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公开(公告)号：CN111623785B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202010693101.7
申请日：2020-07-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于星间时间延迟量测的深空探测器自主导航方法，包括：首先以编队飞行的两颗探测器的位置和速度作为系统状态量，根据轨道动力学建立系统状态模型；然后通过太阳敏感器获得太阳方向矢量量测量，利用原子鉴频仪获得太阳光到达两颗探测器的时间延迟量测量及差分多普勒速度量测量；分别建立太阳方向矢量量测模型、星间时间延迟量测模型及差分多普勒速度量测模型。本发明所述的基于星间时间延迟量测的深空探测器自主导航方法，通过星间时间延迟量测提供探测器相对太阳的距离信息，通过太阳方向矢量量测提供探测器相对太阳的方向信息，通过星间差分多普勒速度量测提供探测器相对太阳的速度信息，实现深空探测器的高精度自主导航。
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公开(公告)号：CN113866767A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111438706.2
申请日：2021-11-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，包括获取雷达原始数据；通过雷达原始数据构建运动误差模型，并对运动误差进行分类；进行误差补偿和距离校正对运动误差模型进行处理，得到处理后信号模型；校正方位空变的运动误差；采用多参数优化问题分解为若干一维参数优化问题的方法，进行图像质量评估，并选出最优的参数补偿误差相位，进行自聚焦处理。本发明将宽波束下方位空变误差建模为了三次多项式，保障了模型精度；同时补偿了非空变误差和距离空变误差，引入NCS因子并将自聚焦处理建模为一个多参数的最优化问题，对方位空变误差进行补偿消除。本发明能适应全孔径自聚焦，且精度高，能够满足高分辨率成像要求。
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公开(公告)号：CN113822235A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111381684.0
申请日：2021-11-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于排列熵准测的CEEMD去噪重构信号方法及装置，该方法包括：步骤S1：对原始信号进行预处理，用以提高回波数据的信噪比；步骤S2：CEEMD重构；利用改进型CEEMD分解得到IMF分量，通过排列熵与最大类间方差法来确定IMF分界点，将IMF分界点及IMF分界点之后的IMF分量记作有用分量；步骤S3:重构信号；利用CEEMD重构之后的有用分量进行信号重构。该装置用来实施上述方法。本发明具有原理简单、效果更好、适用范围更广、能够提高信号去噪重构效果等优点。
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公开(公告)号：CN113269684A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110450105.7
申请日：2021-04-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单张RGB图像和非监督学习的高光谱图像复原方法，包括如下步骤：A)获取同一区域内的高光谱图像数据和RGB图像数据，研究高光谱图像数据的统计属性、相邻波段的光谱响应差、不同波段间的结构相似性以及高光谱图像数据与RGB图像数据间的相关性；B)依据高光谱图像数据的统计属性、相邻波段的光谱响应差、不同波段间的结构相似性以及高光谱图像数据与RGB图像数据之间相关性设计损失函数，以能够以无监督的方式训练深度卷积神经网络，从而得到高光谱图像数据与RGB图像数据间的非线性映射关系；C)根据该非线性映射关系利用RGB图像数据复原高光谱图像数据。本发明能够实现利用单张RGB图像复原高光谱图像，实用性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111623785A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010693101.7
申请日：2020-07-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于星间时间延迟量测的深空探测器自主导航方法，包括：首先以编队飞行的两颗探测器的位置和速度作为系统状态量，根据轨道动力学建立系统状态模型；然后通过太阳敏感器获得太阳方向矢量量测量，利用原子鉴频仪获得太阳光到达两颗探测器的时间延迟量测量及差分多普勒速度量测量；分别建立太阳方向矢量量测模型、星间时间延迟量测模型及差分多普勒速度量测模型。本发明所述的基于星间时间延迟量测的深空探测器自主导航方法，通过星间时间延迟量测提供探测器相对太阳的距离信息，通过太阳方向矢量量测提供探测器相对太阳的方向信息，通过星间差分多普勒速度量测提供探测器相对太阳的速度信息，实现深空探测器的高精度自主导航。
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公开(公告)号：CN114782511B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202111346784.X
申请日：2021-11-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据建模方法，包括如下步骤：A)对待建模物体进行激光探测，得到激光雷达扫描数据；B)利用PCA算法得到目标数据；C)基于半径滤波器结合网格半径滤波器对目标数据进行滤波，得到滤波数据；D)利用卷积模型去除滤波数据中的毛刺，并利用骨架提取算法提取单像素骨架；E)计算单像素骨架上各像素点的斜率，得出不同斜率的单像素骨架段，计算两段斜率相同或斜率相垂直的单像素骨架段上两个临近端点之间的间距值，并与设定的阈值对比，以在所述间距值小于所述阈值时将两段所述单像素骨架段连接；F)基于优化单像素骨架复原三维结构。本发明建模复原的效率高且精度高。
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公开(公告)号：CN118444314A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410547330.6
申请日：2024-05-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高帧率分布式SAR动目标成像方法，包括以下步骤：使用高帧率分布式SAR雷达中各双站对成像动目标做等效相位中心处理，得到动目标等效子孔径回波；对动目标的二维运动参数进行估计；分别构建针对静止与运动分量的相位补偿函数，消除或降低动目标运动分量的影响；估计高帧率分布式构型下的动目标完整回波；利用完整回波估计值对动目标进行成像聚焦，输出成像。本发明验证了高帧率分布式SAR构型对动目标成像的可能性，为动目标观测与成像提供了新的手段。
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公开(公告)号：CN113269684B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110450105.7
申请日：2021-04-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于单张RGB图像和非监督学习的高光谱图像复原方法，包括如下步骤：A)获取同一区域内的高光谱图像数据和RGB图像数据，研究高光谱图像数据的统计属性、相邻波段的光谱响应差、不同波段间的结构相似性以及高光谱图像数据与RGB图像数据间的相关性；B)依据高光谱图像数据的统计属性、相邻波段的光谱响应差、不同波段间的结构相似性以及高光谱图像数据与RGB图像数据之间相关性设计损失函数，以能够以无监督的方式训练深度卷积神经网络，从而得到高光谱图像数据与RGB图像数据间的非线性映射关系；C)根据该非线性映射关系利用RGB图像数据复原高光谱图像数据。本发明能够实现利用单张RGB图像复原高光谱图像，实用性高。
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公开(公告)号：CN111947668B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010871052.1
申请日：2020-08-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于在线估计的木星探测器测角/测距组合导航方法，首先分别以探测器的位置和速度和木星的位置和速度作为系统状态量，根据轨道动力学建立系统状态模型，再通过测角敏感器获得星光角距量测量，通过X射线脉冲星探测器获得脉冲到达时间量测量，根据星光角距量测量和脉冲到达时间量测量分别建立星光角距量测模型和脉冲到达时间量测模型，使用无迹卡尔曼滤波在线估计修正木星的位置和速度，并获得探测器的位置和速度估计信息，本发明抑制了木星星历误差对导航精度的影响，为木星探测器提供高精度的位置及速度估计信息，对木星探测器自主导航具有重要的实际意义。
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