摘要：面对环境安全的复杂化、人体应对能力的差别化和特殊群体的无序化,理解服装与人体间的紧密关系,提出用服装的特殊功能解决儿童这一特殊群体在生长环境中所面临的近场走失安全问题.重点通过对特制微型传感器、低功耗蓝牙技术和近场定位信号传输分析,并经过信息处理模块与终端反馈系统整合,最终设计具有儿童活动实时监测功能的近场定位安全服装,实现近场环境下对儿童活动的安全保障.

摘要：为开发性能稳定且满足儿童服装应用时具有舒适性与安全性的定位元件,选择以低功耗蓝牙(BLE 4.0)为核心的i Beacon元件。通过对i Beacon元件的信号灵敏度反复测试,寻找其在有障碍物与无障碍物环境下蓝牙信号传输的准确性以及定位距离的最大值,并分析元件在不同弹性针织面料中的融合性能。结果表明:在纯棉针织面料中,随着面料伸长率的增加,面料中元件对人体舒适压逐渐增大;4种不同针织面料中,弱弹2+2罗纹组织面料对人体产生的舒适压最低,其中元件信号灵敏度最强,近场定位距离达到最大值30 m。

摘要：针对智能化的儿童近场定位安全服装问题,对其进行问卷调查并用SPSS法分析取证,提出以美观性、经济性、舒适性、时尚型、安全性和智能化等系统评价指标,形成儿童近场定位安全服装评价指标体系,进一步以2个系列的儿童近场定位安全服装验证了其评价体系评定的可实施性。

摘要：可重构智能超表面因为可以对非视距用户进行精准定位而受到广泛关注。随着可重构智能超表面口径变大,超表面的近场范围扩展,待定位用户可能位于混合近远场中。然而,现有方法假设用户位于纯近场或纯远场,当同时存在近场和远场用户时,近场定位方法复杂度过高,而远场定位方法精度较差。为了解决上述问题,提出了一种可重构智能超表面辅助的混合近远场定位方法,其基本思想是基于信号参数在近场和远场随位置变化快慢的差异,将近场和远场区域划分为不同密度的网格,利用超表面反射信号判断用户处于近/远场并确定其网格位置,从而同时实现低复杂度和高定位精度。与现有纯近场或远场方法不同,使用近远场混合模型,导致位置估计算法和可重构智能超表面相移优化算法的设计更困难。为了解决这些挑战,基于混合近远场模型构建了位置估计问题和可重构智能超表面相移优化问题,并分别设计了算法进行求解。仿真结果验证了所提定位方法的有效性。