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公开(公告)号：CN113015241A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110190316.1
申请日：2021-02-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种TDOA定位方法及系统，包括：确定若干锚节点位置信息，并获取待定位标签节点；基于增强chan算法计算所述待定位标签节点和所述若干锚节点位置信息之间的到达时间差信息，得到第一待定位标签节点位置信息；基于局部空间搜索算法对所述第一待定位标签节点位置信息进行收敛处理，得到第二待定位标签节点位置信息；采用基于历史信息的迭代均衡算法计算所述第二待定位标签节点位置信息的概率分布，得到待定位标签节点目标位置信息。本发明通过采用融合了增强chan算法和局部空间搜索算法，以及基于历史信息的迭代均衡算法，在计算目标节点的位置信息时能同时保持高精确度和低计算开销，并增强了算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112437030A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011183243.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种LoRa数据包起点对齐方法及装置，包括：若检测到网关接收的当前信号中含有LoRa数据包，则对所述LoRa数据包的前导码中任一上扫频符号和任一下扫频符号分别进行解扩频后，再进行傅里叶变换，获取该上扫频符号的波峰频率和该下扫频符号的波峰频率；根据该上扫频符号和该下扫频符号的波峰频率，计算当前信号的载波频率偏移；根据载波频率偏移，计算网关接收当前信号的接收窗口起点与LoRa数据包的起点之间的时间偏移，根据时间偏移调整接收窗口起点，以使接收窗口起点与LoRa数据包的起点对齐。本发明实施例实现对LoRa数据包起点的精确对齐。
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公开(公告)号：CN112399472A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011148767.0
申请日：2020-10-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种用于低功耗广域网的上行冲突信号解码方法及系统，该方法包括：通过多个预设解码窗口，对上行冲突信号进行分割，获取每个预设解码窗口中的上行冲突分段信号；对预设解码窗口中的上行冲突分段信号进行解扩，并对解扩结果进行傅里叶变换，得到对应的频域波峰特征；对频域波峰特征中频域上每个能量波峰进行测量，得到上行冲突信号中每个编码符号对应的频率波峰能量比值以及频率波峰能量和，并基于贝叶斯聚类算法，对每个编码符号进行聚类，获取对应的上行冲突信号数据包，以根据上行冲突信号数据包进行解码，得到上行冲突信号的解码结果。本发明实施例提高低功耗广域网上行传输效率，避免冲突数据包重传，延长节点工作寿命。
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公开(公告)号：CN108509397B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810235785.9
申请日：2018-03-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于标识符技术的层次化结构数据的存储、解析方法及系统，所述的存储方法包括：从层次化结构数据的根节点开始，对于每一个层级的每一个节点，采用对应的两个控制字符对当前节点以及当前节点下的所有子节点的属性数据进行打包描述，对每一个节点均采用相同的方法进行递归打包描述，直到所有的叶子节点均打包描述完毕，形成所有节点的存储结构。对于所述存储结构中的每一个节点本身的属性数据，采用标识符技术，将所述属性数据按照顺序存储或者按照多字段数据表结构进行存储。本发明通过扩展现有的标识符表示方法，在自动识别标签中实现层次化结构数据的存储，实现层次化结构数据的灵活、高效存储。
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公开(公告)号：CN110275608A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910374188.9
申请日：2019-05-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明实施例提供一种人眼视线追踪方法，方法包括：获取目标人眼位于当前位置下多个预设视线位置的人眼特征样本；根据当前位置下各预设视线位置的人眼特征样本和预先获取的目标人眼位于参考位置下分别注视屏幕上的多个预设视线位置的人眼特征，获取当前位置下各预设视线位置的人眼特征样本与参考位置下的人眼特征之间的函数关系；获取目标人眼位于当前位置下注视屏幕上未知视线位置的目标人眼特征，根据函数关系获取目标人眼特征对应的参考位置下的人眼特征，根据目标人眼特征对应的参考位置下的人眼特征获取未知视线位置。本发明实施例实现实时追踪，且追踪精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109284340A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811076313.X
申请日：2018-09-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种资源受限智能对象中关系型数据的存储及检索方法，该存储方法包括：基于智能对象中待存储关系型数据的数据表字段长度信息和所述智能对象的表操作支持信息，按照对应预设定义规则，依次进行所述待存储关系型数据的数据表表头的定义和表记录的构建；根据所述数据表表头和所述表记录，对所述待存储关系型数据进行存储；其中，在所述数据表表头的定义和/或所述表记录的构建过程中，采用标识符技术进行标识。本发明能够有效提高表数据中数据的互操作性、兼容性及可扩展性，且有较高的存储效率，并能够有效降低上位机在访问和检索表记录数据时的耦合程度，简化数据访问流程。
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公开(公告)号：CN109143170A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810847426.9
申请日：2018-07-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01S5/16
Abstract: 本发明实施例提供的可见偏振光干涉定位中位置色相采样方法和装置，对目标定位空间进行稀疏采样，记录每个采样点的位置与观察到的颜色，建立采样点的颜色矩阵；将所述颜色矩阵转换为色相矩阵，并在所述色相矩阵中对未采样空间点的色相进行插值处理，得到目标定位空间中各空间点的色相与位置的对应关系。通过进行稀疏采样后，通过对采样点的色相值进行插值处理，得到密集采样的色相矩阵，并通过将插值后的色相矩阵中各位置点映射到空间中，得到目标定位空间中密集采样的色相与位置的对应关系，显著降低了可见偏振光干涉定位中初始化采样的成本，可以仅仅进行少量的采样就可以获得高密度的颜色与位置对应关系。
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公开(公告)号：CN108521652A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810264904.3
申请日：2018-03-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种WiFi合法用户自动识别方法及装置。其中，所述方法包括：接收连接设备的WiFi连接请求；获取所述连接设备的在预设时间段内的接收信号强度指示值，并根据所述预设时间段内的接收信号强度指示值获得接收信号强度指示序列；基于所述接收信号强度指示序列提取第一类信号特征序列和/或第二类信号特征序列；根据所述第一类信号特征序列和/或第二类信号特征序列，对所述连接设备的连接请求进行合法性验证。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的WiFi合法用户自动识别方法及装置，能够对连接设备的连接请求进行合法性验证，提高了无线网络连接的安全性。
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公开(公告)号：CN108509397A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810235785.9
申请日：2018-03-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于标识符技术的层次化结构数据的存储、解析方法及系统，所述的存储方法包括：从层次化结构数据的根节点开始，对于每一个层级的每一个节点，采用对应的两个控制字符对当前节点以及当前节点下的所有子节点的属性数据进行打包描述，对每一个节点均采用相同的方法进行递归打包描述，直到所有的叶子节点均打包描述完毕，形成所有节点的存储结构。对于所述存储结构中的每一个节点本身的属性数据，采用标识符技术，将所述属性数据按照顺序存储或者按照多字段数据表结构进行存储。本发明通过扩展现有的标识符表示方法，在自动识别标签中实现层次化结构数据的存储，实现层次化结构数据的灵活、高效存储。
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