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公开(公告)号：CN115119297A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210738862.9
申请日：2022-06-28
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W56/00 , H04W4/33 , H04B17/391
Abstract: 本申请涉及物联网应用技术领域，尤其涉及一种基于LoRa信号路径衰减模型的室内动态测距方法。方法包括：以节点和网关之间的收发距离，以及影响LoRa信号传输效果的动态环境变量为参数，建立路径衰减模型；获取历史信号强度序列并且根据历史信号强度序列预测当前时刻的信号强度预测值，以及计算当前时刻的信号强度预测值与上一时刻的信号强度实际值的差值，得到信号强度差值；根据历史信号强度序列，确定上一时刻的动态环境变量实际值，以及根据路径衰减模型和信号强度差值，上一时刻的动态环境变量实际值进行自适应调整，得到当前时刻的动态环境变量预测值；根据路径衰减模型和当前时刻的动态环境变量预测值，确定当前时刻的收发距离的预测值。
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公开(公告)号：CN110414479B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910731674.1
申请日：2019-08-08
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法。本发明公开了一种饮水行为感知方法，涉及行为感知技术领域，其包括以下步骤：S1，数据预处理，对采集到的CSI的原始相位进行偏移消除，然后对经过偏移消除后的原始相位做差获得相位差以消除时间延迟，再进行异常值去除和数据平滑处理；S2，动作分割与识别，将步骤S1所得的相位差信号进行分割，识别出其中的饮水行为；S3，饮水量估计，分析饮水行为，对饮水方式进行划分，并对每种饮水方式下的吞咽进行检测估计，建立饮水量估计模型，进行饮水量估计，本发明的有益效果是：将CSI信号中包含的原始相位作为输入，来实现非侵入的零隐私泄露的饮水行为感知与饮水量估计的目的，能够在保护用户隐私的情况下非侵入的对其饮水行为进行感知。
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公开(公告)号：CN113616188A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110918251.8
申请日：2021-08-11
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不可听声音调频连续波的呼吸监测方法，包括：在人体监测范围内发射经调制的发射信号，使得发射信号能够通过胸腔反射；接收经过反射后的接收信号，并且对接收信号和发射进行预处理，得到消除噪音后的接收信号和发射信号；将预处理后的接收信号与发射信号进行混合处理，得到差频信号；对差频信号进行信号处理，从差频信号的变化中提取呼吸信号，进行人体呼吸监测。基于不可听声音调频连续波和基于慢特征分析的非监督的呼吸速率计算的呼吸监测方法。该方法无需额外硬件配置，仅仅利用智能手机内置的扬声器和麦克风，使用人耳感知不到的高频声音信号，利用声音信号回波完成人体呼吸监测，对不同的室内环境都具有健壮性。
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公开(公告)号：CN115119297B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210738862.9
申请日：2022-06-28
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W56/00 , H04W4/33 , H04B17/391
Abstract: 本申请涉及物联网应用技术领域，尤其涉及一种基于LoRa信号路径衰减模型的室内动态测距方法。方法包括：以节点和网关之间的收发距离，以及影响LoRa信号传输效果的动态环境变量为参数，建立路径衰减模型；获取历史信号强度序列并且根据历史信号强度序列预测当前时刻的信号强度预测值，以及计算当前时刻的信号强度预测值与上一时刻的信号强度实际值的差值，得到信号强度差值；根据历史信号强度序列，确定上一时刻的动态环境变量实际值，以及根据路径衰减模型和信号强度差值，上一时刻的动态环境变量实际值进行自适应调整，得到当前时刻的动态环境变量预测值；根据路径衰减模型和当前时刻的动态环境变量预测值，确定当前时刻的收发距离的预测值。
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公开(公告)号：CN111148099A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010001682.3
申请日：2020-01-02
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W12/04
Abstract: 本发明适用于通讯技术领域，提供了一种侧信道密钥生成方法、装置及通讯系统，该侧信道密钥生成方法可应用于进行加密通讯的信息发送端，其包括以下步骤：在发送通讯开始信号后，采集信道状态相位信息；对所述采集的信道状态相位信息进行相位校正，生成相位校正后的信道状态相位信息；对所述相位校正后的信道状态相位信息进行量化处理，生成预设长度的二进制位；对所述预设长度的二进制位进行校验，生成校验码，并发送给与所述信息发送端进行加密通讯的信息接收端；在所述预设长度的二进制位中随机选取位数生成通讯密钥，并将所述选取位数的索引发送给所述信息接收端。本发明提供的侧信道密钥生成方法，可以大大提高密钥生成的一致率、生成率、随机性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118350413A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410530328.8
