-
公开(公告)号：CN117394971B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202311332228.6
申请日：2023-10-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法，涉及无线通信的信道测量技术领域，包括以下步骤：主节点PN按照时间间隔函数Z(k)向从节点SN发送若干Wi‑Fi帧；SN接收到n个Wi‑Fi帧并测量CSI，根据各帧CSI获得解卷绕后的相位差序列ΔΘtrain；根据k和Z(k)构建接收时间间隔序列Ttrain，将接收时间间隔序列Ttrain和解卷绕后的相位差序列ΔΘtrain进行线性拟合，得到斜率为s的线性函数；对s进行处理得到PN与SN之间在第n帧时的时钟偏差Oclock(n)；SN继续接收PN发送的第k帧Wi‑Fi帧，然后根据Oclock(k‑1)和第k帧的CSI信息，使用卡尔曼滤波预测并更新时钟偏差，将计算得到的时钟偏差补偿到SN时钟。本发明使用卡尔曼滤波不断迭代时钟的偏差，并对SN的时钟进行补偿，从而达到主从节点长时间同步。
-
公开(公告)号：CN117320040B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311290479.2
申请日：2023-10-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信道状态信息的载波频偏误差长期动态估计方法，包括如下步骤：发送端向接收端发送若干Wi‑Fi帧，接收端对各帧的信道状态信息进行DC号子载波插值，并划分为训练段帧和追踪段帧，获得两者对应的相位序列和时间序列；通过plomb功率谱估计算法和MUSIC算法对训练段帧的相位序列进行谱估计得到训练段帧载波频率偏移的估计值；通过训练段帧载波频率偏移的估计值构建出追踪段帧的预测重构序列，校准该预测重构序列得到校准重构序列，并通过该校准重构序列得到追踪段帧的估计重构序列和重构残差序列，最后将重构残差序列补偿到估计重构序列得到追踪段帧的动态估计序列。本发明通过补偿机制实现对CFO的长期动态估计，大幅提高估计精确度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN114884781B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210503502.0
申请日：2022-05-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于线性规划和多信号分类算法的载波频偏估计方法，属于无线通信的信道测量技术领域，包括如下步骤：利用Wifi信号发送端Tx按照预设时间间隔Z(i′)向Wifi信号接收端Rx发送若干Wifi帧；测量各Wifi帧得到对应的若干CSI数据；对各CSI数据的相位数据插值，得到各CSI数据的0号子载波的相位序列；得到每两相邻CSI数据的相位差序列，并解卷绕相位差序列；重构Wifi信号发送端Tx的发送时间序列；得到斜率、自由度以及斜率标准差；得到频谱函数，并将频谱函数的峰值对应的频率值作为载波频率偏移CFO估计值；本方案解决了CSI中其它误差因素影响和载波频率偏移CFO候选值的问题。
-
公开(公告)号：CN117473311A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311346573.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/214 , H04B7/06 , H04W4/33 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种室内人流量检测方法、装置、设备及存储介质，该方法首先采集多个信道的信道状态信息并计算出去除误差后的CSI幅度值和相位，再根据去除误差后的CSI幅度值和相位对信道状态信息的误差进行消除，将误差消除的信道状态信息进行超采样得到超采样CSI并计算超采样CSI幅度值，并结合房间号标签以及位置标签构建数据集，通过卷积神经网络模型对数据集进行特征提取得到初始特征，根据初始特征和位置标签训练XGBoost模型，使得XGBoost模型根据信道状态信息获取位置估计和人流量估计，实现室内人流量的准确监测，通过对CSI幅度值进行超采样处理能够获得更高的时空分辨率，更精确地分析和定位人的位置特征信息。
-
公开(公告)号：CN117218372A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311191075.8
申请日：2023-09-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及电力智能运检技术领域，公开了一种输电线路器件缺损检测方法及系统，该方法，利用拍摄输电线路得到的图像数据对改进的YOLO v8模型进行训练，得到缺损检测模型；利用该缺损检测模型对线路器件进行缺损检测；其中，改进的YOLO v8模型为利用PP‑LCNet网络对YOLO v8模型的骨干网络进行改进获得的模型。本发明解决了现有技术存在的难以实时准确检测线路器件的缺损情况等问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114785435B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210411456.1
