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公开(公告)号：CN106199514B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610551541.2
申请日：2016-07-13
Applicant: 西北大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明涉及一种基于指纹自适应环境变化的被动式室内定位方法，包括在样本区域部署传感器节点，通过所部署的传感器节点采集整个样本区域的初始RSS指纹矩阵，通过整个区域的RSS矩阵获取初始参考矩阵，然后计算指纹矩阵和参考矩阵之间的关系矩阵，更新指纹矩阵的时候，测量样本区域中参考位置的新RSS参考矩阵和未受到目标干扰的RSS值形成第一个约束条件，利用关系矩阵和新RSS参考矩阵作为第二个约束条件，利用受干扰最大矩阵的2个性质作为第三个约束条件，利用LoLi‑IR算法来更新指纹矩阵，利用非线性最优化将实时测量的RSS向量和更新后的指纹矩阵进行匹配，高精度恢复目标的位置。既能提供令人满意的高精度又能大大减少更新指纹库所需的时间和成本。
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公开(公告)号：CN108629380A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810446980.6
申请日：2018-05-11
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的跨场景无线信号感知方法，该方法首先分别从部署了无线收发设备的原场景和目标场景采集步态或手势对应的无线信号，将收集到的无线信号在进行预处理后，进行特征提取生成训练数据，最后将提取的特征数据输入学习算法中进行学习，最终得到迁移函数，使用该迁移函数可迁移任何新来的未知的数据对象，它是脱机执行的一次性成本，而不需要进行额外的函数关系训练成本。本发明方法解决了跨场景的WiFi感知问题，即利用少量的训练样本训练迁移函数，利用该模型可迁移任意未知的对象到新的目标环境中，从而实现跨场景的识别或认证。
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公开(公告)号：CN104898089B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510157843.7
申请日：2015-04-03
Applicant: 西北大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于空间迁移压缩感知的被动式定位方法，属于被动定位领域。所述发明包括部署传感器节点；采集样本区域和待监测区域中参考位置处的矩阵；得到迁移函数；根据所述迁移函数，将所述样本区域的感知矩阵和所述待监测区域中的测量向量进行迁移，得到迁移后的感知矩阵和迁移后的测量向量；根据迁移后的感知矩阵和迁移后的测量向量，利用压缩感知理论恢复目标的位置。本发明通过将样本区域的感知矩阵和监测区域的测量向量进行迁移，并利用压缩感知的定位方法，来确定监测区域中目标的位置信息，从而避免了对待监测区域进行感知矩阵重新构建带来的人力消耗和通信开销，提高了利用压缩感知实现不同区域定位的可行性。
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公开(公告)号：CN106570639A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610966591.7
申请日：2016-10-28
Applicant: 西北大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/06311
Abstract: 本发明公开了一种众包系统中兼顾用户异质性与用户偏好的任务分配方法，该方法权衡任务的预算、用户异质性以及用户偏好，基于多对一匹配机制，找到最佳的用户‑任务匹配；该分配方案的核心在于，在算法运行的整个过程，每项任务的完成质量总和非减。本发明方法为众包系统提供了一种新的分配思路和具体方案，克服了当前的众包系统任务分配策略未考虑用户异质性和用户偏好的问题，由本发明算法得到的匹配结果具备个体理性、公平性且不浪费性等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103532845B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201310488535.3
申请日：2013-10-17
Applicant: 西北大学
IPC: H04L12/721 , H04L1/18 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种用于间歇性连通无线传感器网络的路由协议，包括初始化阶段S1和运行阶段S2；确定网络中所有传感器节点在网路中的层数；确定所有传感器节点的下一跳邻居表；确定转发集：分别将每个传感器节点的下一跳邻居表中的节点按照与当前节点形成链路的SLQE度量以降序排序，取前k个节点组成该当前节点的转发集；对传感器网络中的每个节点的转发集排序，生成排序后的转发集；网络中每个节点按照排序后的转发集将数据包转发给下一跳节点，直至数据包发送到sink节点。本发明解决了无线链路不可靠、不稳定性导致的数据收集的实时性和可靠性问题。使得数据收集在网络生命期、数据转发率和传输延迟方面得到平衡。
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公开(公告)号：CN103491591B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201310476866.5
申请日：2013-10-12
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络复杂区域划分方法和节点定位方法。所涉及的划分方法包括：确定无线传感器网络复杂区域的边界节点，得到边界节点集；确定边界节点中的凹节点和凸节点；将无线传感器网络复杂区域划分为多个凸拓扑结构的子区域。所涉及的定位方法包括利用所涉及的复杂区域划分方法对复杂区域进行划分，然后利用传统的定位方法对各子区域进行定位。本发明的方法适合大规模复杂区域的监测，且定位精度高。
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公开(公告)号：CN106250787A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610575056.9
申请日：2016-07-20
Applicant: 西北大学
CPC classification number: G06K7/0008 , G06K7/00 , G06K9/0051 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种低代价高鲁棒性的非绑定式活动识别方法，该方法利用RFID系统获取目标活动引起的获取离线阶段的多普勒频移信息并存储，再将离线指纹信息和每个活动对应的在线指纹信息进行匹配，计算得到当前人执行的活动；本发明利用多普勒频移信息和指纹匹配来识别目标的活动，仅需要少量廉价的RFID被动式标签就可以对目前人所做的活动进行识别，所需经济成本低，突破了传统意义上使用昂贵设备才能实现活动识别，在无线活动识别领域是一种未被探讨的新活动识别方法。
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公开(公告)号：CN106211319A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610575118.6
申请日：2016-07-20
Applicant: 西北大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明公开了一种基于WI-FI信号的非指纹被动式定位方法,该方法包括如下步骤：步骤1，构建WI-FI收发网络；步骤2，采集WI-FI信号中的CSI值；步骤3，滤波预处理过程；步骤4，预估待测目标的有效高度和匹配参数；步骤5，利用匹配参数得到待测目标的衰减值，通过其衰减值确定待测目标所处区域；步骤6，定位目标。本发明相比于指纹定位方法，解决了其指纹采集过程中耗费时间和人力的问题，并且鲁棒性好，实用性强；本发明通过提取WI-FI信号中的CSI信息，解决了现有非指纹定位方法定位精度低的问题。
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公开(公告)号：CN105246121A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510640987.8
申请日：2015-09-30
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种移动sink信息收集路径的可变维粒子群构建方法，属于通信领域。所述发明包括生成可变维粒子群，使用最近维度跟踪策略对可变维粒子群中粒子的维度进行更新，根据模拟退火策略对是否将可变维粒子群中的粒子实施替换进行判定，并对粒子维度进行合并、以及对粒子进行倒序处理，最终选取符合预设条件的最优解作为移动sink节点的最佳路径。通过在移动sink节点的路径规划中引入可变维粒子群的概念，以对可变维粒子群进行迭代优化的方式获取sink节点的信息收集路径，避免了现有技术中无法快速确定最优路径这一缺陷的发生，提高了移动sink节点在信息收集过程中的效率。
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