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公开(公告)号：CN109655786B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201811639055.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 清华大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明实施例提供一种移动自组网协作相对定位方法及装置，所述方法包括：在每个跟踪周期内，获取每一节点的移动距离、移动方向和该节点与其他节点的相对距离；将每一节点的移动距离、移动方向和该节点与其他节点的相对距离，输入至预设的卡尔曼滤波算法模型，输出该节点相对于其他节点的距离和方位。本发明实施例提供的移动自组网协作相对定位方法及装置，通过移动自组网中的各个节点之间的相互协作，在每个跟踪周期内，根据每一节点的移动距离、移动方向和该节点与其他节点的相对距离计算出所有节点之间的距离和方位，不需要基站或者卫星的辅助定位，即能够实时跟踪节点之间的相对位置，可以应用在无基站等特殊场景中。
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公开(公告)号：CN106412826A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610807036.X
申请日：2016-09-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的室内定位方法及定位装置，其中，方法包括以下步骤：获取室内地图信息，将室内地图信息离散化为多个均匀格点得到格点化的室内地图信息，并建立离散格点间的连通性；获取移动终端得到基于用户步行的行人航迹推算信息，以根据室内地图信息和行人航迹推算信息得到概率在多个均匀格点上的变化信息；获取辅助定位信息以修正不同格点上的概率，进而通过贝叶斯滤波融合格点化的室内地图信息、行人航迹推算信息和辅助定位信息完成室内定位。本发明实施例的定位方法可以融合室内地图信息、行人航迹推算信息和辅助定位信息，实现高精度室内定位的目的，不但提高了定位精确度，而且提高了定位效率，简单易实现。
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公开(公告)号：CN109655786A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811639055.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 清华大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明实施例提供一种移动自组网协作相对定位方法及装置，所述方法包括：在每个跟踪周期内，获取每一节点的移动距离、移动方向和该节点与其他节点的相对距离；将每一节点的移动距离、移动方向和该节点与其他节点的相对距离，输入至预设的卡尔曼滤波算法模型，输出该节点相对于其他节点的距离和方位。本发明实施例提供的移动自组网协作相对定位方法及装置，通过移动自组网中的各个节点之间的相互协作，在每个跟踪周期内，根据每一节点的移动距离、移动方向和该节点与其他节点的相对距离计算出所有节点之间的距离和方位，不需要基站或者卫星的辅助定位，即能够实时跟踪节点之间的相对位置，可以应用在无基站等特殊场景中。
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公开(公告)号：CN109188410A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810981830.5
申请日：2018-08-27
Applicant: 清华大学 , 华慧通达(天津)科技有限责任公司
CPC classification number: G01S11/02 , G06K9/6256
Abstract: 本发明实施例提供一种非视距场景下的距离校准方法、装置及设备。所述方法包括：获取第一目标点与第二目标点之间超宽带射频测距的第一原始距离及第一信道冲击响应波形；将所述第一原始距离及第一信道冲击响应波形，输入训练好的深度学习模型，获得所述第一目标点与第二目标点之间的距离校准结果和置信度；其中，所述训练好的深度学习模型为变分自编码机和概率神经网络组成的深度学习框架。本发明实施例通过深度学习模型进行测距结果校准并给出校准结果的置信度，对难以正确校准的距离给出较低的置信度，降低了不可靠预测结果导致系统严重误差的概率。
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公开(公告)号：CN106412826B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201610807036.X
申请日：2016-09-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的室内定位方法及定位装置，其中，方法包括以下步骤：获取室内地图信息，将室内地图信息离散化为多个均匀格点得到格点化的室内地图信息，并建立离散格点间的连通性；获取移动终端得到基于用户步行的行人航迹推算信息，以根据室内地图信息和行人航迹推算信息得到概率在多个均匀格点上的变化信息；获取辅助定位信息以修正不同格点上的概率，进而通过贝叶斯滤波融合格点化的室内地图信息、行人航迹推算信息和辅助定位信息完成室内定位。本发明实施例的定位方法可以融合室内地图信息、行人航迹推算信息和辅助定位信息，实现高精度室内定位的目的，不但提高了定位精确度，而且提高了定位效率，简单易实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109597027A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811489672.8
