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公开(公告)号：CN113219405A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110405844.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种室内动态多目标无源被动定位和数量估计的方法，首先在室内四周部署无线传感器节点，形成监测区域，构成无线传感器拓扑网络；接着对无线传感器拓扑网络建立权重模型，并对监测区域划分像素和对像素做空间协方差处理；然后利用权重模型和协方差模型得到投影矩阵，处理传感器节点接收的视距链路的接收信号强度(RSS)值，生成无线层析成像(RTI)图像，并利用高斯模型消除图像噪声；再找出图像中所有局部峰值，使用恒虚警方法过滤，得到候选目标点；最后利用密度聚类算法和动态阈值门限得到多目标的定位和数量估计。本发明可对所部署的无线传感器网络室内监测区域的多个目标进行动态定位和数量估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114928811A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210480875.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的超宽带矿井下人员精确定位方法，首先在矿井隧道、矿区等需要定位的地方布置超宽带硬件基站节点，人员进入携带超宽带标签节点；基站与标签进行通信，利用基站读取到的超宽带帧数据传输的诊断数据，输入至训练好的神经网络分类器中，判断通信设备二者的视距情况；接着根据不同的视距情况，利用不同的误差修正模型消除测距中的噪声影响；接着再利用卡尔曼滤波算法对每次的测距进行滤波；紧接着使用三边质心定位算法对标签节点做出精确的定位；最后加上地图限制，对定位结果进行优化改善。本发明可以有效提高矿井等环境下的人员定位精度。
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公开(公告)号：CN113311385A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110541887.5
申请日：2021-05-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种用超宽带技术进行动态目标检测的方法。该方法首先需要在待检测的区域两侧部署一对超宽带节点作为传感器，它们彼此收发特定频率的超宽带信号作为采集信号。传感器部署完成后，首先需进行初步的背景采集以及噪声模型拟合，此过程仅进行一次，可视为系统初始化。基于所得到的噪声模型，我们利用恒虚警检测以及一系列针对此问题的难点提出的特定方法计算出目标检测阈值，从而实现对动态目标的实时检测。实验结果表明，本方法中所得到的检测结果极大的降低了杂波对检测精度的影响，得到了较低的虚警率与较高的检测率。随着无线传感器网络的发展，本发明可组网部署于敏感区域，在战场监测、智能交通等领域有着广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114928811B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210480875.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的超宽带矿井下人员精确定位方法，首先在矿井隧道、矿区等需要定位的地方布置超宽带硬件基站节点，人员进入携带超宽带标签节点；基站与标签进行通信，利用基站读取到的超宽带帧数据传输的诊断数据，输入至训练好的神经网络分类器中，判断通信设备二者的视距情况；接着根据不同的视距情况，利用不同的误差修正模型消除测距中的噪声影响；接着再利用卡尔曼滤波算法对每次的测距进行滤波；紧接着使用三边质心定位算法对标签节点做出精确的定位；最后加上地图限制，对定位结果进行优化改善。本发明可以有效提高矿井等环境下的人员定位精度。
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公开(公告)号：CN113219405B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110405844.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种室内动态多目标无源被动定位和数量估计的方法，首先在室内四周部署无线传感器节点，形成监测区域，构成无线传感器拓扑网络；接着对无线传感器拓扑网络建立权重模型，并对监测区域划分像素和对像素做空间协方差处理；然后利用权重模型和协方差模型得到投影矩阵，处理传感器节点接收的视距链路的接收信号强度(RSS)值，生成无线层析成像(RTI)图像，并利用高斯模型消除图像噪声；再找出图像中所有局部峰值，使用恒虚警方法过滤，得到候选目标点；最后利用密度聚类算法和动态阈值门限得到多目标的定位和数量估计。本发明可对所部署的无线传感器网络室内监测区域的多个目标进行动态定位和数量估计。
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公开(公告)号：CN113311385B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110541887.5
申请日：2021-05-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种用超宽带技术进行动态目标检测的方法。该方法首先需要在待检测的区域两侧部署一对超宽带节点作为传感器，它们彼此收发特定频率的超宽带信号作为采集信号。传感器部署完成后，首先需进行初步的背景采集以及噪声模型拟合，此过程仅进行一次，可视为系统初始化。基于所得到的噪声模型，我们利用恒虚警检测以及一系列针对此问题的难点提出的特定方法计算出目标检测阈值，从而实现对动态目标的实时检测。实验结果表明，本方法中所得到的检测结果极大的降低了杂波对检测精度的影响，得到了较低的虚警率与较高的检测率。随着无线传感器网络的发展，本发明可组网部署于敏感区域，在战场监测、智能交通等领域有着广阔的应用前景。
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