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Two-person device-free localization system based on ZigBee and transformer
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作者 刘天蒙 YANG Hai xiao WU Hong 《High Technology Letters》 EI CAS 2024年第1期61-67,共7页
Most studies on device-free localization currently focus on single-person scenarios.This paper proposes a novel method for device-free localization that utilizes ZigBee received signal strength indication(RSSI)and a T... Most studies on device-free localization currently focus on single-person scenarios.This paper proposes a novel method for device-free localization that utilizes ZigBee received signal strength indication(RSSI)and a Transformer network structure.The method aims to address the limited research and low accuracy of two-person device-free localization.This paper first describes the construction of the sensor network used for collecting ZigBee RSSI.It then examines the format and features of ZigBee data packages.The algorithm design of this paper is then introduced.The box plot method is used to identify abnormal data points,and a neural network is used to establish the mapping model between ZigBee RSSI matrix and localization coordinates.This neural network includes a Transformer encoder layer as the encoder and a fully connected network as the decoder.The proposed method's classification accuracy was experimentally tested in an online test stage,resulting in an accuracy rate of 98.79%.In conclusion,the proposed two-person localization system is novel and has demonstrated high accuracy. 展开更多
关键词 device-free localization deep learning ZIGBEE
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基于压缩感知的免携带设备双目标定位算法 被引量:6
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作者 刘凯 余君君 黄青华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期862-867,共6页
免携带设备的目标定位(DFL)不需要目标携带任何设备就能获取位置信息,针对现有算法在多目标定位中存在的因射频信号时变特性引起的问题,该文结合指纹法,提出了基于压缩感知的免携带设备双目标定位算法。该算法采用中心概率覆盖模型建立... 免携带设备的目标定位(DFL)不需要目标携带任何设备就能获取位置信息,针对现有算法在多目标定位中存在的因射频信号时变特性引起的问题,该文结合指纹法,提出了基于压缩感知的免携带设备双目标定位算法。该算法采用中心概率覆盖模型建立单目标射频地图到双目标射频地图的映射关系,解决指纹法由于目标数的增加引起的离线训练量骤增的问题。并采用K-means聚类方法对双目标射频地图进行分类,通过类匹配缩小定位区域的范围,降低定位算法的复杂度。最后利用压缩感知的方法,将定位问题转化成稀疏信号的重构问题,提高了定位精度。实验结果表明,与基于无线层析成像的压缩感知定位算法相比,该算法能达到较高的定位精度,且实时性更高。 展开更多
关键词 免携带设备目标定位(dfl) 压缩感知 双目标射频地图 K-MEANS聚类
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基于RTI双重构的免携带设备目标无线定位 被引量:2
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作者 刘凯 方小俊 黄青华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期31-36,共6页
免携带设备定位是利用目标对无线通信链路产生的阴影衰落来估计目标的位置。针对现有算法定位精度有限、计算复杂度高等问题,在无线层析成像(radio tomographic imaging,RTI)的基础上提出了基于双重构的定位算法。该算法利用正则化快速... 免携带设备定位是利用目标对无线通信链路产生的阴影衰落来估计目标的位置。针对现有算法定位精度有限、计算复杂度高等问题,在无线层析成像(radio tomographic imaging,RTI)的基础上提出了基于双重构的定位算法。该算法利用正则化快速重构的特点,首先对目标进行初步的定位;其次将粗定位区域进行像素精确划分,同时利用链路选择法减少链路个数,降低算法复杂度;最后提出补空间稀疏度自适应匹配重构算法,将目标位置转化为稀疏信号重构问题,完成定位。实验仿真结果表明,与基于RTI的单重构定位算法相比,所提双重构算法能达到较好的定位精度,且实时性更高。 展开更多
关键词 免携带设备定位 正则化 压缩感知 双重构
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压缩感知多目标无源定位中的字典适配方法 被引量:3
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作者 余东平 郭艳 +2 位作者 李宁 杨思星 宋晓祥 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期865-871,共7页
