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公开(公告)号：CN113484854A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110825620.9
申请日：2021-07-21
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S13/06
摘要： 本发明属于雷达定位技术领域，具体涉及一种外辐射源位置未知的目标定位方法。本发明首先获取外辐射源直达波信号来波方向估计、目标反射信号来波方向估计、目标反射信号与外辐射源直达波信号的到达时差估计；然后，由目标反射信号与外辐射源直达波信号的到达时差估计，基于获取的数据，依次计算得到外辐射源距离关联向量、目标位置横坐标关联向量、目标速度横坐标关联向量、外辐射源距离与目标位置横坐标乘积的关联向量、外辐射源距离与目标速度横坐标乘积的关联向量；进而获得定位矩阵，由定位矩阵和外辐射源距离关联向量获得中间向量；最后，由中间向量的第二个元素，获得目标的横坐标估计和纵坐标估计。
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公开(公告)号：CN113219243A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110458637.5
申请日：2021-04-27
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于电子信息技术领域，具体为一种校正频率搜索间隔量化误差的高精度测频方法。本发明首先利用信号采样的频谱序列和信号采样的尾首差确定幅度谱及其谱峰位置，然后由频谱序列在幅度谱谱峰位置的值和信号采样的尾首差确定频率搜索间隔的量化误差校正值，进而由幅度谱谱峰位置和频率搜索间隔的量化误差校正值确定频率测量。本发明的有益效果是：使用本发明提出的一种校正频率搜索间隔量化误差的高精度测频方法，不仅利用了幅度谱谱峰位置，还利用了频率搜索间隔的量化误差校正值，实现高精度测频。本发明提出的方法的计算量与快速傅里叶变换法的计算量是同一数量级的。
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公开(公告)号：CN112954632A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110102396.0
申请日：2021-01-26
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04W4/33 , H04W64/00 , H04B17/318
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，具体是涉及一种基于异构迁移学习的室内定位方法。本发明首先通过在每个格点采集RSS值建立离线指纹库作为源域数据，并随机收集一部分格点的RSS值作为共现数据中源域信息部分。然后在线上定位阶段，采集测试样本以及共现数据中目标域信息部分，并完成对共现数据的拼接。本发明的方法，以共现数据为桥梁，并加入边缘分布和条件分布对齐以及拓扑一致性约束，计算一个将源域投影到目标域的映射。最后，利用映射后的源域数据训练分类器，用于目标域的测试样本的位置计算。本发明充分利用共现数据，将源域和目标域数据联系起来，能在定位环境中传感器大量更换的情况下继续完成稳定、准确的定位，而不需要重新建立指纹库。
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公开(公告)号：CN112113570A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010969150.9
申请日：2020-09-15
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，具体是涉及一种基于深度迁移和模型参数集成的室内定位方法。本发明利用深度迁移对源域和目标域深层特征进行均值距离最小化约束和二阶统计差异最小化约束，能最大程度的减小域差异，进而使模型能够有效的适应复杂的室内环境。利用参数集成的思想，让用于预测的模型在每个训练步骤利用指数滑动平均机制集成利用梯度下降法进行训练的网络的参数，降低了神经网络在训练过程中的抖动，保证预测模型具有稳定的输出。本发明可以有效克服复杂室内环境中由于环境变化和异构设备测量偏差导致的误差增大的问题及神经网络在训练中的抖动问题。
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公开(公告)号：CN111885703A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010704495.1
申请日：2020-07-21
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04W64/00 , H04B17/318 , G01S5/02
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种室内定位方法。本发明公开了基于混构域迁移学习的室内定位方法，其中混构域是指源域和目标域共享一部分特征空间，但又独有部分特征的数据域，该方法能充分利用源域和目标域中的共有AP，对目标域中缺失的AP数据进行补充，既维持了源域和目标域的特征一致性，也保证了各特征数据之间不发生混叠，有效的提高了定位样本特征数据不足情况下的定位精度，因此，本发明可以在待定位样本特征数据不足的混合域中发挥非常重要的作用。
