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公开(公告)号：CN109784282A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910048358.4
申请日：2019-01-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明所述基于信号相干特征的被动式人员运动检测与追踪方法，首先对目标区域进行子区域划分；离线阶段，分别采集所有链路在无人员运动和有人运动条件下的接收信号强度(RSS，Received Signal Strength)作为样本数据；接下来利用滑窗机制对不同样本数据进行分组；然后，提取不同样本的相干直方图，构成特征矩阵，用于训练softmax分类模型的系统参数；在线检测与追踪阶段，利用相同滑窗机制，实时提取同样的相干直方图特征，构成特征向量，与样本softmax模型参数进行矩阵运算，进而明确实时数据的类别，判断当前环境下人员的状态；最后联合各条链路的检测结果对人员进行实时追踪，再利用中值滤波算法修正追踪结果。本发明能够运用于无线电通信网络环境，主要面向无线局域网人员运动检测与追踪方法，解决了传统检测方法中检测正确率低的问题。
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公开(公告)号：CN109274440B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201811182270.3
申请日：2018-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W12/122
Abstract: 本发明公布了一种基于环境特征自适应筛选的被动入侵检测方法，首先在目标感知区域内采集一组无人静默数据和有人走动数据，并提取每条链路包括最大值、最小值、中值、均值、极差值以及方差在内的6种环境特征；其次，利用分布差异性度量方法评估每条链路中各个特征的分布差异，并根据分布差异程度进行环境特征筛选；之后，再采集一组无人静默数据和有人走动数据，并根据环境特征筛选的结果，提取每条链路相应的特征，构建特征矩阵；最后，利用特征矩阵训练基于决策树的被动入侵检测模型，并用于在检测阶段判断当前环境是否存在入侵。本发明方法解决了传统检测算法对不同监测环境适应性较差的问题，且能实现准确的被动入侵检测。
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公开(公告)号：CN108540278A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810226031.7
申请日：2018-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L5/00 , H04L1/00 , H04B7/0456 , H04B1/7073 , H04B1/7083
Abstract: 本发明涉及LTE通信系统中一种物理广播信道系统消息的快速解码方法，属于移动通信技术领域。该方法包括以下步骤：(1)为了快速实现下行同步，使用PSS码分段混叠快速相关的方法，找到帧起始位置；(2)根据发送数据可能使用的天线端口数，提取出所有可能的CRS信息，并通过线性插值法得到完整的信道信息H；(3)将信道信息H的相位散点图使用卡尔曼滤波算法进行平滑滤波得到的拟合曲线与原散点图作差求得相位绝对误差 (4)根据设定的门限与4个端口的绝对误差进行判决，从而得到天线端口数。然后进行PBCH解码，若CRC校验通过，则解码成功。该方法加快了下行同步的速度，同时避免了天线端口数未知造成的PBCH盲检测的操作，能够大大加快PBCH的解码速度。
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公开(公告)号：CN115731245A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211579055.3
申请日：2022-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/10 , G06T5/40 , G06T7/136 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于分布差异的信号状态分割方法。当人体与收发链路相距不同距离时，CSI数据的信号分布存在明显的差异，利用分布差异可以实现信号状态的分割。首先，获取人体运动片段的个数，即剔除非衰落状态的数据，得到包括反射状态片段和阴影状态片段的运动片段个数；然后，找出每个运动片段的开始时刻点和结束时刻点，从而实现对每个运动片段的分割；最后，采用基于分布差异的方法来找到每个运动片段中阴影状态片段的开始时刻点和结束时刻点，从而实现每个运动片段中反射状态片段和阴影状态片段的分割。该发明可以在监测时间内准确的提取出与人体运动相关的有效数据，从而大大的解决了传统的人数统计算法中数据量大、计算开销大的问题。
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公开(公告)号：CN109274440A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811182270.3
申请日：2018-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/318 , H04B17/391 , H04B17/00
