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公开(公告)号：CN105681931A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610018292.0
申请日：2016-01-12
Applicant: 清华大学
IPC: H04N21/643 , H04N21/647
CPC classification number: H04N21/64792 , H04N21/643 , H04N21/64784
Abstract: 本发明涉及一种基于无线网络的视频数据包传输方法及系统。该方法包括：源节点提取当前视频帧的元数据；源节点根据所述元数据和所述视频帧数据包的类型获取当前视频帧中数据包的权重；转发节点或目的节点根据当前视频帧的数据包的权重和各优先级队列的长度将各个数据包调度进不同的优先级队列，以进行视频数据包的传输；其中，所述元数据包括视频帧结构、视频帧类型和视频帧在GOP中的位置；每个视频帧分为帧头数据包和帧内容数据包。本发明保证了权重越高的数据包具有更大的概率通过高优先级队列发送，而权重较低的数据包竞争高优先级队列的概率则相对较小，提高了信道利用率，提高了视频传输的质量。
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公开(公告)号：CN103400115B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310309069.8
申请日：2013-07-22
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种无线信号指纹匹配方法，包括如下步骤：S1、在指纹数据库中选定一条指纹记录Fk；S2、确定用户指纹Fu与Fk的公共表征AP；S3、计算各个所述公共表征AP的表征能力系数；S4、根据上述各个公共表征AP的接收信号强度差和所述表征能力系数，计算Fu与Fk的匹配距离；S5、更新k值，重复上述步骤，直至得到用户指纹Fu与指纹数据库中的所有指纹记录的匹配距离；S6、找出与用户指纹Fu的匹配距离最小且相邻指纹与用户指纹Fu的匹配距离满足一定阈值的指纹作为用户指纹Fu的目标指纹，对应的位置为用户位置。本发明利用圈定位方法，可以有效防止错误匹配的现象，提高匹配的准确度；利用鲁棒规约技术解决了由于AP的不稳定性造成的指纹匹配精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN103179511B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310100397.7
申请日：2013-03-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种基于移动终端的地铁到站提醒方法，包括以下步骤：S1：多个用户通过各自的移动终端设置目的站点；S2：第一用户的第一移动终端周期性地获取与第一用户处于预设范围内的其它用户的移动终端中的目的站点得到目的站点集合；S3：第一移动终端根据相邻两次得到的目的站点集合的差集判断第一当前站点；以及S4：根据对应的目的站点、第一当前站点和地铁运行线路数据判断用户是否达到目的地，并对第一用户进行到站提醒。本发明的实施例能够利用智能手机，通过乘客之间无意识的协同合作判断并提醒乘客地铁站信息，也可利用GSM基站信息及智能手机实现精确地地铁到站预测及提醒，大大的方便了乘客的出行，提高了地铁运营质量。
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公开(公告)号：CN104467990A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410692394.1
申请日：2014-11-26
Applicant: 清华大学
IPC: H04B17/30
Abstract: 本发明提供了一种识别无线信号的视距传播路径的方法及装置，该方法包括：从接收到的待测无线信号中获取每个天线对应的CSI；根据每个天线对应的CSI分别计算出每个天线与其他天线的相位差的方差；根据公式一计算出每个方差对应的相位差因子，其中，所述公式一为：计算所有相位差因子的中值；判断所述中值是否小于等于预设的相位差因子阈值，如果是，则确定所述无线信号为视距传播，否则，确定所述无线信号为非视距传播。通过该方法及装置，能够在带宽极度受限的无线网络中实现实时识别无线信号的视距传播路径。
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公开(公告)号：CN103369135A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310246894.8
申请日：2013-06-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种移动设备位置识别的方法和系统，方法为：使用传感器判断移动设备状态；移动设备为携带状态时，使用前置传感器获取移动设备前部信号数据并判断移动设备前部遮挡状态；移动设备为携带状态时，使用后置传感器获取移动设备后部信号数据并使用基于图像的移动设备持有算法判断移动设备的状态；通过已判断的移动设备状态，使用特征模式判断移动设备所处状态特征与位置。系统为：移动设备初始状态判断模块；移动设备前部上方遮挡判断模块；移动设备后部上方遮挡判断模块；移动设备所处状态特征与位置判断模块。使用该系统和方法可以判断移动设备是否为手持状态、静置状态或者携带时处于裤袋，包中，或是在上衣口袋中不同场景的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103338463A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310253181.4
