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公开(公告)号：CN110334788B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910609096.4
申请日：2019-07-08
Applicant: 北京信息科技大学
Inventor： 崔英花
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的分布式多天线阅读器定位系统及其方法。该方法包括：实现基于深度神经网络的射频识别定位算法，所述算法包括：构造所述深度神经网络的模型；训练数据获取；提取信号特征；以及结合UWB超宽带定位技术实现训练样本的自动生成和神经模型的自动学习，其特征在于，所述深度神经网络的输入特征向量包含所述阅读器的位置、将所述阅读器与其天线相连的馈线的长度、接收信号的RSSI、相位以及到达时间。本发明解决了阅读器的位置不能变动的问题，使得阅读器及其天线的位置变动不影响样本数据的收集，系统能够自适应地学习复杂多变的室内环境，实现精准实时定位。
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公开(公告)号：CN115730620A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211506159.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 北京信息科技大学
Inventor： 崔英花
Abstract: 本发明提供了一种预制定位模板和深度神经网络的射频识别定位方法及系统，其中，方法包括：预制特定个数的不同形状及不同尺寸的定位子区域，通过为每个定位子区域设置各自的阅读器及天线的布置方案，获取定位模板；为每个定位模板构造深度神经网络定位模型，从而获取每个定位模板所对应的定位模型；将待定位区域划分为若干定位子区域的形式，并按照定位子区域所对应的定位模板设置阅读器及天线，根据定位模板所对应的定位模型进行定位预测。本发明通过设置定位模板的形式，使得相同定位子区域进行定位时使用同一个深度神经网络定位模型进行定位，而不必为每个局部定位区域分别进行训练，减少了定位过程中的神经网络的训练次数。
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公开(公告)号：CN104361306B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410670090.5
申请日：2014-11-20
Applicant: 北京信息科技大学
Inventor： 崔英花
IPC: G06K7/00
Abstract: 本发明提供一种标签识别方法、装置及系统，所述方法应用于射频识别RFID阅读器，所述方法包括：向多个RFID标签发送初始化指令，所述初始化指令包括测试值Q0，使所述RFID标签根据所述测试值Q0发送反馈信号；若在所述初始化指令发送后的预设个测试周期内，接收的反馈信号均不为空且均不冲突时，调用以Q0为初始值的Q参数算法识别多个RFID标签中的信息。因此，本发明可以避免RFID系统中多标签碰撞现象，进而能够使RFID阅读器准确获取RFID标签中的信息，并能够进一步提高识别效率。
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公开(公告)号：CN115733542B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211495946.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04B7/185 , H04W28/10 , H04W28/08 , G06F18/214 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种星间链路路径规划方法、装置及介质。其中，方法包括：在LEO卫星执行蚁群算法采集各链路的参数信息并传输至GEO卫星集群；GEO卫星集群对各链路的参数信息进行处理，生成输入矩阵并传输至地面控制中心；GEO卫星集群将输入矩阵输入至预先训练的路径决策模型中进行预测，确定多种可行路径，其中路径决策模型由地面控制中心进行训练得到的；GEO卫星集群根据多种可行路径以及需求任务，通过模糊逻辑处理，确定最优可行路径并传输至LEO模型。
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公开(公告)号：CN110334788A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910609096.4
申请日：2019-07-08
Applicant: 北京信息科技大学
Inventor： 崔英花
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的分布式多天线阅读器定位系统及其方法。该方法包括：实现基于深度神经网络的射频识别定位算法，所述算法包括：构造所述深度神经网络的模型；训练数据获取；提取信号特征；以及结合UWB超宽带定位技术实现训练样本的自动生成和神经模型的自动学习，其特征在于，所述深度神经网络的输入特征向量包含所述阅读器的位置、将所述阅读器与其天线相连的馈线的长度、接收信号的RSSI、相位以及到达时间。本发明解决了阅读器的位置不能变动的问题，使得阅读器及其天线的位置变动不影响样本数据的收集，系统能够自适应地学习复杂多变的室内环境，实现精准实时定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104766032B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201510033442.0
