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公开(公告)号：CN110012537A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910274593.3
申请日：2019-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00 , H04B17/318 , G01S5/08
Abstract: 本发明公开了一种基于AP四边形组网的质心约束室内定位方法。首先，在测试区域内部署若干个位置已知的AP并进行组合，获得包含测试区域的初始四边形集合并提取该集合中四边形质心得到初始四边形质心集合；其次，在待定位点处采集来自AP的接收信号强度，结合传播模型公式和三边测量定位法计算待定位点的初步估计坐标，基于该初步估计坐标并利用内角和法提取所有包含待定位点的四边形以获得目标四边形集合及其质心集合；最后，计算目标四边形质心集合的平均质心坐标并将其与初步估计坐标加权融合即得到待定位点的最终估计坐标。本专利基于测试区域内目标四边形集合的几何约束，提出了一种基于AP四边形组网的质心约束室内定位方法，增强了定位系统稳定性并实现低开销室内定位。
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公开(公告)号：CN108521631A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810330121.0
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向室内定位的移动AP识别方法。首先，在待定位区域内布置若干固定AP和移动AP，沿若干已知路径采集来自不同AP的RSS序列；其次，利用对数衰减传播模型，计算与AP一定距离范围内的信号衰减值，并依据此信号衰减值对采集到的来自每个AP的RSS数据进行筛选，同时得到筛选后的RSS信号的地理位置坐标；最后，对筛选后的RSS位置坐标进行基于密度的聚类，并求出簇的类内最大距离，以此判断AP是否是移动的。本发明基于指纹的室内定位算法，针对移动AP的存在而导致的室内定位干扰问题，提出了该种移动AP识别的方法。
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公开(公告)号：CN108495258A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810229998.0
申请日：2018-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W4/023 , G01S11/06 , H04W4/33 , H04W64/006
Abstract: 本发明公开了一种基于样本容量优化与方差分析的WLAN室内定位方法。首先，在离线阶段，基于对RSS样本特性的分析，使用OC函数优化用于指纹数据库构造可允许的最小RSS样本容量；其次，通过基于信息增益的AP(接入点)选择方法，选择最优AP用于指纹数据库构建；最后，在线阶段利用RSS样本均值、样本容量对样本间相似度的影响，通过统计假设方差分析方法对目标终端进行粗定位，并进而提出基于方差分析的KNN算法以完成对目标终端的精定位。本发明方法解决了指纹数据采集的盲目性和不可靠性及RSS样本波动对定位性能的影响。实验结果表明，此方法用有限的样本容量获得较稳定的定位结果，显著地减少了人力和时间开销。
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公开(公告)号：CN104683953B
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201510140702.4
申请日：2015-03-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SimRank相似组合邻近图构建的室内无线局域网（WLAN）定位组网方法，它首先构造定位目标环境中不同位置参考点之间的物理位置邻近图及接收信号强度（RSS）邻近图，并按一定准则将两幅邻近图进行组合以得到参考点邻近图；然后从图论的角度构建SimRank模型，以计算参考点间的相似度，并在增大参考点间差异性（或称减小参考点间相似度）的基础上，建立室内WLAN接入点（AP）位置优化的目标函数；最后运用模拟退火算法求解目标函数，以实现对AP位置的快速优化。该方法在保证较高定位精度的同时，显著降低了多AP条件下（当AP数大于2时）定位系统的计算时间开销。
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公开(公告)号：CN104683953A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510140702.4
申请日：2015-03-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SimRank相似组合邻近图构建的室内无线局域网（WLAN）定位组网方法，它首先构造定位目标环境中不同位置参考点之间的物理位置邻近图及接收信号强度（RSS）邻近图，并按一定准则将两幅邻近图进行组合以得到参考点邻近图；然后从图论的角度构建SimRank模型，以计算参考点间的相似度，并在增大参考点间差异性（或称减小参考点间相似度）的基础上，建立室内WLAN接入点（AP）位置优化的目标函数；最后运用模拟退火算法求解目标函数，以实现对AP位置的快速优化。该方法在保证较高定位精度的同时，显著降低了多AP条件下（当AP数大于2时）定位系统的计算时间开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118897255A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410929794.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S5/06 , G06F17/16 , G06N3/049 , G06N3/08 , H04W4/021 , H04W4/02 , H04W64/00 , G01S19/42 , G01S19/45