Abstract: 本发明公布了一种基于环境特征自适应筛选的被动入侵检测方法，首先在目标感知区域内采集一组无人静默数据和有人走动数据，并提取每条链路包括最大值、最小值、中值、均值、极差值以及方差在内的6种环境特征；其次，利用分布差异性度量方法评估每条链路中各个特征的分布差异，并根据分布差异程度进行环境特征筛选；之后，再采集一组无人静默数据和有人走动数据，并根据环境特征筛选的结果，提取每条链路相应的特征，构建特征矩阵；最后，利用特征矩阵训练基于决策树的被动入侵检测模型，并用于在检测阶段判断当前环境是否存在入侵。本发明方法解决了传统检测算法对不同监测环境适应性较差的问题，且能实现准确的被动入侵检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104968004B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201510376686.9
申请日：2015-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明所述基于用户位置隐私保护的室内WLAN指纹定位接入点部署方法，首先利用改进的匿名度(Anonymity Degree,AD)、无效度(Ineffectiveness Degree,ID)来分别刻画用户位置隐私及LBS服务质量，其次根据不同的AP部署方式以及定位区域中不同的人流分布情况，计算匿名度和无效度，最后赋予匿名度和无效度一定的权重来构建优化目标函数，并通过搜索找到最优的AP部署方式。该方法在保证LBS服务质量的同时，保护了用户的位置隐私。
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公开(公告)号：CN105120517A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510456317.0
申请日：2015-07-29
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W64/00 , H04W4/029 , H04W4/04 , H04W64/006
Abstract: 本发明所述基于多维尺度分析的室内WLAN信号平面图构建与定位方法，首先在离线阶段对目标区域内用户的运动路径模式进行观测，并根据观测得到的运动路径模式进行信号序列采集；然后，利用MDS方法对采集的信号序列进行降维处理，并绘制每种路径模式所对应的信号平面图；其次，将信号平面图转换为灰度图像，并进行特征提取与神经网络训练；最后在定位阶段，将新采集的信号序列转换成灰度图像并进行特征提取，利用训练得到的神经网络，对新采集信号序列进行模式判别，进而估计得到用户的运动轨迹与方向。本发明能够运用于无线电通信网络环境，主要面向室内无线局域网定位方法，解决了传统的指纹定位方法中需要投入大量的人力和物力资源的问题。
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公开(公告)号：CN105120517B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201510456317.0
申请日：2015-07-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明所述基于多维尺度MDS分析的室内WLAN信号平面图构建与定位方法，首先在离线阶段对目标区域内用户的运动路径模式进行观测，并根据观测得到的运动路径模式进行信号序列采集；然后，利用MDS方法对采集的信号序列进行降维处理，并绘制每种路径模式所对应的信号平面图；其次，将信号平面图转换为灰度图像，并进行特征提取与神经网络训练；最后在定位阶段，将新采集的信号序列转换成灰度图像并进行特征提取，利用训练得到的神经网络，对新采集信号序列进行模式判别，进而估计得到用户的运动轨迹与方向。本发明能够运用于无线电通信网络环境，主要面向室内无线局域网定位方法，解决了传统的指纹定位方法中需要投入大量的人力和物力资源的问题。
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公开(公告)号：CN104469939B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410783847.1
申请日：2014-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法，该方法根据室内环境信号分布的统计特性，将目标区域进行分块；利用克拉美罗界的特性，计算分块区域误差限；采用定量分析不同信号分布的统计特性对指纹定位误差限的影响，计算得到真实环境下的指纹定位误差限，利用模拟退火算法对WLAN定位网络中的接入点AP(Access Point)位置进行优化。本发明提供的提供一种基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法可以提高指纹定位法的精度性能，增强指纹定位法的普适性。
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公开(公告)号：CN104968004A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510376686.9
申请日：2015-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W16/20 , H04W4/04 , H04W12/02 , H04W64/003
Abstract: 本发明所述基于用户位置隐私保护的室内WLAN指纹定位接入点部署方法，首先利用改进的匿名度(Anonymity Degree,AD)、无效度(Ineffectiveness Degree,ID)来分别刻画用户位置隐私及LBS服务质量，其次根据不同的AP部署方式以及定位区域中不同的人流分布情况，计算匿名度和无效度，最后赋予匿名度和无效度一定的权重来构建优化目标函数，并通过搜索找到最优的AP部署方式。该方法在保证LBS服务质量的同时，保护了用户的位置隐私。
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