申请日：2015-01-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06K7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多接收天线同时识别多个标签的Q参数实现方法，其具体是阅读器根据接收到的RN16信号，结合多接收天线对待识别的标签做位置估计，从中选择出不相干的若干个标签；再由阅读器发送的ACK信号的RN16信息通知一个或多个对应的标签同时发送其EPC数据；标签在EPC数据前插入一个正交序列，使得阅读器可以获取到信道参数，从而正确的同时识别多个标签数据。本发明能有效的利用了标签冲突信号，允许多个标签同时发送数据，多接收天线的识别效果也更好，大大提高了标签识别效率，也极大地促进RFID技术的发展。
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公开(公告)号：CN110321745B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201910609099.8
申请日：2019-07-08
Applicant: 北京信息科技大学
Inventor： 崔英花
Abstract: 本发明涉及一种解决多个阅读器的冲突的方法和分布式定位系统。该方法包括：对于在分布式定位系统中的多个阅读器中的每一个，确定其对应的区域以及其能够影响的相邻区域；当多个阅读器中的一个要进行标签识别时，首先在分布式定位系统中广播BeginRequest报文，以便通知其他阅读器自己要开始识别工作；在识别工作完成之后，在分布式定位系统中广播SendOver报文，以便通知其他阅读器自己的识别工作结束，其中如果两个相邻区域中的阅读器同时广播BeginRequest报文，则两个相邻区域中的阅读器将各自广播CancelRequest报文，以便通知对方取消本次识别工作，并且随机延迟一段时间之后再次广播BeginRequest报文。本发明解决了相邻区域中的阅读器相互干扰的问题，使得系统的整体定位效率得到提高。
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公开(公告)号：CN113377630B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110312047.1
申请日：2021-03-24
Applicant: 北京信息科技大学
Inventor： 崔英花
Abstract: 本发明公开了一种通用的KPI异常检测框架实现方法，包括如下步骤：步骤1：采用动态基线方法判定KPI数据是否异常；步骤2：从统计特征算法库中选择若干算法进行权重投票进一步做排查步骤1排查后的异常数据；步骤3：从算法库中选择算法对步骤2排查后的异常数据进行检查。本发明提出了一种三轮异常检测的算法框架，该算法框架组合了实时快速的动态基线方法，基于统计特征的算法集，以及基于神经网络或有监督的异常检测，可以达到高效处理与精确检测的最佳效果。
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公开(公告)号：CN110321745A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910609099.8
申请日：2019-07-08
Applicant: 北京信息科技大学
Inventor： 崔英花
Abstract: 本发明涉及一种解决多个阅读器的冲突的方法和分布式定位系统。该方法包括：对于在分布式定位系统中的多个阅读器中的每一个，确定其对应的区域以及其能够影响的相邻区域；当多个阅读器中的一个要进行标签识别时，首先在分布式定位系统中广播BeginRequest报文，以便通知其他阅读器自己要开始识别工作；在识别工作完成之后，在分布式定位系统中广播SendOver报文，以便通知其他阅读器自己的识别工作结束，其中如果两个相邻区域中的阅读器同时广播BeginRequest报文，则两个相邻区域中的阅读器将各自广播CancelRequest报文，以便通知对方取消本次识别工作，并且随机延迟一段时间之后再次广播BeginRequest报文。本发明解决了相邻区域中的阅读器相互干扰的问题，使得系统的整体定位效率得到提高。
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公开(公告)号：CN105718834A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610023626.3
申请日：2016-01-08
Applicant: 北京信息科技大学
CPC classification number: G06K7/10128 , G06K7/0008
Abstract: 本发明涉及一种消除识别盲区的方法，其包括：将待识别的目的区域合理布置参考标签并进行编号；由阅读器选择若干个参考标签组成一个集合，通过对这个集合中标签的识别，确定先后要启动的天线次序；从已知参考标签集合中每个标签的位置和阅读器天线集合中每个天线的位置，选择一根天线作为将启用的天线；使用所选择的天线先对标签集合中的每个参考标签依次进行识别，并记录识别的标签集合及未识别的标签集合，选择标签集合不为空的天线对待识别的标签进行识别；进行下一轮识别，直至所有的参考标签都被识别完毕。本发明构思合理，步骤简单，具有较强的抗干扰能力和金属环境适应性，识别效率较高。
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