检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：吴琛天津大学

学位级别：硕士

基于Wi Fi指纹识别的室内定位技术由于硬件设施的普及而得到了广泛的研究。这些指纹模型中,基于相似度比较的方法在线复杂度和空间复杂度过高,且随着场景和指纹库的增长而线性增长,而基于神经网络的方法离线训练过于耗时。室内定位所提... 详细信息

基于Wi Fi指纹识别的室内定位技术由于硬件设施的普及而得到了广泛的研究。这些指纹模型中,基于相似度比较的方法在线复杂度和空间复杂度过高,且随着场景和指纹库的增长而线性增长,而基于神经网络的方法离线训练过于耗时。室内定位所提供的服务质量取决于定位精度和时间上的权衡,因此如何在降低在线和离线复杂度的基础上保证模型的定位精度成为一个需要解决的问题。本文提出了一个使用信道状态信息作为指纹,通过集成学习框架Bagging组合宽度学习模型(Broad Learning System,BLS)的定位模型Ensem Loca。BLS是一种简洁高效的神经网络模型,作为基学习器不仅无需储存所有指纹,而且有着时间复杂度上的优势,稀疏表示的应用进一步提高了其特征提取的能力。Bagging框架允许多个基学习器被并行的构建,因此Ensem Loca模型与基学习器BLS有着相同的时间复杂度。与此同时Bootstrap方法和特征采样策略被用来生成子样本集,进而可以构造出拥有独特识别能力的基学习器。异化的基学习器深入挖掘不同位置的信号特征,通过非线性的组合器实现栈式泛化,使得Ensem Loca模型在保持BLS复杂度的情况下实现定位精度的大幅度提高。实验结果表明,无论在视距还是非视距场景中,Ensem Loca都比其余几种机器学习算法具有更高的精度,甚至比以精度为优势的深度神经网络更精准。而且因为无需储存指纹,空间复杂度上也有着优势。实验中Ensem Loca在离线阶段花费的时间是除BLS之外最短的,足以证明其离线时间复杂度的优势。而在线阶段也只花费与BLS神经元规模相关的计算时间,与指纹库大小无关,解决了其时间线性增长的问题。

关键词：智能室内定位宽度学习信道信息状态物联网

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融合WiFi和图像的入侵检测技术研究

融合WiFi和图像的入侵检测技术研究

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作者：佟猛南京理工大学

学位级别：硕士

随着物联网应用的迅速普及,Wi Fi信号无处不在,它不仅能够进行数据的传输,还能感知到周围环境的变化,当前的研究主要是针对于Wi Fi物理层的信道状态信息(Channel State Information,CSI),其具有时间稳定性,对环境特别敏感,且抗干扰能力... 详细信息

随着物联网应用的迅速普及,Wi Fi信号无处不在,它不仅能够进行数据的传输,还能感知到周围环境的变化,当前的研究主要是针对于Wi Fi物理层的信道状态信息(Channel State Information,CSI),其具有时间稳定性,对环境特别敏感,且抗干扰能力强,基于此,可以根据无线信道的变化来检测入侵行为。视频监控技术也日益成熟,但其存在着数据存储量和能耗的问题,本文将二者进行融合,在提高安防监控系统性能的同时弥补了监控系统的不足。主要工作内容如下:(1)融合CSI幅度和视频图像的入侵检测。阐述了入侵检测系统的总体框架,接着对CSI幅度波形进行了分析,入侵行为能够引起CSI幅度信号的剧烈波动,然后对采集到的数据进行预处理,主要包括剔除离群值、基于小波变换的低通滤波,进行基于CSI幅度入侵提前检测算法的设计,对入侵人员进行检测。为了对基于CSI幅度检测方法的补充,提出了基于视频图像的入侵检测算法,首先对视频图像进行灰度化、降噪等预处理,然后采用三帧差分法提取运动目标,通过判别是否有入侵行为的发生来确定是否关闭监控摄像头或者继续监控。最后,通过实验验证并分析本系统的性能。(2)融合CSI相位差和视频图像的入侵检测。首先对CSI相位差的波形进行了分析,相对于幅度来讲,相位差信息更加的稳定,接着讲解如何获取有效的相位差,并对数据进行预处理,然后进行基于CSI相位差入侵提前检测算法的设计,并对(1)中的基于视频图像检测方法进行改进,首先在预处理阶段增加了直方图均衡化。然后将三帧差分法和Canny边缘算子相结合,对入侵人员进行检测,最后,通过实验验证并分析本系统的性能。