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公开(公告)号：CN109068274B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811155793.9
申请日：2018-09-30
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，涉及一种细粒度指纹质量辅助下的复杂室内环境目标定位方法。本发明首先通过在每个格点采集RSS建立线离线纹库。在线上定位阶段，对于每一个测试样本根据目标信号和离线指纹库的相似性动态的构建支撑集，接着通过引入细粒度指纹质量对支撑集进行概率建模，得到概率模型，最后通过Gibbs‑EM算法迭代的求解概率模型，得到最终的位置估计。细粒度指纹质量充分挖掘了指纹在不同区域的优势，可以帮助模型选择可信度最高的位置估计，提高了定位精度。本方法基于传统的指纹定位，无需额外的指纹和硬件校正，有效克服复杂室内环境中由于环境变化造成的RSS波动问题。
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公开(公告)号：CN110487273A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910634626.0
申请日：2019-07-15
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于室内定位领域，涉及传感器信号处理、粒子滤波算法、行人航位推算等技术，具体为一种水平仪辅助的室内行人轨迹推算方法，用以克服传统PDR方法中手机姿态不稳定带来的航向信息不可用的问题。本发明首先利用手机内置水平仪检测手机姿态，获取可靠的行人航向信息，接着分析各AP的Wi-Fi接收信号强度获取行人粗略位置，然后利用手机地磁信息检测行人是否发生转弯动作，并结合实际地图信息更新行人航向，最终融合行人步频、步长、航向三种信息推算行人运动轨迹；相对一般的手机惯性导航而言，本发明在导航过程中不需要保持手机姿态相对人体姿态不变，实时更新行人航向，技术简单，实用性强，适用于室内众包指纹建库领域。
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公开(公告)号：CN108801230B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201810802098.0
申请日：2018-07-20
申请人： 电子科技大学 , 同方电子科技有限公司
IPC分类号： G01C15/00
摘要： 本发明属电子信息技术领域，涉及一种干涉仪被动定姿方法。本发明通过利用运动平台上的干涉仪在多个时刻测量的辐射源信号相位差对运动平台进行姿态测量。由于干涉仪仅需两个天线，在环境中只有一个辐射源而且辐射源位置信息未知的情况下，也能确定运动平台的姿态，因此与常用的平台姿态测量方法相比，本发明同时降低了平台姿态测量的成本和平台的系统复杂度，进而使其在现实环境中具有更好的实用性。
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公开(公告)号：CN109275096A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811366542.5
申请日：2018-11-16
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，特别是一种基于多层融合网络动态匹配的室内定位方法。本发明通过充分提取接收信号的特征并结合多种分类器构建多层融合网络，来进行多指纹-多算法的动态匹配，有效的利用了不同指纹和分类器之间性能互补优势，提高了定位的准确性。动态匹配方法克服了技术背景中方法融合形式不能完全克服数据波动性和融合权重不能正确反映不同位置估计的缺点，从而使得低于平均性能的位置估计仍然有助于最终的位置估计。
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公开(公告)号：CN109068274A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811155793.9
申请日：2018-09-30
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，涉及一种细粒度指纹质量辅助下的复杂室内环境目标定位方法。本发明首先通过在每个格点采集RSS建立线离线纹库。在线上定位阶段，对于每一个测试样本根据目标信号和离线指纹库的相似性动态的构建支撑集，接着通过引入细粒度指纹质量对支撑集进行概率建模，得到概率模型，最后通过Gibbs‑EM算法迭代的求解概率模型，得到最终的位置估计。细粒度指纹质量充分挖掘了指纹在不同区域的优势，可以帮助模型选择可信度最高的位置估计，提高了定位精度。本方法基于传统的指纹定位，无需额外的指纹和硬件校正，有效克服复杂室内环境中由于环境变化造成的RSS波动问题。
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