申请日：2024-04-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，具体公开了一种基于截断逻辑的联邦解耦算法处理联邦学习全局数据的方法，将N个参与联邦学习的客户端n的本地数据分为缺失类别#imgabs0#和激活类别#imgabs1#分别代表客户端没有数据和有数据的类别；将N个参与联邦学习的客户端n本地模型训练的逻辑截断为缺失类逻辑#imgabs2#和激活类逻辑#imgabs3#基于缺失类逻辑#imgabs4#计算截断知识蒸馏损失；然后基于激活类逻辑#imgabs5#计算截断式向量缩放损失；将截断知识蒸馏损失和截断式向量缩放损失结合起来作为N个参与联邦学习的客户端n的本地模型在训练阶段使用的目标函数，以促进平衡的本地模型参数#imgabs6#的训练。与现有技术相比，本发明通过截断逻辑进行解耦，不仅提高了模型的性能，还增强了其平衡性。
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公开(公告)号：CN118301549A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410398781.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W4/024 , H04W4/33 , H04W64/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于室内定位领域，具体公开了一种基于生成式对抗网络的射频指纹增强方法及系统，首先将移动设备采集到的Wi‑Fi指纹、惯导数据严格按照时间顺序排列，得到时序‑路径数据；将得到的时序‑路径数据利用递归图生成多通道RP图特征；设计一个多模态对抗生成网络AVF‑net，将生成的多通道RP图特征作为多模态对抗生成网络AVF‑net的输入，输出增强后的虚拟指纹；该系统包括：序列划分单元、数据预处理单元、增强虚拟指纹网络单元。与现有技术相比，本发明的基于生成式对抗网络的射频指纹增强方法及系统对现有指纹定位系统稳定性提升有显著作用，同时耗时、算法适配性等测试均表现优秀。
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公开(公告)号：CN113609976A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110892154.6
申请日：2021-08-04
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi设备的方向敏感多手势识别系统及方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征分析模块、异常手势过滤模块以及手势识别模块，通过WiFi接收端采集WiFi发射端发射的WiFi信号中的CSI数据并存储，从采集到的CSI数据中获取CSI振幅信息；对获取得CSI振幅信息进行预处理得到消除降噪且完全包含手势信息的CSI数据；采用基于SVM的非法数据判定算法对预处理后的手势信息的数据中非法CSI数据进行判定，滤除异常手势动作，得到判定为合法CSI数据；将判定的合法CSI数据输入DNN神经网络，采用基于菲涅尔区模型的方法对不同方向的手势动作进行特征分析，确定相同手势动作的不同方向，然后对不同方向的手势动作进分类输出手势识别结果。
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公开(公告)号：CN110381296A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910660251.5
申请日：2019-07-22
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种空巢老人智能健康管理系统，涉及对空巢老人的健康管理技术领域，其包括：图像采集模块，通过无线传输通信网络与数据管理控制中心通讯，用于获取老人的行为画面，并对老人的面部表情进行捕捉，并将获得的信息传输给数据管理控制中心；生物信号采集模块，安装在老人身上，通过无线传输通信网络与数据管理控制中心通讯，用于获取老人的生物信号；本发明的有益效果是：将智能摄像头、智能手环采集到的老人面部表情信息、生物电信号等送入家庭网关，对空巢老人的情绪、健康和室内活动情况进行全方位实时监控，有效实现对空巢老人情绪的判别，进而通知监护人进行对应的安抚等，可实现对老人的智能健康管理。
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公开(公告)号：CN113609976B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110892154.6
申请日：2021-08-04
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/2411 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi设备的方向敏感多手势识别系统及方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征分析模块、异常手势过滤模块以及手势识别模块，通过WiFi接收端采集WiFi发射端发射的WiFi信号中的CSI数据并存储，从采集到的CSI数据中获取CSI振幅信息；对获取得CSI振幅信息进行预处理得到消除降噪且完全包含手势信息的CSI数据；采用基于SVM的非法数据判定算法对预处理后的手势信息的数据中非法CSI数据进行判定，滤除异常手势动作，得到判定为合法CSI数据；将判定的合法CSI数据输入DNN神经网络，采用基于菲涅尔区模型的方法对不同方向的手势动作进行特征分析，确定相同手势动作的不同方向，然后对不同方向的手势动作进分类输出手势识别结果。
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