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公开(公告)号：CN114007260A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111224364.4
申请日：2021-10-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)中的节点间协作定位方法。首先，在目标区域内部署和标定若干个位置已知的WSN节点(锚节点)和若干个位置未知的WSN节点(待定位节点)；其次，根据待定位节点的剩余能量和到锚节点的距离对全部WSN节点进行分簇；再次，在单个簇中基于接收信号强度(Received Signal Strength，RSS)对各节点间距离进行估计，并利用多维尺度变换得到WSN节点的相对坐标；最后，基于锚节点的全局坐标和相对坐标推导出转换关系，并利用转换关系获得待定位节点的全局坐标。本发明专利利用目标区域内节点的剩余能量和其与锚节点间的几何关系提出了一种WSN节点间的协作定位方法，在降低系统能量损耗和计算开销的同时保证了定位精度。
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公开(公告)号：CN112924982A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110076708.5
申请日：2021-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S17/48
Abstract: 本发明提出了一种基于量子纠缠光关联特性的分布式三边定位方法。首先，将连续泵浦光通过反射镜和偏振片生成偏振光，照射至周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP，PPKTP)晶体，产生具有纠缠特性的闲置光和信号光；然后，闲置光由本地单光子探测器探测，信号光发送至待测目标，并反射回本地用另一单光子探测器探测；其次，利用高速采集电路记录光路到达的时刻信息，并生成时间标签序列；再次，通过符合计数得到二阶纠缠光关联特性曲线，找出其峰值所对应的延迟，从而计算出本地接入点到待测目标的距离；最后，部署3个位置已知的本地接入点，利用三边定位原理计算出待定位目标的位置。
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公开(公告)号：CN112737592A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011551594.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种窗口型逐次逼近模数转换器及控制方法，具体包括电容阵列数模转换器、时域比较器和控制逻辑。本发明通过时域比较器提供的输入电压相对大小的信息，设置窗口电压，并根据逐次逼近过程中电容阵列上极板的电压和窗口电压的关系，决定是否跳过冗余的比较周期，达到功耗优化的目的。
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公开(公告)号：CN110809247B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201911097878.0
申请日：2019-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于室内Wi‑Fi定位的OFDM频域误差估计及其定位精度评估方法。该方法首先提出了存在由载波频率偏移(Carrier Frequency Offset,CFO)引起频域误差的天线接收信号的表达，选择从频域的角度分析，对未知参数向量进行处理，得到待估计参数，通过计算待估计参数的FIM，进而推导出了CFO的估计误差闭合表达式，同时，建立信号幅值、时延与待估计目标坐标之间的联系，推导了CFO下基于信号状态信息(Channel State Information,CSI)的室内Wi‑Fi定位误差界的闭合表达式，最后，分析了不同因素对CFO下基于CSI的室内Wi‑Fi定位精度的影响，而且该方法也避免时域求解克拉美罗下界(Cramer‑Rao Lower Bound,CRLB)时无法得到概率密度函数(Probability Density Function,PDF)的问题。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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公开(公告)号：CN112152731A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010932316.X
申请日：2020-09-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分形维数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，适用于无人机探测与分类识别领域，其主要思路为：使用软件无线电射频子板连接2.4GHz定向天线接收无线信号；判断接收信号的幅值是否稳定大于预设阈值来检测无人机信号，若是，对信号进行Haar小波变换并提取出有效无人机信号，计算无人机信号分形维数作为该无人机设备的特征“指纹”，最后使用分类识别算法对无人机进行分类识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131972A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010929951.2
申请日：2020-09-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制使用WiFi数据进行人体行为识别的方法。本发明首先使用一种基于信道状态信息(CSI)的幅值和相位特征的行为识别的方法，能够有效的解决在使用CSI进行行为识别的过程中的特征损的问题。然后利用信道频率响应(CFR)和信道冲激响应(CIR)可以通过傅里叶变换和反变换进行相互转换的原理，计算出WiFi设备所能得到的最小多径时延差之间的多径数据，通过确定经过人体反射和折射的多径信号到达接收机的时延间隔范围，对相关多径信号进行提取。最后使用一种用于CSI行为识别的注意力机制模型，利用注意力机制可以给不同特征分配学习权重的原理，从而实现高鲁棒性的运动序列切割和高精度的基于WiFi数据的人体行为识别。本发明设计的基于WiFi数据的复杂环境中的行为识别算法有效可靠，解决了传统算法无法对受人体影响的多径信号进行提取的问题和特征无法充分利用的问题，同时解决了传统切割算法鲁棒性差的问题，利用深度学习网络提高了系统在各种复杂环境下的识别精度和应用潜力。
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公开(公告)号：CN111866709A
公开(公告)日：2020-10-30
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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公开(公告)号：CN111707986A
公开(公告)日：2020-09-25
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：CN107679433B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710933785.1
申请日：2017-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明公开了一种带PIE解码功能的数字校准时钟电路及控制方法，包括：时钟校准控制逻辑电路及PIE解码电路和数字控制时钟电路。其中，时钟校准控制逻辑电路及PIE解码电路由PIE符号计数检测电路、Query命令前导头检测电路、Tari判别电路、数据“1”标准采样值计算电路、门限判决电路、PIE数据判决电路、状态转换电路和时钟校准控制字产生逻辑组成。数字控制时钟电路在时钟校准控制逻辑电路及PIE解码电路的控制下完成时钟校准。本发明采用ISO/IEC 18000‑63标准中规定的Query命令实现时钟校准，不增加额外的时钟校准步骤，降低了时钟电路设计复杂度；同时还实现了PIE解码功能。
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公开(公告)号：CN110809240A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911068801.0
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于WiFi多维参数特征的室内目标被动跟踪方法。首先采用共轭相乘方法消除原始信道状态信息(Channel State Information，CSI)包含的相位误差以及静态路径信号成分进而获得动态路径信号成分；然后，使用串行干扰消除方法进行信号到达角、飞行时间以及多普勒频移多维参数初始化，之后利用基于噪声更新的频域空间交替广义期望最大化算法完成时频空多维参数联合估计；接着，运用基于最小代价多路径网络的混合数据关联方法从多条路径信号中将目标路径信号挑选出来；最后，利用目标路径信号参数构建椭圆-直线联合模型实现目标定位跟踪。相比现有的无源跟踪技术，本发明基于现有的商用WiFi设备，不需要额外的定制硬件，实现高精度参数估计，进而实现目标跟踪。
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