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公开(公告)号：CN114563784B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210447260.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于双毫米波雷达的船载环境入侵检测方法及系统，其方法包括：基于双毫米波雷达获得上雷达信号和下雷达信号；基于上雷达信号和下雷达信号获得目标对象的上RDA图和下RDA图；对上RDA图和下RDA图进行距离和角度维累积，获得上肢MD特征、上肢CVD特征、mDs特征和下肢MD特征；构建入侵检测模型，基于上肢MD特征、上肢CVD特征、mDs特征、下肢MD特征以及入侵检测模型，获得目标对象的运动状态和身份信息；构建入侵状态判别模型，基于运动状态、身份信息以及入侵状态判别模型，对目标对象的入侵状态进行判别。本发明克服船舶动态环境影响，提高了船载环境入侵检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114563784A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210447260.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于双毫米波雷达的船载环境入侵检测方法及系统，其方法包括：基于双毫米波雷达获得上雷达信号和下雷达信号；基于上雷达信号和下雷达信号获得目标对象的上RDA图和下RDA图；对上RDA图和下RDA图进行距离和角度维累积，获得上肢MD特征、上肢CVD特征、mDs特征和下肢MD特征；构建入侵检测模型，基于上肢MD特征、上肢CVD特征、mDs特征、下肢MD特征以及入侵检测模型，获得目标对象的运动状态和身份信息；构建入侵状态判别模型，基于运动状态、身份信息以及入侵状态判别模型，对目标对象的入侵状态进行判别。本发明克服船舶动态环境影响，提高了船载环境入侵检测的准确性。
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公开(公告)号：CN112423265B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011269279.5
申请日：2020-11-13
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 一种基于CSI的双循环神经网络的船载环境室内定位方法，包括以下步骤：分别在船舶室内环境和普通室内环境中，采集人行走时的CSI数据；将船舶室内环境CSI数据输入CSI去噪循环神经网络，之后，输入到CSI清洗模块，消除采样时间偏移、载波频率偏移和静态多径的影响，并输入到CSI参数估计模型，得到各路径信道参数；将各路径信道参数输入到基于LSTM的参数匹配循环神经网络中，得到由人反射的信号的路径信道参数，并输入到定位算法模型，得到人的实时位置；在船舶室内环境下，人在行走时，采集CSI数据，将CSI数据按上述步骤处理即可得到人的实时位置。本设计不仅降低了成本，而且提高了定位精度、减少了定位计算量。
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公开(公告)号：CN112949487A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110227313.0
申请日：2021-03-01
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi的船舶驾驶室值班人员数量检测方法及系统，该方法包括步骤：1)采集表征环境状态的无线信号得到原始状态信号；2)对原始数据信号进行解析，得到CSI信号；3)对所述CSI信号进行预处理，筛选出对环境感知敏感程度较高的子载波；4)对预处理后的CSI信号进行频域和时域特征提取，得到CSI特征信号；5)提取一个滑动窗口W内连续的CSI信号，分析其时域和频域信息，计算出在该信息下不同人员数量的统计特征；6)对计算得到的人员数量统计特征，利用支持向量机算法进行分类识别，识别船舶驾驶室值班人员数量。本发明可以有效实现对船舶驾驶室值班人员数量检测。
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公开(公告)号：CN112866902A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110033421.4
申请日：2021-01-12
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 一种动态危险船载环境自适应应急导航方法，该方法包括以下步骤：A、根据船舶结构提取船舶的3D拓扑模型，并据此模型布设船载无线传感器网络；B、基于船载无线传感器网络，利用图论理论建立船舶应急疏散模型；C、根据船舶应急疏散模型定义受损船舶环境下的乘客逃生最优路径；D、在预处理阶段，为每一个导航路标建立路径查找表；E、在实际导航阶段，根据乘客行走速度，参照路径查找表，为其确定下一个导航路标直至到达逃生集合点。本设计不仅提高了导航效率与导航成功率，而且提高了用户安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108414975B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201810113406.9