申请日：2022-04-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/309 , H04L27/00 , H04W24/08
Abstract: 本发明公开了一种基于零号子载波相位拟合的载波频偏估计方法，包括以下步骤：S1、根据自定义函数确定发送间隔控制Wi‑Fi信号发送端发送Wi‑Fi帧，得到每个Wi‑Fi帧的CSI数据；S2、通过Wi‑Fi信号接收端对每个Wi‑Fi帧的CSI数据的相位数据插值，计算相邻帧的相位差序列；S3、通过Wi‑Fi信号接收端通过自定义函数重构Wi‑Fi信号发送端的发送时间序列；S4、根据发送时间序列进行一阶线性拟合，完成载波频偏估计。本发明通过零号子载波的使用规避了CSI中其他误差因素的影响，通过非等间隔发送策略规避了CFO多候选值问题，最终实现了基于CSI的CFO精确估计。
-
公开(公告)号：CN114785435A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210411456.1
申请日：2022-04-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/309 , H04L27/00 , H04W24/08
Abstract: 本发明公开了一种基于零号子载波相位拟合的载波频偏估计方法，包括以下步骤：S1、根据自定义函数确定发送间隔控制Wi‑Fi信号发送端发送Wi‑Fi帧，得到每个Wi‑Fi帧的CSI数据；S2、通过Wi‑Fi信号接收端对每个Wi‑Fi帧的CSI数据的相位数据插值，计算相邻帧的相位差序列；S3、通过Wi‑Fi信号接收端通过自定义函数重构Wi‑Fi信号发送端的发送时间序列；S4、根据发送时间序列进行一阶线性拟合，完成载波频偏估计。本发明通过零号子载波的使用规避了CSI中其他误差因素的影响，通过非等间隔发送策略规避了CFO多候选值问题，最终实现了基于CSI的CFO精确估计。
-
公开(公告)号：CN114884781A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210503502.0
申请日：2022-05-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于线性规划和多信号分类算法的载波频偏估计方法，属于无线通信的信道测量技术领域，包括如下步骤：利用Wifi信号发送端Tx按照预设时间间隔Z(i′)向Wifi信号接收端Rx发送若干Wifi帧；测量各Wifi帧得到对应的若干CSI数据；对各CSI数据的相位数据插值，得到各CSI数据的0号子载波的相位序列；得到每两相邻CSI数据的相位差序列，并解卷绕相位差序列；重构Wifi信号发送端Tx的发送时间序列；得到斜率、自由度以及斜率标准差；得到频谱函数，并将频谱函数的峰值对应的频率值作为载波频率偏移CFO估计值；本方案解决了CSI中其它误差因素影响和载波频率偏移CFO候选值的问题。
-
公开(公告)号：CN117320040A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311290479.2
申请日：2023-10-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信道状态信息的载波频偏误差长期动态估计方法，包括如下步骤：发送端向接收端发送若干Wi‑Fi帧，接收端对各帧的信道状态信息进行DC号子载波插值，并划分为训练段帧和追踪段帧，获得两者对应的相位序列和时间序列；通过plomb功率谱估计算法和MUSIC算法对训练段帧的相位序列进行谱估计得到训练段帧载波频率偏移的估计值；通过训练段帧载波频率偏移的估计值构建出追踪段帧的预测重构序列，校准该预测重构序列得到校准重构序列，并通过该校准重构序列得到追踪段帧的估计重构序列和重构残差序列，最后将重构残差序列补偿到估计重构序列得到追踪段帧的动态估计序列。本发明通过补偿机制实现对CFO的长期动态估计，大幅提高估计精确度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN114760173B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210410241.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法，包括以下步骤：S1、通过Wi‑Fi信号接收端接收Wi‑Fi信号发送端发送的Wi‑Fi帧，处理得到每个Wi‑Fi帧的CSI；S2、通过Wi‑Fi信号接收端对每个Wi‑Fi帧的CSI的相位数据插值，并进行周期化处理得到相位时序数据；S3、通过LSP算法对相位时序数据进行谱分析，进而进行超分辨率谱分析得到谱分析结果的峰值响应及其对应频率；S4、根据谱分析结果的峰值响应及其对应频率完成载波频率偏移的估计。本方法通过零号子载波的使用规避了CSI中其它误差因素的影响；通过运用LSP及MUSIC算法实现在Tx非均匀发送或丢包情况下对CFO误差的鲁棒估计。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.026 seconds)