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊支持张量机对偶模型的定位方法。首先，在目标区域内放置一个具有一根天线的发射器(TX)和一个具有三根天线的接收器(RX)，其中三根天线之间的距离相等，收集n个参考位置的CSI数据。然后，利用CSI数据构造张量数据集并引入模糊隶属函数，再利用传统SVM模型构造原始FSTM。其次，将FSTM二分类模型扩展为FSTM多分类模型，并引入拉格朗日乘子法和张量‑Tucker分解获得新型FSTMDM。接着，将CSI噪声张量数据集输入新型FSTMDM中构建离线数据库。最后，获取定位目标的CSI张量数据输入新型FSTMDM中，将其输出数据与离线数据库中的数据进行对比以实现目标定位。本发明专利利用模糊隶属度和张量‑Tucker分解，提出了一种基于模糊支持张量机对偶模型的定位方法，该方法只需要一个发射机和接收机，不需要对数据进行预处理或者特征提取，就可以实现目标的高精度实时定位。
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公开(公告)号：CN118896607A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410929789.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习系统(Broad Learning System，BLS)的惯性导航定位方法。首先将惯性传感器采集到的加速度和角速度等一维时间序列信息进行归一化和缩放预处理，然后将缩放后的时间序列进行极坐标变换得到每个数据点对应的角度和半径，并利用格拉姆角场(Gramian Augular Fields,GAF)对上述信息重构得到二维图像。接着建立宽度学习模型同时输入各类节点初始数量，再增加通过拟合函数计算需要的增强节点数量进行增量宽度学习，最后输出训练结果，实现对二维位置坐标的准确预测，进而达到精确定位。
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公开(公告)号：CN116977618A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310875439.8
申请日：2023-07-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/24 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于Siamese Network的相似性度量和改进的EightPoint‑RANSAC算法的室内图像定位方法。首先，在目标区域内部署多个参考点并取90％和10％划分训练集和测试集；然后，构建基于卷积神经网络的Siamese Network框架提取图像的深层特征并训练其相似性度量；最后，根据已匹配的图像利用改进的EightPoint‑RANSAC算法计算和优化基础矩阵，解算相机位姿，估计用户位置。本发明专利利用在参考点拍摄的图像与离线数据库中图像的相似性，提出了一种基于Siamese Network的相似性度量和改进EightPoint‑RANSAC算法的室内图像定位方法，在减少系统开销的同时保证了定位精度。
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公开(公告)号：CN115175122A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210778330.8
申请日：2022-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半张量积压缩感知(Semi‑tensor Product Compression Sensing，STP‑CS)的室内定位方法。首先，在目标区域内部署和标定若干个位置已知的接入点(Access Point，AP)和参考点(Reference Point，RP)；其次，采集每一个RP的接收信号强度(Received SignalStrength，RSS)数据，然后对采集的RSS数据进行聚类，并找到聚类中心；再次，在在线阶段进行聚类匹配的粗定位，将在线测量的RSS与聚类中心比较，判断在线测量的RSS位于哪一个聚类中，从而缩小定位的区域；最后，利用半张量积理论，构造一个低阶的AP选择矩阵，然后利用STP‑CS方法构造STP‑CS模型，再通过迭代重加权最小二乘(Iterative Re‑weighted Least Square，IRLS)算法实现对位置的估计。本发明专利利用半张量理论构造低阶的随机测量矩阵，从而提出了一种基于半张量积压缩感知的室内定位方法，其在保证定位精度的同时，降低了开销，提高了定位的实时性。
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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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