申请日：2018-02-05
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G01S5/08
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI序列匹配的船载节点定位方法，包括利用接收信号强度强弱与距离的定性关系，在定位前根据锚节点的位置对区域进行分割逐步逼近未知节点所在区域；通过区域编码和序列匹配实现未知节点自身的定位等步骤；本发明在充分考虑船舶构造复杂性的基础上，提出基于RSSI序列匹配的船载节点定位方法，该定位方法主要通过分割、建库、匹配三个步骤实现定位。整个定位方法在一定程度上有效的解决了船载环境下金属屏蔽严重、结构复杂、信号传输波动等问题，在较低的复杂度下不仅保证了较高的定位精度，还大大减少了定位过程中的计算量。
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公开(公告)号：CN110933633A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911233594.X
申请日：2019-12-05
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 一种基于CSI指纹特征迁移的船载环境室内定位方法，包括以下步骤：采集离线船舶运动数据和离线CSI数据；计算CSI矩阵与船舶运动数据之间的皮尔森相关系数，选取皮尔森相关系数最高的船舶运动数据作为船舶运动特征数据；将船舶运动特征数据输入到卷积自编码器得到船舶运动描述符；将船舶运动描述符和CSI矩阵输入基于无监督学习的指纹漫游模型，得到离线迁移CSI矩阵，利用深度学习策略来训练指纹漫游模型，以得到其中的参数；将采集的在线船舶运动数据和在线CSI数据经上述步骤处理得到迁移CSI指纹库，利用支持向量机进行位置匹配。本设计不仅降低了成本，而且提高了定位精度、减少了定位计算量。
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公开(公告)号：CN110986936B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201911303593.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 一种基于边缘计算的客轮人员定位导航方法，该方法先将UWB标签和姿态检测模块作为移动节点固定在位于某一客轮船舱室内的客轮人员身上，并初始化固定节点、由位于该客轮船舱室内的运动检测模块和UWB基站组成的移动节点和边缘计算模块，再实时采集UWB标签到UWB基站的距离数据、客轮人员姿态数据以及客轮运动参数，并将上述数据传送给边缘计算模块，然后边缘计算模块对接收到的上述数据依次进行误差补偿、融合约束计算，得到客轮人员的准确位置、速度和姿态数据，并将其上传至服务器。本设计不仅极大改善了系统延迟的问题，而且提高了定位导航的精度、稳定性好。
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公开(公告)号：CN112866902B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110033421.4
申请日：2021-01-12
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 一种动态危险船载环境自适应应急导航方法，该方法包括以下步骤：A、根据船舶结构提取船舶的3D拓扑模型，并据此模型布设船载无线传感器网络；B、基于船载无线传感器网络，利用图论理论建立船舶应急疏散模型；C、根据船舶应急疏散模型定义受损船舶环境下的乘客逃生最优路径；D、在预处理阶段，为每一个导航路标建立路径查找表；E、在实际导航阶段，根据乘客行走速度，参照路径查找表，为其确定下一个导航路标直至到达逃生集合点。本设计不仅提高了导航效率与导航成功率，而且提高了用户安全性。
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公开(公告)号：CN112423265A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011269279.5
申请日：2020-11-13
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 一种基于CSI的双循环神经网络的船载环境室内定位方法，包括以下步骤：分别在船舶室内环境和普通室内环境中，采集人行走时的CSI数据；将船舶室内环境CSI数据输入CSI去噪循环神经网络，之后，输入到CSI清洗模块，消除采样时间偏移、载波频率偏移和静态多径的影响，并输入到CSI参数估计模型，得到各路径信道参数；将各路径信道参数输入到基于LSTM的参数匹配循环神经网络中，得到由人反射的信号的路径信道参数，并输入到定位算法模型，得到人的实时位置；在船舶室内环境下，人在行走时，采集CSI数据，将CSI数据按上述步骤处理即可得到人的实时位置。本设计不仅降低了成本，而且提高了定位精度、减少了定位计算量。
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