-
公开(公告)号：CN102131290B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201110105475.3
申请日：2011-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于自相关滤波的WLAN室内邻近匹配定位方法，涉及基于自相关滤波的WLAN室内邻近匹配定位方法，解决了现有WLAN室内邻近匹配定位方法中，因室内复杂信号反射、折射、衍射、人体和设施遮蔽等因素影响，所造成的位置指纹数据库动态变化且位置依赖性较差问题，具体步骤如下：一、在离线采集阶段，标记参考点位置；二、在每个参考点处，对来自不同AP的信号强度进行采集；三、在离线修正阶段，首先利用连续强度信号的自相关特性，判断不同强度指纹样本集合中是否存在奇异强度样本；四、强度样本均值，保存到位置指纹数据库中；五、在线定位阶段，实现对定位终端的位置坐标估计。用于WLAN室内定位。
-
公开(公告)号：CN101977436B
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201010528077.8
申请日：2010-11-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 基于WLAN室内定位的移动用户位置坐标修正方法。它涉及坐标修正方法，它解决了现有定位方法没有充分利用用户的实际运动信息的情况下，出现的室内定位系统的定位性能和稳定性低的问题。通过用户的移动速度信息和存在定位误差，得到t时刻用户的修正坐标，判断t时刻用户的定位坐标是否需要修正；若t时刻用户的定位坐标与t-T时刻用户的定位坐标的距离d，满足d≤r+Rerror，则不进行修正，否则对进行修正，并将修正后的坐标作为最终的定位结果。也就是说利用移动信息，在定位算法得出的定位坐标基础上，对不符合条件的定位坐标进行修正的方法。
-
公开(公告)号：CN101873607B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201010209859.5
申请日：2010-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: WLAN室内分步式RD-ANFIS定位方法，涉及模糊聚类型ANFIS室内定位方法，解决了WLAN室内环境下由于定位区域大、模式复杂导致ANFIS系统易产生过匹配、环境适应性降低且定位精度差的问题。该定位方法为：在离线阶段，根据FCM聚类技术将目标定位区域分割为若干相邻、连通子区域，具有相似SNR分布特性的RP属于同一子区域；利用模糊减法聚类方法得到每个连通子区域的初始模糊推理准则，并完成对每个子区域的ANFIS定位系统的建立；在在线阶段，通过比较定位终端处采集的SNR样本均值与不同聚类中心的欧几里得距离，进而获得定位终端位置的预估计区域，最终利用该区域的ANFIS定位系统即可实现对位置的精确坐标估计。本发明可用于模式识别领域。
-
公开(公告)号：CN102324986A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110136685.9
申请日：2011-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 测试ISM频段无线通信产品灵敏度的系统及测试方法，涉及测试无线通信产品灵敏度的系统及测试方法。它解决了现有方法由于无法模拟实际情况导致灵敏度测试准确度低的问题。系统一：发射机发射的信号经可调衰减器、固定衰减器输入至接收机。方法一：调整可调衰减器至接收机的误码率是否达到预设的误差范围之内时，计算接收机的灵敏度。系统二：发射机发射的信号经一号可调衰减器、功率分配器、合路器、N个二号可调衰减器和输入至接收机。方法二：分别调节可调衰减器的基准衰减值，通过调节传输线的长度，使接收机处于临界状态，采用功率计测试接收机的接收信号功率，计算接收机的灵敏度。本发明适用于ISM频段无线通信产品灵敏度的测试。
-
公开(公告)号：CN101639527B
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN200910072787.1
申请日：2009-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于RSS-P的K近邻模糊聚类WLAN室内定位方法，它涉及辨识领域中的室内定位方法。它有下述步骤：一、在欲定位点测量并记录用户终端所接收到的RSS信号；二、利用K近邻法确定与欲定位点信号特征最相似的K个参考点；三、利用模糊聚类算法对所选的参考点的RSS值进行分类，计算每个聚类中心向量中分量与来自相应AP的RSS值之差的平方，在类内将这些值累加，选择和最小的一类；四、再次利用模糊聚类算法，对所有参考点的位置进行分类，选出与步骤三选出类相同参考点最多的参考点；五、取步骤三和四所取得参考点的并集；将这些参考点的平均坐标，作为欲定位点的位置。它解决了K近邻法一些参考点会造成定位误差的问题，用于位置辨识。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102164371A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201110075704.1
