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公开(公告)号：CN114866166B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210219478.8
申请日：2022-03-08
Applicant: 西北大学
IPC: H04B17/309 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 发明公开了一种基于CNN的Wi‑Fi子载波干扰识别方法，具体包括以下步骤：步骤1，采集异构无线网络中Wi‑Fi子载波的信道特征信息并分类；步骤2，预处理并将得到的数据集划分为训练集和测试集；步骤3，对步骤2得到的训练集通过CNN模型学习训练，得到训练后的子载波分类模型；所述CNN模型包括输入层、中间层L、输出层；所述中间层包括两层卷积层、非线性拟合函数、全连接层、激活函数；步骤4，根据步骤3训练得到的分类模型对测试集中的子载波进行干扰识别，定位受干扰子载波和不受干扰子载波。实验结果及性能分析表明，相对于现有技术，本发明所提供的方法在精确度、泛化能力等方面均有提高。
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公开(公告)号：CN114580472B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202210187119.9
申请日：2022-02-28
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明提供了一种工业互联网中因果与注意力并重的大型设备故障预测方法，该方法基于大型设备的故障样本，通过分析传感器数据与故障之间存在的潜在因果关系来构建因果分析模型，结合因果分析与时间注意力机制预测大型设备的故障。本发明的预测方法采取一种有监督的学习方式，收集故障样本，提取故障特征，通过分析特征与故障之间存在的潜在因果关系来构建因果分析模型，结合因果分析与时间注意力机制，实现设备故障的预测。本发明的预测方法基于因果分析，探究特征与故障预测准确度之间的潜在关系，为面向大型设备故障预测模型的特征选取提供一个可行方法，进而为故障的主因特征分配较大权重，为次因特征分配较小权重。
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公开(公告)号：CN115439883A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210956575.5
申请日：2022-08-10
Applicant: 西北大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及一种手势识别模型训练方法，包括：构建特征提取网络框架；基于特征提取网络框架构建全局模型、至少一个局部模型和至少一个新域模型；基于全局模型的参数和局部手势训练数据训练局部模型，以更新局部模型的参数；基于全局模型的参数和个性化手势训练数据训练新域模型，以更新新域模型的参数；基于更新后的局部模型的参数和更新后的新域模型的参数更新全局模型的参数。本申请的手势识别模型训练方法至少具有以下有益技术效果之一：能够得到泛化的跨域通用手势识别模型和多个个性化的局部模型，进而提高跨域高精度的目标手势识别率，并减少集中收集数据的代价。
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公开(公告)号：CN114970618A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210538734.X
申请日：2022-05-17
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明提供了一种基于毫米波雷达的环境鲁棒的手语识别系统，其中包括：步骤4，手语无线信号特征处理：选择采用原始无线信号经过两次傅里叶变换同时再经过去噪，去除静态物体信息的无线信号range，dopp l er特征作为分类网络的特征。步骤5，手语单词分类：使用分类网络对手语的回波无线信号进行分类，所属的分类网络为无线信号的frame‑range，frame‑dopp l er特征以及手语符号即对应的标签经过训练得到一个好的深度学习模型。
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公开(公告)号：CN114742661A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210202068.2
申请日：2022-03-03
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种有向符号网络中基于图神经网络的节点地位对抗攻击方法：步骤1：构建有向符号网络中节点的社会地位评估模型；步骤2：构建面向有向符号网络的节点地位对抗攻击模型，同时基于步骤1所构建的社会地位评估模型，根据攻击需求对图进行修改，得到对抗攻击图。本发明针对符号有向图，引入结合了地位理论这一研究，此前的相关研究并没有针对这种图数据的；除了在图的数据类型上有所不同，本发明还在设计攻击目标函数的约束中，考虑到了除了目标节点之外的其他节点的稳定性，在维持其他节点的稳定的基础上，提高目标节点的地位评估结果，试验证明，与同类算法相比，本发明的方法攻击性能更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113015140B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110138530.2
申请日：2021-02-01
Applicant: 西北大学
IPC: H04W4/70 , H04W24/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及一种LoRa上行系统中节能的自适应虚拟MIMO传输方法，包括：获取所述LoRa上行系统中SIMO传输的系统最大能效；获取所述LoRa上行系统中虚拟MIMO传输的系统最大能效；比较所述SIMO传输的系统最大能效与所述虚拟MIMO传输的系统最大能效；选择较大的系统最大能效对应的传输作为所述LoRa上行系统的传输。本发明的LoRa上行系统中节能的自适应虚拟MIMO传输方法，利用LoRa网关的多天线技术，将虚拟MIMO传输引入LoRa系统，解决了具有相同扩展因子的终端引起的干扰问题。
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公开(公告)号：CN114580472A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210187119.9
申请日：2022-02-28
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明提供了一种工业互联网中因果与注意力并重的大型设备故障预测方法，该方法基于大型设备的故障样本，通过分析传感器数据与故障之间存在的潜在因果关系来构建因果分析模型，结合因果分析与时间注意力机制预测大型设备的故障。本发明的预测方法采取一种有监督的学习方式，收集故障样本，提取故障特征，通过分析特征与故障之间存在的潜在因果关系来构建因果分析模型，结合因果分析与时间注意力机制，实现设备故障的预测。本发明的预测方法基于因果分析，探究特征与故障预测准确度之间的潜在关系，为面向大型设备故障预测模型的特征选取提供一个可行方法，进而为故障的主因特征分配较大权重，为次因特征分配较小权重。
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公开(公告)号：CN113971437A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111118700.7
申请日：2021-09-24
Applicant: 西北大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V40/20 , G06N3/04 , H04B17/30 , H04W4/30
Abstract: 本发明公开了一种基于商用Wi‑Fi设备的高精度可跨域的手势识别方法，包括在监测区域部署Wi‑Fi收发设备；在监测范围内做手势，采集CSI数据；从原始CSI数据中获取手势对应的DFS；对手势对应的DFS数据进行预处理，获取不同域中不同类型手势的低维特征数据；将不同域中不同类型手势的低维特征数据输入到任务生成模块，得到单域任务和多域任务；将单域任务、多域任务组合分批输入至元任务残差网络进行训练，得到源域手势训练模型；调整样本手势训练模型精度，完成跨域手势的识别。本发明的方法既能在跨域的情况下提供令人满意的高精度手势识别率又能大大减少所需的代价。
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公开(公告)号：CN113938172A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111112772.0
申请日：2021-09-18
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种信号波束赋形对准无源传感器的方法，该方法利用阵列天线实现波束赋形，并将波束对准无源传感器，增强无源传感器的入射信号和后向散射信号，可有效的避免发射端和接收端之间视距(LOS)通道以及环境多径的干扰，增强无源传感器的有效工作范围，具有可靠性和实用性。本发明实现的信号波束赋形对准无源传感器的方法，也可以应用在其他无源传感器环境感知中，所需经济成本低，突破了传统通信上使用昂贵设备才能实现的波束赋形对准无源传感器。
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公开(公告)号：CN110292383B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910438584.3
申请日：2019-05-24
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RF技术的多目标呼吸频率检测方法及系统，利用RF技术实现高精度的呼吸检测。本发明利用多目标胸部位移所引起的微小的射频信号振幅变化来检测呼吸，过程中检测不需要用附带任何设备，利用多个廉价的RF无源标签在不同位置的协同部署，以及利用“死角”消除目标间的相互干扰，通过频域消除非呼吸引起的信号变化，最终实现精准区分多个目标的呼吸，提高了监测系统的可行性及鲁棒性。
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