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公开(公告)号：CN104581644B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201510009211.6
申请日：2015-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 基于径向基插值的室内无线局域网(WLAN)指纹数据库多点自适应更新方法。该方法基于径向基神经网络插值，利用在少量回馈点处实际测量的接收信号强度(RSS)构建数学插值模型，构造RSS估计曲面，由空间位置的相关性得到回馈点附近参考点的RSS估计值。利用该方法每次计算可更新多个参考点的RSS值，以不重复更新参考点为前提，在物理环境划分P个更新区域，不同的更新区域根据其所在截止区内回馈点密度和数量的不同，采用不同大小的截止区半径，该半径大小由通过旧数据库指纹信息得到的偏最小二乘回归模型计算得到，P次计算后便可更新整个数据库。该方法解决了随着时间的改变，数据库指纹信息变化过大而导致定位精度降低的问题，同时有效地减少了数据库更新的时间开销，大大提高了WLAN定位精度。
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公开(公告)号：CN104936234A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510029161.8
申请日：2015-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种用于LTE系统中能效优化的联合动态资源分配方法，涉及LTE系统中能效优化的联合动态资源分配方法，本发明采用分步资源调度，利用LTE系统能量效率关于频谱效率的凸函数，则能量效率也是传输速率的凸函数。当用户调度完毕，能效函数为分段可导连续函数，求解出无约束条件下的最优解，从而得出满足约束条件下的最优速率闭式解。最后根据已分配的传输速率进行传输功率分配，通过分步资源调度策略有效降低计算复杂度，避免了大量迭代逼近，在保证用户QoS要求和频谱效率的情况下，使得能量效率最优，提高了能源利用率，使得移动通信更加节能环保。
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公开(公告)号：CN104602341A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510008983.8
申请日：2015-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 基于随机用户信号逻辑图映射的室内WLAN(Wireless Local Area Network)定位方法，主要面向室内无线局域网定位，解决WLAN位置指纹定位方法中离线阶段需要大量人力及时间开销进行位置指纹采集的问题。它首先利用随机用户采集的接收信号强度RSS(Received Signal Strength)序列，通过谱聚类及序列拼接方法，构建随机用户在定位目标区域内的信号逻辑图；其次，根据相应的映射准则，建立信号逻辑图中的RSS聚类节点到物理环境图中的区域位置节点之间的映射；最终利用最优信号逻辑图到物理环境图的映射关系，实现对目标用户的位置估计。本发明方法能够运用于无线电通信网络环境。
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公开(公告)号：CN103546930A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310522464.4
申请日：2013-10-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无线网络群组切换的方法。由多个移动站组成的群组进行越区切换时时，首先利用预先设置的门限把需要切换的移动站组成一个临时的小网络，并且在这个小网络中选出一个桥梁群组用户，其中桥梁用户配备了两套收发器，允许同时在两个不同频率的网络进行通信，由桥梁群组用户为临时小网络中的其他群组用户转发源基站发送的信息。通过桥梁群组用户实现源接入站到目标接入站之间的切换，当桥梁群组用户进入目标网络之后，其他的群组用户在通过桥梁群组用户和目标接入站之间的协商，有序进入目标接入站。通过该方案，本发明可以显著地减少了群组切换过程中的碰撞，从而减少了移动站业务中断的时间，并能够与现有的无线网络兼容。
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公开(公告)号：CN109829509B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201910139215.4
申请日：2019-02-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种基于融合神经网络的雷达手势识别方法，首先，利用二维快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)求取手势回波中频信号的频谱，采用谱峰估计计算出手势目标的距离和速度参数，并利用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)方法计算角度参数。其次，利用这三维参数在时间上的累积，将一个完整手势动作映射为多帧距离‑速度矩阵图和角度时间图。然后，利用手势参数图，建立融合神经网络。最后，利用融合神经网络进行手势特征提取和特征融合，并通过全连接层对手势特征进行分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111830321B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010601237.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频指纹的无人机探测与识别方法，属于无人机探测技术领域，包括信号接收模块、信号处理模块和无人机分类识别模块，适用于无人机探测与分类识别领域，其主要思路为：使用射频前端接收2.4GHz频段各频点的无线信号；判断接收信号的幅度是否稳定大于预设阈值来检测疑似信号，通过计算疑似信号的自相关函数是否具有周期性来完成无人机的探测；若是，提取无人机信号中部分特征作为该无人机设备的“指纹”，使用分类识别算法对无人机进行分类识别。
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公开(公告)号：CN109829509A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910139215.4
申请日：2019-02-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种基于融合神经网络的雷达手势识别方法，首先，利用二维快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)求取手势回波中频信号的频谱，采用谱峰估计计算出手势目标的距离和速度参数，并利用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)方法计算角度参数。其次，利用这三维参数在时间上的累积，将一个完整手势动作映射为多帧距离-速度矩阵图和角度时间图。然后，利用手势参数图，建立融合神经网络。最后，利用融合神经网络进行手势特征提取和特征融合，并通过全连接层对手势特征进行分类。
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公开(公告)号：CN104602325B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201510027799.8
申请日：2015-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W48/18
Abstract: 本发明是一种基于层次分析法的异构无线网络选择方法，该方法根据不同的业务对网络性能的要求，选择合适的网络。同时，考虑用户对网络的要求，根据用户对网络成本和效益喜好的不同，做出不同的网络判决结果，使用户获得最高的满意度。首先分析候选网络的可用属性，构造出一个层次分析的结构模型，然后根据不同的业务对网络性能的要求，构造表述属性相对重要程度的判决矩阵，从上述判决矩阵中根据成本性和效益型属性参数选取两个子判决矩阵，分别使用层次分析法得到网络优劣排序结果；最后根据用户对网络成本、效益的倾向程度，做出最终的网络判决结果，选择最合适的网络作为切换目标网络。
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公开(公告)号：CN104469939B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410783847.1
申请日：2014-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法，该方法根据室内环境信号分布的统计特性，将目标区域进行分块；利用克拉美罗界的特性，计算分块区域误差限；采用定量分析不同信号分布的统计特性对指纹定位误差限的影响，计算得到真实环境下的指纹定位误差限，利用模拟退火算法对WLAN定位网络中的接入点AP(Access Point)位置进行优化。本发明提供的提供一种基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法可以提高指纹定位法的精度性能，增强指纹定位法的普适性。
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