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公开(公告)号：CN106413083B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201510518396.3
申请日：2015-08-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粗精双步相关图像特征提取的室内WLAN定位方法，首先将定位目标区域内随机采集的接收信号强度RSS序列进行谱聚类处理以得到类转移图；其次，利用图像边缘检测方法对RSS序列之间的相关位置进行粗定位，再利用相关性测序方法对相关位置进行精定位，将不同类转移图拼接成一幅信号逻辑图，该信号逻辑图可在信号空间内描述目标区域的物理结构；与此同时，通过对定位目标区域物理结构的划分，可以得到反映定位目标区域拓扑结构的物理环境图；最后，利用相应的信号逻辑图到物理环境图的映射准则，在在线阶段根据实时采集的RSS数据对目标进行定位。本发明解决了传统位置指纹定位算法在离线阶段需要大量人力和时间开销的问题。
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公开(公告)号：CN105188082B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201510473940.7
申请日：2015-08-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于室内WLAN环境下RSS/AOA/TDOA定位性能的评价方法，首先，根据室内WLAN环境下信号分布的统计特性，令不同的观测量分别服从各自的高斯分布；然后，利用费歇尔信息矩阵的特性，分别计算单独RSS，AOA以及TDOA定位方法的误差限；其次，利用多元正态分布函数刻画多观测量的概率分布，分别计算得到RSS/AOA，RSS/TDOA，AOA/TDOA以及AOA/TDOA/RSS混合定位方法的误差限；最后，定量分析基于不同观测量的定位方法对误差限的影响，综合评估RSS/AOA/TDOA的定位性能。本发明提高了室内WLAN定位方法的定位精度。
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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：CN110062334A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910304248.X
申请日：2019-04-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户行为特征的WLAN室内定位精度限估计方法，首先对目标环境中的用户运动趋势进行分析；其次，对目标定位区域内的用户运动路径进行仿真，构建用户行为特征与用户所属区域信息熵之间的关系；再次，将WLAN室内定位过程模拟为彩色高斯噪声信道中的信息传播过程；最后，利用模拟系统的信道容量与用户所属区域的信息熵之间的约束关系，推导出WLAN室内定位精度限。本发明解决了传统WLAN定位精度限评估方法存在的稳定性差和应用范围局限问题。
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公开(公告)号：CN105188082A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510473940.7
申请日：2015-08-05
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W24/08 , H04W16/22 , H04W24/02 , H04W64/006 , H04W84/12
Abstract: 本发明公开了一种用于室内WLAN环境下RSS/AOA/TDOA定位性能的评价方法，首先，根据室内WLAN环境下信号分布的统计特性，令不同的观测量分别服从各自的高斯分布；然后，利用费歇尔信息矩阵的特性，分别计算单独RSS，AOA以及TDOA定位方法的误差限；其次，利用多元正态分布函数刻画多观测量的概率分布，分别计算得到RSS/AOA，RSS/TDOA，AOA/TDOA以及AOA/TDOA/RSS混合定位方法的误差限；最后，定量分析基于不同观测量的定位方法对误差限的影响，综合评估RSS/AOA/TDOA的定位性能。本发明提高了室内WLAN定位方法的定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106413083A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201510518396.3
申请日：2015-08-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
CPC classification number: H04W64/006
Abstract: 本发明公开了一种基于粗精双步相关图像特征提取的室内WLAN定位方法，首先将定位目标区域内随机采集的接收信号强度RSS序列进行谱聚类处理以得到类转移图；其次，利用图像边缘检测方法对RSS序列之间的相关位置进行粗定位，再利用相关性测序方法对相关位置进行精定位，将不同类转移图拼接成一幅信号逻辑图，该信号逻辑图可在信号空间内描述目标区域的物理结构；与此同时，通过对定位目标区域物理结构的划分，可以得到反映定位目标区域拓扑结构的物理环境图；最后，利用相应的信号逻辑图到物理环境图的映射准则，在在线阶段根据实时采集的RSS数据对目标进行定位。本发明解决了传统位置指纹定位算法在离线阶段需要大量人力和时间开销的问题。
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公开(公告)号：CN105792138B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610107451.4
申请日：2016-02-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线段密度的室内WLAN用户定位与行为分析方法，首先将目标区域划分为多个子区域，并对区域内用户的运动路径模式进行观测，同时采集区域内用户的RSS序列；然后，利用多维尺度MDS方法对采集的RSS序列进行降维处理，得到每条RSS序列在二维信号空间中所对应的路径坐标，将路径坐标按时间戳顺序依次连接成线段；其次，对线段进行聚类以得到信号逻辑图并且根据子区域连接关系得到物理逻辑图；最后，根据信号逻辑图中线段聚类间的转移概率和物理逻辑图中子区域间的转移概率，建立信号逻辑图与物理逻辑图的热点映射，以实现对运动用户的定位与行为分析。本发明降低了人力消耗与时间开销，并能够完成对运动用户的定位与行为分析。
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公开(公告)号：CN105188035B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201510489375.3
申请日：2015-08-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于转移概率热点映射的室内WLAN增广流形对齐定位方法，对定位目标区域进行划分以得到物理环境图，同时通过对用户运动行为的观测，得到所划分物理子区域间的转移分布；在定位目标区域内采集RSS序列并利用相关性测序方法得到信号图，同时统计所有RSS序列在信号图中的转移分布；利用所得转移分布得到概率转移矩阵，以建立信号图到物理环境图的热点映射关系；对于新采集的RSS，根据热点映射关系判断其所属的物理子区域；根据所属物理子区域的标记点指纹及定位目标区域中的位置坐标集，利用增广流形对齐方法进行定位。本发明无需在离线阶段采集每个参考点处来自不同AP的RSS且不依赖于运动传感器，同时具有较高的定位精度。
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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：CN105792138A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610107451.4
申请日：2016-02-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/04
CPC classification number: H04W4/04
Abstract: 本发明公开了一种基于线段密度的室内WLAN用户定位与行为分析方法，首先将目标区域划分为多个子区域，并对区域内用户的运动路径模式进行观测，同时采集区域内用户的RSS序列；然后，利用多维尺度MDS方法对采集的RSS序列进行降维处理，得到每条RSS序列在二维信号空间中所对应的路径坐标，将路径坐标按时间戳顺序依次连接成线段；其次，对线段进行聚类以得到信号逻辑图并且根据子区域连接关系得到物理逻辑图；最后，根据信号逻辑图中线段聚类间的转移概率和物理逻辑图中子区域间的转移概率，建立信号逻辑图与物理逻辑图的热点映射，以实现对运动用户的定位与行为分析。本发明降低了人力消耗与时间开销，并能够完成对运动用户的定位与行为分析。
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