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公开(公告)号：CN115705771A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110905821.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于强化学习的交通信号控制方法，通过路网观测当前道路状况生成训练样本，对包含状态空间S、动作空间A和激励函数r的深度强化学习(DQN)网络进行训练，最终采用训练后的DQN网络生成信号灯预测值对实际交通信号进行控制。本发明采用强化学习的方法进行信号控制从而充分考虑路况的实时变化的特点，从而提升路网的吞吐率的同时，引入交通流模型，同时严格选取冒险因子，从而有效避免因为强化学习固有缺陷而带来的问题。
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公开(公告)号：CN112218303B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202011043349.5
申请日：2020-09-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于Wi‑Fi识别系统的信号转换方法，通过对接收端空间位置变化的几何关系和Wi‑Fi的传播特性进行建模，从而将移动后的接收端采集得到的CSI信号直接转换成原始位置的Wi‑Fi接收设备收到的信号从而实现Wi‑Fi动作识别的设备位置无关性。本发明利用Wi‑Fi信号的传播特性，通过数学建模与基本的变换，使得被放置在其他位置的接收器利用收集的信号可以对人体动作姿态进行估计并最终将该信号转换为用户在面对Wi‑Fi设备时应该收到的信号，最终达到设备在几乎任意位置都可以进行用户动作识别的效果。
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公开(公告)号：CN112218303A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011043349.5
申请日：2020-09-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于Wi‑Fi识别系统的信号转换方法，通过对接收端空间位置变化的几何关系和Wi‑Fi的传播特性进行建模，从而将移动后的接收端采集得到的CSI信号直接转换成原始位置的Wi‑Fi接收设备收到的信号从而实现Wi‑Fi动作识别的设备位置无关性。本发明利用Wi‑Fi信号的传播特性，通过数学建模与基本的变换，使得被放置在其他位置的接收器利用收集的信号可以对人体动作姿态进行估计并最终将该信号转换为用户在面对Wi‑Fi设备时应该收到的信号，最终达到设备在几乎任意位置都可以进行用户动作识别的效果。
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