申请日：2018-12-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于单基站的定位系统及方法，该系统包括基站和标签，基站包括定位模块和阵列天线，定位模块和阵列天线连接，其中：标签用于收发无线信号，实现与基站的信息交互；阵列天线用于根据测距测相算法获取标签到阵列天线的测量距离和信号相位，其中阵列天线的数量大于等于三，阵列天线的位置不共线，相邻阵列天线之间的间距为预设值；定位模块用于基于给定误差准则，根据信号相位获取标签相对于基站的角度信息，并根据角度信息和测量距离获取标签相对于基站的位置。本发明实施例提供的基于单基站的定位系统及方法，只使用单个基站，配合多天线即可实现定位，降低了系统的规模和系统成本，提高了定位精度、定位速率和系统稳定性。
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公开(公告)号：CN108469600A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810258348.9
申请日：2018-03-27
Applicant: 清华大学 , 华慧通达(天津)科技有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供一种动态网络相对定位方法，包括：当前节点根据所述动态网络的至少四个通信节点中每两个通信节点间的传播时间，获取所述至少四个通信节点的相对位置；当前节点根据所述至少四个通信节点的相对位置和所述至少四个通信节点中每两个通信节点分别到所述当前节点的监听时间之差，获取所述当前节点的相对位置。本发明实施例提供的方法，通过至少四个通信节点间的两两通信，获取了动态网络中任一节点的相对位置，解决了定位系统中由于节点数量增加导致的效率低下的问题，实现了高效率、高精度的动态网络相对定位。
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公开(公告)号：CN114624742B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202011475259.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 清华大学
IPC: G01S19/23
Abstract: 本发明提供一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法及装置，该方法包括：通过极化敏感阵列，获取待定位终端发送的信号数据，并对信号数据的幅相信息进行提取，得到对应的实际幅相数据；根据辅助校准源的标称参数，计算得到理论幅相数据，并根据实际幅相数据和理论幅相数据，获取各通道之间的失配误差，以根据失配误差构建的幅相增益失配矩阵，对信号数据进行校准，得到校准后的信号数据；对信号模型的空域角度和极化域参数进行解耦处理，构建最大似然优化目标函数，并通过最大似然优化目标函数，根据校准后的信号数据，获取目标定位参数。本发明提高了幅相误差校准效果，实现高精度、低时延的目标定位。
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公开(公告)号：CN113419211B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110614429.X
申请日：2021-06-02
Applicant: 清华大学 , 北京国家速滑馆经营有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种射频定位方法、电子设备及存储介质，该方法包括：将射频测量数据输入训练好的非视距识别模型，得到射频测量数据的判别结果；在射频测量数据的判别结果为非视距数据时，将射频测量数据输入训练好的非视距校准模型，得到校准后的射频测量数据；其中，训练好的非视距识别模型，是根据携带判别结果标签的射频测量样本数据训练得到的；训练好的非视距校准模型，是根据携带距离标签的射频测量样本数据训练得到的；射频测量样本数据的标签是基于射频环境自训练学习得到的。有效解决了现有技术中射频信号易受非视距遮挡干扰导致定位精度下降甚至不可定位，以及传统监督学习需要人为采集和标注数据导致成本提高和可迁移性降低的问题。
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公开(公告)号：CN113419211A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110614429.X
申请日：2021-06-02
Applicant: 清华大学 , 北京国家速滑馆经营有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种射频定位方法、电子设备及存储介质，该方法包括：将射频测量数据输入训练好的非视距识别模型，得到射频测量数据的判别结果；在射频测量数据的判别结果为非视距数据时，将射频测量数据输入训练好的非视距校准模型，得到校准后的射频测量数据；其中，训练好的非视距识别模型，是根据携带判别结果标签的射频测量样本数据训练得到的；训练好的非视距校准模型，是根据携带距离标签的射频测量样本数据训练得到的；射频测量样本数据的标签是基于射频环境自训练学习得到的。有效解决了现有技术中射频信号易受非视距遮挡干扰导致定位精度下降甚至不可定位，以及传统监督学习需要人为采集和标注数据导致成本提高和可迁移性降低的问题。
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