申请日：2011-03-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种低复杂度的基于子载波分配的混合功率分配方法，涉及无线通信领域。它解决了现有OFDMA系统在大规模应用时，功率分配复杂度高导致系统的性能较低的问题。其方法：将小区用户根据地理位置分为小区中心用户和小区边缘用户；基站对每个边缘区域超过子载波增益门限的用户进行排队；超过门限的小区边缘用户按照超过门限数目由小到大的顺序子载波进行选择，实现子载波的分配，然后进行功率分配。本发明适用于子载波功率分配。
-
公开(公告)号：CN102158242A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110136682.5
申请日：2011-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 测试ISM频段无线通信产品抗干扰能力的系统及测试方法，涉及测试无线通信产品抗干扰能力的系统及测试方法。它解决了ISM频段通信产品的抗干扰能力无法测试的问题。其系统：发射机发射的信号经一号可调衰减器、合路器后输入至接收机，信号源发射的信号通过二号可调衰减器、合路器后输入至接收机。其方法：通过信号源模拟通信产品工作频带内及附近的常见无线电通信系统的信号，采用接收机误码特性测试设备观测待测接收机的误码情况，获得各系统的有用信号的功率和干扰信号功率，进而实现定量分析ISM频段无线通信产品的抗干扰能力。本发明适用于ISM频段无线通信产品抗干扰能力的测试。
-
公开(公告)号：CN102131290A
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201110105475.3
申请日：2011-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于自相关滤波的WLAN室内邻近匹配定位方法，涉及基于自相关滤波的WLAN室内邻近匹配定位方法，解决了现有WLAN室内邻近匹配定位方法中，因室内复杂信号反射、折射、衍射、人体和设施遮蔽等因素影响，所造成的位置指纹数据库动态变化且位置依赖性较差问题，具体步骤如下：一、在离线采集阶段，标记参考点位置；二、在每个参考点处，对来自不同AP的信号强度进行采集；三、在离线修正阶段，首先利用连续强度信号的自相关特性，判断不同强度指纹样本集合中是否存在奇异强度样本；四、强度样本均值，保存到位置指纹数据库中；五、在线定位阶段，实现对定位终端的位置坐标估计。用于WLAN室内定位。
-
公开(公告)号：CN101267423B
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN200810064467.7
申请日：2008-05-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 在超宽带系统中利用分数傅立叶域估计时钟频偏的方法，它涉及一种分数域辅助的估计超宽带系统时钟频偏的方法，以解决网络层中频偏估计所带来的网络开销大、算法结构复杂的问题。超宽带脉冲波形通过编码后，对超宽带脉冲信息c(t)进行调制，切普信号相对于超宽带信号s1(t)的每一帧的帧头延时T1得到延时后的切普信号s2(t)；将s1(t)与s2(t)相加得到发射信号s(t)；接收到的信号r(t)得到p阶分数傅立叶变换信号fp(u)；输出分数域冲击函数的峰值位置U1；得到对应的时域切普信号中心位置t0，去除t0的量纲归一化得到真实的切普信号时域中心位置t0′，获得时域超宽带脉冲信号r`(t)，确定r`(t)的帧头所在位置To；判定切普信号的时域中心位置t0′与帧头所在位置To的时间间隔T2；根据帧头延时T1得到收发端的时钟相对频偏的估计。
-
公开(公告)号：CN101873607A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN201010209859.5
申请日：2010-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: WLAN室内分步式RD-ANFIS定位方法，涉及模糊聚类型ANFIS室内定位方法，解决了WLAN室内环境下由于定位区域大、模式复杂导致ANFIS系统易产生过匹配、环境适应性降低且定位精度差的问题。该定位方法为：在离线阶段，根据FCM聚类技术将目标定位区域分割为若干相邻、连通子区域，具有相似SNR分布特性的RP属于同一子区域；利用模糊减法聚类方法得到每个连通子区域的初始模糊推理准则，并完成对每个子区域的ANFIS定位系统的建立；在在线阶段，通过比较定位终端处采集的SNR样本均值与不同聚类中心的欧几里得距离，进而获得定位终端位置的预估计区域，最终利用该区域的ANFIS定位系统即可实现对位置的精确坐标估计。本发明可用于模式识别领域。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
166
records
(took 0.034 seconds)