关键词： WiFi 信道信息状态入侵行为相位差图像检测

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Wi-Fi定位技术发展综述

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电子质量 2019年第9期 8-11+15页

作者：朱春华田稼科河南工业大学信息科学与工程学院

随着无线网络和智能终端的大范围覆盖,基于Wi-Fi的室内定位技术得到了快速的发展。传统的Wi-Fi定位技术要求测试对象携带相关的无线设备,然而并非在所有的场景中,测试对象都愿意主动配合定位,因此基于Wi-Fi信号的被动式定位技术成为了... 详细信息

随着无线网络和智能终端的大范围覆盖,基于Wi-Fi的室内定位技术得到了快速的发展。传统的Wi-Fi定位技术要求测试对象携带相关的无线设备,然而并非在所有的场景中,测试对象都愿意主动配合定位,因此基于Wi-Fi信号的被动式定位技术成为了定位领域的又一热门课题。Wi-Fi被动式定位技术主要经历了两大阶段的发展——从基于接收信号强度的Wi-Fi被动式定位技术到基于信道状态信息的Wi-Fi被动式定位技术。文章从两大阶段中各个典型系统的原理和算法入手详细介绍了Wi-Fi被动式定位技术的发展历程,并展望Wi-Fi被动式定位技术未来的发展前景。

关键词： Wi-Fi被动式定位接受信号强度信道信息状态

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两层异构无线网络中基于用户中断概率的鲁棒资源分配方法

两层异构无线网络中基于用户中断概率的鲁棒资源分配方法

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作者：徐勇军胡圆舒凡一李国权 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

本发明公开了一种两层异构无线网络中基于用户中断概率的鲁棒资源分配方法。本发明在保障飞蜂窝用户和宏蜂窝用户的QoS的同时，解决了联合优化干扰中断概率约束和数据速率中断概率约束条件的优化问题，通过控制飞蜂窝用户的发射功率，... 详细信息

标准号: CN107567055A

本发明公开了一种两层异构无线网络中基于用户中断概率的鲁棒资源分配方法。本发明在保障飞蜂窝用户和宏蜂窝用户的QoS的同时，解决了联合优化干扰中断概率约束和数据速率中断概率约束条件的优化问题，通过控制飞蜂窝用户的发射功率，最大化飞蜂窝用户的总传输速率。为了克服信道不确定性对通信系统传输的影响，基于鲁棒优化和不确定参数统计模型，将原随机约束和混合整数优化问题转化成可解的凸优化问题。本发明相比传统的资源分配算法，考虑不完美信道信息状态下的鲁棒资源分配问题，本方法具有收敛性好、鲁棒性强等优点，能够很好的保护飞蜂窝和宏蜂窝用户的服务质量，提高系统的稳定性，降低用户的中断概率。

关键词：飞蜂窝鲁棒宏蜂窝用户优化问题中断概率混合整数优化问题中断概率约束条件通信系统传输信道信息状态异构无线网络资源分配算法资源分配问题不确定性参数统计发射功率联合优化随机约束用户中断资源分配传统的鲁棒性收敛性总传输最大化两层信道概率转化优化服务

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一种混合波束成形器与模数转换器联合设计方法

一种混合波束成形器与模数转换器联合设计方法

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作者：王丰王泓鑫 510062 广东省广州市越秀区东风东路729号

本发明公开了一种混合波束成形器与模数转换器联合设计方法，首先，根据信道信息状态及用户服务质量要求，选择每根射频链路连接的天线数目，设计模拟波束合成器。其次，优化配置每个模数转换器分辨率，并设计数字波束形成器。本发明旨... 详细信息

