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公开(公告)号：CN114814876A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210455521.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于测距辅助的低开销纠缠光量子目标成像方法，通过两次符合计数操作实现高速目标成像。首先，利用透镜组合和波片组合对激光器产生的泵浦光进行调制，提高周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP，PPKTP)晶体自发参量下转换的效率；然后，通过控制数字微镜器件(Digital Micromirror Device,DMD)选取局部测距像素区域，构造关于桶探测器和面探测器收集的光子的时间脉冲差值序列；其次，利用该时间脉冲差值序列完成局部符合计数以得到信号光路和参考光路的时间差；再次，通过控制DMD选取全局成像像素区域，对桶探测器得到的时间脉冲序列进行修正，并利用修正后的时间脉冲序列完成全局符合计数；最后，将符合计数值与灰度值进行映射，得到目标的量子灰度成像结果。
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公开(公告)号：CN109657572B
公开(公告)日：2022-07-22
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：CN109085563B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201810670780.9
申请日：2018-06-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S11/02
Abstract: 本发明公开了一种基于软件无线电平台的WLAN测距方法。首先，通过GPS时钟(GPS disciplined oscillator，GPSDO)获取高精度的GPS原子时钟作为软件无线电平台的参考时钟源，通过这种方法来消除采样频率偏移带来的相位误差。然后通过将所有的子载波减去第一个用于通信的子载波的相位值来消除载波频率偏移带来的相位误差。接着通过设置提前采样的时间为零来消除包检测时延带来的相位误差。最后通过三次样条插值来消除子载波之间的整周模糊度，并通过已知的距离对设备进行一次校正得到初始的子载波间的相位的差值，而实际测量的距离就可以通过该已知的距离加上实际测得的距离差得到，通过该方法能够得到较高的测距精度。
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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
Applicant: 重庆邮电大学
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。
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公开(公告)号：CN112270276B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011203253.0
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06K9/00 , G06K9/62
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：CN114286307A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210024353.X
申请日：2022-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
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。
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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
Applicant: 重庆邮电大学
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。
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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
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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公开(公告)号：CN108256449B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201810000696.6
申请日：2018-01-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于子空间分类器的人体行为识别方法，其通过主成分分析法(Principal Components Analysis，PCA)对信道状态信息(Channel State Information，CSI)进行降维，去除冗余信息，降低时间复杂度。再利用小波变换、统计特征提取、标准化等手段，提取出特征长度一致并能表征各种行为的特征。然后，利用抽样来构造子空间，在各个子空间内用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)训练，得到子空间分类模型，最后通过投票法对在线行为进行判决。本发明方法能够运用于提升人体行为识别的准确率，解决了单个分类器行为识别鲁棒性不够、准确率不高的问题。
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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
Applicant: 重庆邮电大学
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。
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