一种基于RFID标签阵列的测角定位系统及方法

    公开(公告)号:CN114444629A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210027680.0

    申请日:2022-01-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)标签阵列的测角定位系统及方法,涉及RFID室内定位技术领域。本发明首先在物体上布置一个由多个RFID无源标签构成的标签阵列,利用商用读写器和布置在固定位置多个天线对标签阵列的反射信号的相位进行采集,针对同一个阅读器天线构建相位差;然后,使用一种耦合相位误差校正方法对测量相位差进行校准,抑制耦合误差的影响,并利用MUSIC算法对天线方向进行估计;最后,通过多个已知位置天线的方向角、标签阵列姿态角和信号到达角的几何关系,实现对标签阵列姿态的检索和定位。本发明提供了一种部署简单的RFID测角室内定位系统,可实现对目标物体定位的同时对目标姿态的估计,适用于大多数室内定位场景。

    一种基于张量分解的信道状态信息定位指纹构造方法

    公开(公告)号:CN111757250B

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202010462282.2

    申请日:2020-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于张量分解的信道状态信息定位指纹构造方法。首先,将采集的原始信道状态信息(Channel State Information,CSI)数据表示为一幅三维图像;再将该三维图像视为一个三阶张量;然后将基于平行因子(Parallel Factor,PARAFAC)分析模型的张量分解算法和交替最小二乘(Alternate Least Squares,ALS)迭代算法相结合用于张量的降噪处理;接着,利用张量小波分解算法在CSI图像的三个维度上进行单层张量小波分解,并利用角二阶矩计算各小波子成分的小波系数;最后,得到了各参考点坐标相对应的CSI定位指纹。本发明充分利用了高阶张量可以描述数据信息和结构的特性,采用张量形式表达复杂数据,最终实现了张量图像的降噪和特征提取,提升了数据处理分析的能力。

    一种基于矩阵束的信道状态信息参数估计方法

    公开(公告)号:CN114286307A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202210024353.X

    申请日:2022-01-07

    Abstract: 本发明提出了一种基于矩阵束的信道状态信息(Channel State Information,CSI)的三维联合估计方法。首先,将获得的信道状态信息从子载波、天线、数据包三个维度构成一个三维矩阵。其次,对三维矩阵进行降维处理,并在此基础上进行子载波、天线、数据包之间的平滑处理。最后,对平滑之后的矩阵进行向前向后平均方法,奇异值分解分为信号子空间和噪声子空间。在信号子空间的基础上,使用矩阵束方法。在低计算复杂度的情况下估计出多普勒频移(Doppler Frequency Shift,DFS),将信号子空间重排后估计到达角(Angle of Arrival,AoA)、飞行时间(Time of Flight,ToF),并将同一信号的AoA、ToF、DFS配对。本发明设计的三维联合估计算法计算复杂度较低,为实现高精度实时的定位等应用提供了理论基础。

    一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法

    公开(公告)号:CN114185002A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111498167.1

    申请日:2021-12-09

    Abstract: 本发明提出了一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法。首先,将采集到信道状态信息数据包构建成一个三维矩阵,并进行平滑处理。其次,构造离散傅里叶变换矩阵和选择矩阵,进行降维运算。然后利用选择矩阵和左奇异向量求解矩阵特征值。最后进一步反解出三维参数到达角(Angle of Arrival,AoA)、飞行时间(Time of Flight,ToF)、多普勒频移(Doppler FrequencyShift,DFS)的估计值。本发明设计的三维参数联合估计方法不仅具有较高估计精度,还能通过合理的降维处理来减少计算复杂度,为Wi‑Fi室内高精度实时跟踪定位等应用提供了良好的技术储备。

    一种基于Kullback-Leibler散度的WiFi异常链路检测方法

    公开(公告)号:CN110856201B

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN201911095379.8

    申请日:2019-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于Kullback‑Leibler散度的WiFi异常链路检测方法。首先,利用Intel5300网卡接收数据,提取信道状态信息(Channel State Information,CSI)幅值数据;其次,对多路子载波信号加权平均拟合成一个幅值信息,来获取有效CSI幅值;然后,对获得的有效CSI幅值进行去中心化处理,使每条数据流的均值相同;随后,利用非参数核密度算法估计数据流的真实分布;最后,通过Kullback‑Leibler散度来度量链路之间的分布差异,并以链路分布差异为基础结合相关准则实现异常链路的检测。本发明能够用来检测区域内的链路是否异常,解决了传统入侵检测系统不区分链路可用性而导致异常链路的异常数据干扰系统判决结果的问题。

    一种降低Wi-Fi无源感知系统带宽开销的方法

    公开(公告)号:CN112910516B

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202011634736.6

    申请日:2020-12-31

    Abstract: 本发明提出了基于Wi‑Fi的无源感知系统的信道状态信息(Channel State Information,CSI)压缩方法,能够有效地降低用于无源感知的CSI数据包传输带来的带宽开销,保证了无源感知系统的实时性。首先,利用接收端采样获得的部分CSI数据初始化稀疏字典,计算信道状态矩阵在该稀疏字典下的稀疏系数;其次,用信道状态矩阵和获得的稀疏系数更新稀疏字典;然后,接收端将稀疏字典和压缩后的CSI数据传输给服务器;最后,服务器重构原始的CSI数据,并进行感知处理。实测结果表明,本发明设计的无源感知系统CSI压缩算法有效可靠,在降低传输带宽开销的同时,取得了与原始数据相当的参数估计精度和感知效果,并且提高了信道状态信息反馈的实时性。

    基于FMCW雷达信号的深度学习手势识别方法

    公开(公告)号:CN108509910B

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN201810281177.1

    申请日:2018-04-02

    Abstract: 本发明公布了一种基于雷达信号的深度学习手势识别方法,首先通过雷达获取每一种手势的中频信号,并从中提取每一根发射天线和接收天线下的中频信号矩阵;其次,利用傅里叶变换对信号频率进行提取,得到信号中的距离和速度信息并且将数据进行预处理;然后,建立三维卷积神经网络和长短记忆网络,将处理后的雷达信号输入到网络进行训练;最后,根据深度学习网络提取的特征进行手势识别。本发明方法解决了传统识别算法使用条件受限以及鲁棒性差的问题,且能实现多种手势的精确分类。

    基于证据合成规则优化的Wi-Fi室内定位方法

    公开(公告)号:CN111918228A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010807850.8

    申请日:2020-08-12

    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。

    一种4G电子围栏系统的IMSI提取方法

    公开(公告)号:CN108933989A

    公开(公告)日:2018-12-04

    申请号:CN201810671171.5

    申请日:2018-06-26

    Abstract: 本发明公开了一种4G电子围栏系统的国际移动用户识别码(International Mobile Subscriber Identity,IMSI)提取方法。首先,搭建虚拟基站,构造同步诱导信号诱导用户重新发起小区搜索流程接入虚拟基站。然后,用户解码后触发跟踪区域更新请求流程,构造跟踪区域更新拒绝信令向用户下发迫使用户重新发起附着流程在网络端注册并上报IMSI信息。最后,虚拟基站解析来自用户的Attach request信令提取IMSI,同时构造Attach reject信令下发迫使用户返回公网基站。与现有方案相比,该方案能够稳定提取虚拟基站管控范围内全部4G制式用户的IMSI信息。

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