申请日：2013-06-24
Applicant: 清华大学
CPC classification number: Y02D70/20
Abstract: 本发明提供一种基于零通信的无线传感器网络自动部署方法，该基于零通信的无线传感器网络自动部署方法包括：根据部署的目标区域建立网格坐标，其中，该部署的起始点为该网格坐标的原点，该网格坐标中的顶点位置用于部署无线传感器节点；获取该部署的当前点；根据该当前点获取该部署的前向点；判断该当前点是否为回溯点，若是，将该当前点加入预先设置的回溯栈；其中，若该部署遇到死角，将该部署的位置回溯到该回溯栈中最新添加的回溯点。本发明既能实现快速高效正确的自动部署，又降低了部署过程的能量开销。
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公开(公告)号：CN103310513A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310231289.3
申请日：2013-06-09
Applicant: 清华大学
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明提供了一种门禁控制方法及装置，该门禁控制方法包括：通过门禁的RFID读写器获取位于车辆中的RFID标签的信号强度；根据该信号强度确定该RFID标签的第一位置；根据该第一位置确定该车辆的当前位置；获取该车辆的行驶方向；根据该当前位置确定该行驶方向对应的道闸的打开时间。本发明克服了现有门禁系统通行时间长、效率低的缺点，而且相对于传统的远距离读取模式大大减少了系统投入。
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公开(公告)号：CN103152823A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310060708.1
申请日：2013-02-26
Applicant: 清华大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明提出一种无线室内定位方法，包括步骤：利用智能手机自动采集无线指纹数据和用户移动数据，形成指纹集F和距离矩阵D′，并进行预处理；根据预处理后的指纹集F和距离矩阵D′，构建指纹空间；生成无应力平面图，进行关键特征提取，以及进行空间坐标转换，其中，关键特征提取包括走廊识别、房间识别和参考点匹配，空间坐标转换包括楼层级的转换和房间级的转换。本发明的无线室内定位方法无需对定位区域进行人工的现场勘测，可以方便地由系统中的多个用户协同提供指纹信息，其定位结果精度高，逻辑性好，并且在查询与平时移动时产生的冗余信息均可作为升级信息。
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公开(公告)号：CN113971258B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202111088914.4
申请日：2021-09-16
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/10 , G06F17/14 , G06F17/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的信号频谱增强方法及系统，方法包括：获取待处理的信号频谱；将待处理的信号频谱输入频谱增强模型，得到频谱增强模型输出的增强后的信号频谱；其中，频谱增强模型是基于具有泄露的频谱样本数据以及消除泄露的频谱样本数据对深度学习神经网络进行训练得到的。本发明提供的基于深度学习的信号频谱增强方法及系统，通过预先构建的频谱增强模型实现频谱增强，由于频谱增强模型是基于具有泄露的频谱样本数据以及消除泄露的频谱样本数据对深度学习神经网络进行训练得到的，能够在很大程度上减轻甚至消除频谱泄露的影响，从而使信号频谱的频率分辨率更高，相比于传统的加窗操作，频谱泄露的消除效果更加理想。
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公开(公告)号：CN112287803B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202011158513.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于RoI编码的边缘协同目标检测方法及装置，该方法包括：将当前视频帧划分为多个区域块，对每个区域块进行RoI编码；其中，对包含目标的区域块进行编码的QP值小于第一预设阈值，对不包含所述目标的区域块进行编码的QP值大于第二预设阈值，所述目标为边缘端从当前视频帧的上一个视频帧检测出的目标；所述设备端将编码后的当前视频帧发送给所述边缘端，以供所述边缘端基于第一目标检测模型对编码后的当前视频帧进行目标检测。本发明实施例降低了将视频帧从设备端传输到边缘端进行目标检测的传输延迟，从而提升对实时目标检测的精度。
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