标准号: CN114039638A

本发明公开了一种混合波束成形器与模数转换器联合设计方法，首先，根据信道信息状态及用户服务质量要求，选择每根射频链路连接的天线数目，设计模拟波束合成器。其次，优化配置每个模数转换器分辨率，并设计数字波束形成器。本发明旨在减少系统的成本开销，在能耗的优化和可靠性的保持间取得良好平衡。本发明在毫米波及更高频段的大规模天线阵列的通信系统中，采用分辨率自适应的模数转换器和动态非均匀子连接混合波束形成技术，根据信道状态信息和用户服务质量要求，动态调整基站的天线阵列和模数转换器的分辨率，降低上行链路通信系统能耗，提高系统频谱效率。

关键词：模数转换器用户服务质量要求混合波束天线阵列分辨率模数转换器分辨率数字波束形成器上行链路通信系统频谱效率信道信息状态信道状态信息波束合成器成本开销动态调整减少系统射频链路设计模拟系统能耗优化配置成形器非均匀高频段子连接自适应通信系统基站天线能耗平衡优化联合

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一种混合波束成形器与模数转换器联合设计方法

一种混合波束成形器与模数转换器联合设计方法

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作者：王丰王泓鑫 510062 广东省广州市越秀区东风东路729号

标准号: CN114039638B

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两层异构无线网络中基于用户中断概率的鲁棒资源分配方法

两层异构无线网络中基于用户中断概率的鲁棒资源分配方法

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作者：徐勇军胡圆舒凡一李国权 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

标准号: CN107567055B

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一种数据处理方法、芯片和电子设备

一种数据处理方法、芯片和电子设备

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作者：周化雨马大为陈咪咪潘振岗 201203 上海市浦东新区自由贸易试验区祖冲之路2288弄展讯中心1号楼

本申请实施例提供一种数据处理方法、芯片和电子设备。所述方法应用于终端，包括：将第一数据输入到第一模型，获取所述第一模型的输出结果。根据本申请实施例的方法，可以降低信道信息状态(Channel State Information，CSI)的数据量。

标准号: CN116961856A

关键词：信道信息状态第一数据电子设备输出结果数据处理数据量申请芯片终端

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基于水声OFDM-NOMA系统下行链路的联合资源优化方法

基于水声OFDM-NOMA系统下行链路的联合资源优化方法

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作者：刘妹琴陈肇邦樊臻张森林郑荣濠 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明提出了一种水声OFDM‑NOMA下行链路联合资源优化方法，用以解决现有技术中没有可行性强的水下非正交多址网络资源分配机制的问题。首先建立基于OFDM‑NOMA的水声无线通信系统，系统部署一个基站BS以及K个锚节点，每个锚节点的信道... 详细信息

标准号: CN109617662A

本发明提出了一种水声OFDM‑NOMA下行链路联合资源优化方法，用以解决现有技术中没有可行性强的水下非正交多址网络资源分配机制的问题。首先建立基于OFDM‑NOMA的水声无线通信系统，系统部署一个基站BS以及K个锚节点，每个锚节点的信道信息状态已知；给定约束条件：基站总发射功率Pt、子载波分配的数量约束；以系统速率和为目标函数。为解决联合资源优化问题，将提出的优化问题分步完成。子载波分配采用一种较低的算法复杂度的贪婪算法，来满足该系统子载波分配的优化目标。对于功率分配，将优化目标由发射功率转化为通信速率，将功率分配模型转化为严格的凸优化问题，采用GP算法求解其最优值。本发明科学合理，算法复杂度低，适用于水下恶劣的通信环境。

关键词：算法复杂度子载波分配功率分配优化目标优化问题资源优化锚节点基站水声无线通信系统信道信息状态资源分配机制总发射功率多址网络发射功率给定约束模型转化目标函数数量约束贪婪算法通信环境系统部署下行链路载波分配非正交速率和求解算法联合通信转化

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基于水声OFDM-NOMA系统下行链路的联合资源优化方法

基于水声OFDM-NOMA系统下行链路的联合资源优化方法

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作者：刘妹琴陈肇邦樊臻张森林郑荣濠 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

标准号: CN109617662B

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