公开(公告)号：CN112257739A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202010890870.6

申请日：2020-08-29

Applicant: 北京邮电大学 ,  龙文华丰(北京)科技有限公司

Inventor： 曹坤 ,  徐文波 ,  崔宇鹏 ,  许文俊 ,  何新辉 ,  田克冈

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于扰动压缩感知的稀疏表示分类方法，包括：获得稀疏表示模型，获得每个类别测试样本对应的扰动字典，求解优化问题获得稀疏向量，获得各个类别测试样本对应的残差，获得具有最小残差的类别。现有稀疏表示方法大都假设训练样本能够线性表示测试样本，然而实际系统中该假设往往不成立。针对这一问题，本发明将稀疏表示分类建模为扰动压缩感知模型，并通过求解扰动重建问题获得更优的字典矩阵和稀疏系数向量，从而提升分类准确率。

公开(公告)号：CN115390011B

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202210777729.4

申请日：2022-07-04

Applicant: 北京邮电大学 ,  龙文华丰(北京)科技有限公司

Inventor： 徐文波 ,  曹坤 ,  孙加成 ,  田克冈 ,  王思野 ,  王佳佳

IPC: G01S5/02

Abstract: 本发明提供一种基于接收信号强度的加权半正定规划定位方法，对不同的接收信号强度数据设置权重，进一步改善目标节点定位性能。由于信号传播距离越远，接收信号强度测量误差越大，信号传播距离较远的接收信号强度权重值越小。本发明提供的技术方案首先介绍二维环境模型，给出半正定规划定位方法，然后提出加权半正定规划定位方法，以及权重设置方法。本发明提供的实验仿真结果表明相较于现有的技术方案，本发明提供的加权半正定规划定位方法明显提高了定位准确度。

公开(公告)号：CN112257739B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202010890870.6

申请日：2020-08-29

Applicant: 北京邮电大学 ,  龙文华丰(北京)科技有限公司

Inventor： 曹坤 ,  徐文波 ,  崔宇鹏 ,  许文俊 ,  何新辉 ,  田克冈

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/2136 ,  G06F18/28

Abstract: 本发明公开了一种基于扰动压缩感知的稀疏表示分类方法，包括：获得稀疏表示模型，获得每个类别测试样本对应的扰动字典，求解优化问题获得稀疏向量，获得各个类别测试样本对应的残差，获得具有最小残差的类别。现有稀疏表示方法大都假设训练样本能够线性表示测试样本，然而实际系统中该假设往往不成立。针对这一问题，本发明将稀疏表示分类建模为扰动压缩感知模型，并通过求解扰动重建问题获得更优的字典矩阵和稀疏系数向量，从而提升分类准确率。

公开(公告)号：CN115390011A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210777729.4

申请日：2022-07-04

Applicant: 北京邮电大学 ,  龙文华丰(北京)科技有限公司

Inventor： 徐文波 ,  曹坤 ,  孙加成 ,  田克冈 ,  王思野 ,  王佳佳

IPC: G01S5/02

Abstract: 本发明提供一种基于接收信号强度的加权半正定规划定位方法，对不同的接收信号强度数据设置权重，进一步改善目标节点定位性能。由于信号传播距离越远，接收信号强度测量误差越大，信号传播距离较远的接收信号强度权重值越小。本发明提供的技术方案首先介绍二维环境模型，给出半正定规划定位方法，然后提出加权半正定规划定位方法，以及权重设置方法。本发明提供的实验仿真结果表明相较于现有的技术方案，本发明提供的加权半正定规划定位方法明显提高了定位准确度。