技术与微型无人机技术的交叉技术领域，该方法包括：利用遥控器发射激励信号激励分布在无人机上的无源射频标签；遥控器接收无源射频标签反弹的无线信号，并根据该无线信号得到其与无源射频标签之间的信道相位信息与多普勒频移；无人机根据信道相位信息与多普勒频移，得到其到遥控器的方位角、距离和旋转角度；对惯性测量数据、方位角、距离和旋转角度进行融合，得到无人机的运动状态变量估计值；根据运动状态变量估计值调整无人机运动状态。本发明利用无线信号处理技术，无需部署成本，能够在方圆数十米的室外空间或者多种障碍物阻隔的室内空间内实现微型无人机的高可靠导航。
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公开(公告)号：CN110244263A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910492636.5
申请日：2019-06-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01S5/10
Abstract: 本发明公开了一种机器人无源定位方法、系统及设备，包括S1、获取无线射频标签反射的无线信号，记为标签反弹信号；S2、利用机器人上的天线阵列接收所述标签反弹信号；S3、基于所述标签反弹信号估计所述无线射频标签与所述机器人之间的到达角；S4、测量所述机器人的惯性参数；S5、基于滑动窗口构建机器人-无线射频标签位置状态融合模型，根据所述到达角和所述惯性参数计算模型中所述机器人以及所述无线射频标签的位置状态变量。整个过程不用人为标定AP位置来预先建立坐标系，能够实现零启动成本的无线射频标签定位，满足了即时部署的要求，大大降低了部署成本。
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公开(公告)号：CN109341679A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811163117.6
申请日：2018-09-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智能设备导航方法及导航系统，包括：将智能设备内网卡上的多根天线构造成线型的天线阵列；利用天线阵列采集环境中由无线信号发射装置所发射的无线信号的信道状态，并估计无线信号发射装置与智能设备之间的信号到达角度和信号传播时间，利用惯性测量单元测量智能设备的惯性参数；根据滑动窗口估计器实现信号到达角度和信号传播时间以及惯性参数之间的数据融合，从而估计智能设备的状态变量；以状态变量为参考，调整智能设备的运动状态，从而实现智能设备的自主导航。本发明能够在GPS不可靠的环境下，利用周围环境中普遍存在的无线信号估计智能设备的状态，从而以较低的成本准确、可靠地实现智能设备的自主导航。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115499657B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210762758.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04N19/146 , H04N19/149
Abstract: 本申请实施例公开了一种视频码率自适应网络的训练方法、应用方法、装置及设备，相关实施例可应用于云技术、人工智能等各种场景，用于提高网络适应力。该方法包括：采样第一网络状态组，获取决策码率对应的第一奖励值，以对第一网络的初始化参数进行内循环更新；重新采样第二网络状态组，获取决策码率对应的第二奖励值，以对初始化视频码率自适应网络的初始化网络参数进行外循环更新，重复执行上述操作，直至内循环更新后的奖励值满足收敛条件，得到待调整视频码率自适应网络，获取当前类别的网络状态组，获取决策码率对应的奖励值，以对待调整视频码率自适应网络的网络参数进行内循环更新，直至奖励值满足收敛条件，得到目标视频码率自适应网络。
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公开(公告)号：CN115052316B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210637231.8
申请日：2022-06-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本申请提供了一种LoRa数据包碰撞消除的方法、装置和系统，包括：接收待消除远距离无线电LoRa数据包，根据所述待消除LoRa数据包中FFT峰值数量判断所述待消除LoRa数据包是否发生碰撞干扰；如果所述待消除LoRa数据包发生碰撞干扰，则获取所述待消除LoRa数据包的所有符号，并根据所述所有符号的特征点与预设的特征向量的欧氏距离，从所述所有符号中获取目标符号；获取所述目标符号的当前时域数据，从所述当前时域数据中去除原始时域数据，获取消除碰撞干扰后的LoRa数据包。使得发生碰撞干扰的LoRa数据包可以消除其中的碰撞干扰，提升了LoRa数据包的稳定性，降低了对LoRaWAN的影响。
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公开(公告)号：CN115150748B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210797947.4
申请日：2022-07-06
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本申请提供了室内定位的方法、系统、电子设备和存储介质，包括：通过待定位设备获取室内的信号状态信息CSI和传感信息；根据所述CSI获取多径信道到达角AOA，并根据所述传感信息获取所述待定位设备在所述室内的实时粗略位置信息；通过预设的融合优化算法根据所述实时粗略位置信息、多径AOA、历史位置信息、真实AP和虚拟AP的估计位置信息对所述待定位设备的当前位置进行估计，并对待优化参数进行实时优化。利用多径AOA可以克服传统WiFi定位算法中需要获得AP位置先验信息的问题，而且通过多径AOA也解决了在NLoS或多径干扰严重场景下无法进行定位的问题。
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公开(公告)号：CN115834924A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211364048.1
申请日：2022-11-02
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/2343 , H04N21/4402 , H04N21/647 , H04L65/80 , H04N19/146
Abstract: 本发明公开了一种面向交互式视频的松耦合编码码率‑传输速率调节方法，属于网络通信与多媒体交互领域。包括：以当前时刻t应用层指标和传输层指标作为调节网络的输入以对调节网络进行训练；其中，调节网络包括：公共网络单元、第一分支网络单元及第二分支网络单元；两个分支网络单元分别用于输出当前时刻预测的编码码率和传输速率；以当前时刻预测的编码码率和预测的传输速率更新下一时刻应用层指标和传输层指标，作为下一时刻调节网络的输入以对调节网络进行下一轮次的训练，直至调节网络收敛，使调节网络输出最终的目标编码码率和传输速率。本发明能够使交互式视频编码码率与传输速率以协作与独立的方式进行调节，以最大化交互式视频系统的QoE。
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公开(公告)号：CN115499657A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210762758.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04N19/146 , H04N19/149
Abstract: 本申请实施例公开了一种视频码率自适应网络的训练方法、应用方法、装置及设备，相关实施例可应用于云技术、人工智能等各种场景，用于提高网络适应力。该方法包括：采样第一网络状态组，获取决策码率对应的第一奖励值，以对第一网络的初始化参数进行内循环更新；重新采样第二网络状态组，获取决策码率对应的第二奖励值，以对初始化视频码率自适应网络的初始化网络参数进行外循环更新，重复执行上述操作，直至内循环更新后的奖励值满足收敛条件，得到待调整视频码率自适应网络，获取当前类别的网络状态组，获取决策码率对应的奖励值，以对待调整视频码率自适应网络的网络参数进行内循环更新，直至奖励值满足收敛条件，得到目标视频码率自适应网络。
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