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公开(公告)号：CN108459706A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810066533.8
申请日：2018-01-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F3/01 , G06K9/62 , H04B1/711 , H04B17/309 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种基于相对运动轨迹跟踪的Wi-Fi手势识别方法。首先，详细分析了系统获取的信道状态信息(Channel state information,CSI)的相位所包含的误差源，并利用斜率和截距的估计值完成误差消除；其次，利用消除误差后的信号到状态信息，提出一种新的基于数据融合的迭代干扰抑制算法，以完成反射信号和发射机与接收机之间直射信号的干扰消除；接下来，在干扰抑制的基础上系统捕捉运动手势反射的信号，利用在时域接收的连续时间信号构建虚拟天线阵列，然后利用二维空间平滑MUSIC算法估计信号的来波方向，重建手势的运动轨迹；最后，根据复现的运动轨迹，利用基于高斯核的支持向量机分类器完成手势识别。大量的实验和分析结果表明，本发明设计的迭代干扰抑制算法可有效的抑制干扰信号，同时提出的虚拟阵列技术，在提高分辨率的基础上，可大大减小接收端天线的开销，完成手势运动轨迹的重建；同时，本方法不仅能够完成单手手势识别，且可以准确的完成双手手势的识别，能够更好的满足人机交互中对手势识别系统的要求。
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公开(公告)号：CN111707986B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202010557199.3
申请日：2020-06-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S5/02 , H04B17/309
Abstract: 本发明提出了一种基于稀疏面阵的三维参数估计方法。首先，将面阵所在平面按照信号入射角的范围分为8个区域。在每一个区域内，通过分析稀疏面阵，将稀疏面阵按照信号的入射方向映射为非均匀虚拟线阵，构造稀疏面阵的方向矢量并计算稀疏面阵和非均匀虚拟线阵之间的相位差。其次，将面阵方向矢量分别乘上面阵与虚拟线阵之间的相位差，得到虚拟线阵的方向矢量。在此基础上，构造入射信号并利用三维参数估计算法进行AoA(Arrival of Angle)、ToF(Time of Flight)和DFS(Doppler Frequency Shift)的联合参数估计，并利用谱函数搜索得到一系列的峰值。最后，通过分析稀疏面阵映射为非均匀虚拟线阵的几何关系，利用角度搜索得到正确的入射角对应的峰值。本发明克服了业务天线稀疏面阵排列规则不满足空间采样定理而导致的无法进行参数估计的问题，为实际应用中基于业务天线的室内跟踪定位等应用奠定了理论基础。
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公开(公告)号：CN113473593A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110697889.3
申请日：2021-06-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单站的目标被动定位方法。首先，利用接收机的多天线组成线性阵列及扩展天线，使其能在不同空间位置接收发射端发出的信号，并同时估计出信道状态信息；然后，基于阵列获取的信道状态信息，估计直达信号和目标反射信号的波达角以及信号到达时间，并基于扩展天线获取的信道状态信息估计出直达信号和目标反射信号到达时间；其次，利用直达信号波达角以及到达阵列和扩展天线时间差，估计发射机位置；最后，基于发射机位置、目标反射信号波达角以及直达信号和反射信号到达时间差，估计出目标位置，目标被动定位。实验和分析表明，本发明在仅有一个多天线接收机的情况下，通过构建接收阵列和扩展天线，可实现单站目标被动定位。
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公开(公告)号：CN112270276A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011203253.0
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Kinect与WiFi数据联合的复杂环境下目标行为识别方法。首先，本发明提出了一种基于Kinect的提取有效骨节数据特征的方法，能够有效地提取出骨节数据中能有效反映出人体各关节运动方向和幅度的特征。其次，采用了一种能够提取出CSI数据主要子载波特征的方法，能够聚类出能够反映出其主要变化趋势的子载波数据。最后，针对Kinect数据与WiFi数据维度不同不能直接联合的问题，对跨模态搜索中的特征对齐的方法进行改进，使其能够有效地将Kinect数据与WiFi数据联合并构建分类器进行目标行为识别。本发明设计的数据联合目标行为识别算法有效可靠，有效地解决了传统的Kinect识别系统在复杂的室内环境下(桌子、书柜、沙发等遮挡物较多)无法有效识别的问题，挖掘了在复杂环境下更多的应用潜力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109657572A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811473921.4
申请日：2018-12-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00 , H04B17/309 , H04W4/33
Abstract: 本发明提出了一种基于Wi-Fi的墙后目标行为识别方法。首先，本发明提出了高效的信号分割方法，能够有效的分割出墙后目标运动的时间序列，保证了该行为识别系统的稳定性。其次，结合了CSI幅值和相位对于墙后目标运动时的抖动特征，提出利于获取行为特征的具体方案。最后，针对墙体以及硬件本身对Wi-Fi信号的干扰，将图像处理中数据维度转换相关算法的思想运用到了Wi-Fi信号降噪的处理方法中，有效的抑制硬件本身以及墙体等障碍物对Wi-Fi信号的干扰。实测结果表明，本发明设计的墙后目标行为识别算法有效可靠，其在确保系统的精度的前提下，有效的提升了传统的识别系统在复杂的室内环境下(桌子、书柜等障碍物较多)的稳定性，挖掘了在室内环境下更多的应用潜力。
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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：CN105188035A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510489375.3
申请日：2015-08-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/04
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：CN113473593B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110697889.3
申请日：2021-06-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单站的目标被动定位方法。首先，利用接收机的多天线组成线性阵列及扩展天线，使其能在不同空间位置接收发射端发出的信号，并同时估计出信道状态信息；然后，基于阵列获取的信道状态信息，估计直达信号和目标反射信号的波达角以及信号到达时间，并基于扩展天线获取的信道状态信息估计出直达信号和目标反射信号到达时间；其次，利用直达信号波达角以及到达阵列和扩展天线时间差，估计发射机位置；最后，基于发射机位置、目标反射信号波达角以及直达信号和反射信号到达时间差，估计出目标位置，目标被动定位。实验和分析表明，本发明在仅有一个多天线接收机的情况下，通过构建接收阵列和扩展天线，可实现单站目标被动定位。
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公开(公告)号：CN112910516A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011634736.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04W28/06
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。
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