该文针对压缩感知多目标无源定位在无线定位环境中的字典失配问题,提出基于变分期望最大化算法的字典适配方法。该方法首先根据鞍面模型建立无源字典,并将与定位环境相关的字典参数作为可调参数。然后,为目标位置向量建立两层的混合高... 该文针对压缩感知多目标无源定位在无线定位环境中的字典失配问题,提出基于变分期望最大化算法的字典适配方法。该方法首先根据鞍面模型建立无源字典,并将与定位环境相关的字典参数作为可调参数。然后,为目标位置向量建立两层的混合高斯先验模型以诱导其稀疏性。最后,利用变分期望最大化算法估计隐藏变量的后验分布以及优化字典环境参数,实现多目标位置估计和字典适配。仿真结果表明,相较于传统的压缩感知多目标无源定位方法,在变化的无线定位环境下,所提定位方法的性能优势尤为明显。 展开更多
关键词 无源定位 压缩感知 字典适配 变分期望最大化
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作者简介 sssssssssssssssssssss
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作者 匡仁炳 宋和平 《信息通信》 2015年第5期41-43,共3页
无线电层析成像(RTI)是通过分析因环境改变引起无线链路接收信号强度(RSS)的变化情况来推测场景信息的过程。文章运用一种新的链路分析方法,通过分别分析场景目标对链路的两种影响,即因阻挡而阴影衰减的影响和因反射而使链路多径... 无线电层析成像(RTI)是通过分析因环境改变引起无线链路接收信号强度(RSS)的变化情况来推测场景信息的过程。文章运用一种新的链路分析方法,通过分别分析场景目标对链路的两种影响,即因阻挡而阴影衰减的影响和因反射而使链路多径分量增加的功率增强影响,得到不同的场景信息,最后综合两种信息得到场景信息,大大减少无线信号噪声干扰,通过实验证实该方法能减少噪声对RTI的干扰,实验结果有较好的收敛度。 展开更多
关键词 无线射频网络 实时定位 无携带定位 dfl 分类分析无线层析成像
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基于无线电相关链路分析的无携带式定位方法
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作者 匡仁炳 宋和平 《科技广场》 2015年第2期94-98,共5页
无线电层析成像(RTI)是通过分析因环境改变引起无线链路接收信号强度(RSS)的变化情况来推测场景信息的过程。本文运用一种新的链路分析方法,该方法通过分别分析场景目标对链路的两种影响,即因阻挡而阴影衰减的影响和因反射而使链路多径... 无线电层析成像(RTI)是通过分析因环境改变引起无线链路接收信号强度(RSS)的变化情况来推测场景信息的过程。本文运用一种新的链路分析方法,该方法通过分别分析场景目标对链路的两种影响,即因阻挡而阴影衰减的影响和因反射而使链路多径分量增加的功率增强影响,得到不同的场景信息,最后综合两种信息得到场景信息,大大减少无线信号噪声干扰。通过实验证实,该方法能减少噪声对RTI的干扰,实验结果有较好的收敛度。 展开更多
关键词 无线射频网络 实时定位 无携带定位 dfl 分类分析无线层析成像
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Sensorless Sensing with WiFi 被引量:11
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作者 Zimu Zhou Chenshu Wu +1 位作者 Zheng Yang Yunhao Liu 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期1-6,共6页
Can WiFi signals be used for sensing purpose? The growing PHY layer capabilities of WiFi has made it possible to reuse WiFi signals for both communication and sensing. Sensing via WiFi would enable remote sensing wit... Can WiFi signals be used for sensing purpose? The growing PHY layer capabilities of WiFi has made it possible to reuse WiFi signals for both communication and sensing. Sensing via WiFi would enable remote sensing without wearable sensors, simultaneous perception and data transmission without extra communication infrastructure, and contactless sensing in privacy-preserving mode. Due to the popularity of WiFi devices and the ubiquitous deployment of WiFi networks, WiFi-based sensing networks, if fully connected, would potentially rank as one of the world's largest wireless sensor networks. Yet the concept of wireless and sensorless sensing is not the simple combination of WiFi and radar. It seeks breakthroughs from dedicated radar systems, and aims to balance between low cost and high accuracy, to meet the rising demand for pervasive environment perception in everyday life. Despite increasing research interest, wireless sensing is still in its infancy. Through introductions on basic principles and working prototypes, we review the feasibilities and limitations of wireless, sensorless, and contactless sensing via WiFi. We envision this article as a brief primer on wireless sensing for interested readers to explore this open and largely unexplored field and create next-generation wireless and mobile computing applications. 展开更多
关键词 Channel State Information(CSI) sensorless sensing WiFi indoor localization device-free human detection activity recognition wireless networks ubiquitous computing
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