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公开(公告)号：CN112013842A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010890277.1
申请日：2020-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像地磁场和惯性传感器的多模态室内定位方法，该定位方法采用从粗到细的方法来充分利用每个模态信号的特征进行定位。首先，在室内空间中划分区域，并且在每个区域中选择基本图像以进行图像分类和匹配确定，并且确定整体范围；在此基础上，通过EMD（经验模态分解）对磁场序列信息进行滤波，并通过惯性传感器信息对位置进行精确，细粒度的匹配。该方法无需额外的设备部署即可定位，数据信息收集快速，受环境影响小，相对稳定，运行成本低，维护成本低，推广前景好。
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公开(公告)号：CN117388791B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311181504.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种6GISCA系统宽带信号DOA估计算法，涉及通信宽带技术领域，其技术方案要点是：包括以下步骤：利用均匀线性阵列接收K个远场天线发射的宽带信号，将K个宽带型号分为F个窄带信号，其中K为正整数，构成输出信号矩阵Y。本发明基于均匀线性阵列，根据宽带入射信号的特点建立接收信号的稀疏信号模型，其次对模型中各变量构建基于狄利克雷过程先验的概率模型，然后引入虚拟节点，提出基于GAMP算法的变分贝叶斯宽带DOA估计方法；在对未知参数进行初始化后，输入接收天线阵列数据Y，通过DP‑GAMP算法进行迭代更新，得到概率模型参数的各估计值；最后，根据所得到的参数估计值，计算DOA的估计值。该方法具有复杂度低、估计精度高的特点。
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公开(公告)号：CN108765557B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201810526067.7
申请日：2018-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BDS的山体滑坡三维重建的几何方法，先基于北斗卫星导航系统（BDS），在远离滑坡体的安全区域内选择稳定的无强干扰的位置建立基准点，在山体滑坡监测区域沿滑坡方向选择纵断面建立n个变形监测点，采集监测点数据，通过BDS接收机获取滑坡数据；再对滑坡数据进行预处理，对所得n个监测点引入W曲面对滑坡山体进行参数化，得到重建滑坡体的网格曲面模型S(u,v)；最后针对监测点的物理特性加入约束条件，根据约束条件建立Lagrange方程，构成滑坡山体三维可视化模型，实现山体滑坡三维重建。采用本发明方法具有数据易于存储、复杂度小、计算过程高效、对复杂的山体模型恢复迅速，对滑坡山体模型可进行的局部修正等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113205468A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110607071.8
申请日：2021-06-01
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。
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公开(公告)号：CN110035384A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910385579.0
申请日：2019-05-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多传感器信号滤波优化的室内定位方法，1）在需要定位的场地内设置蓝牙设备，用户使用定位系统扫描实场地附近的蓝牙设备，得到iBeacon的RSSI值；2）判断步骤1）得到的iBeacon的RSSI值与设定的信号强度阈值进行比对，根据信号强度判断需要进行点定位还是区域定位；3）若扫描过程中有多个iBeacon，且有一个或多个RSSI值超过阈值，根据多个iBeacon的RSSI值计算用户所在位置的质心，若所有被扫描的iBeacon的RSSI值都小于阈值，则将iBeacon覆盖区域的并集作为Wi-Fi指纹定位的搜索区域；4）Wi-Fi指纹定位的搜索区域内，设置Wi-Fi节点和RFID标签，结合Wi-Fi和RFID定位信号对用户进行定位，获得用户精确的位置坐标。该定位方法定位精度高，定位误差小，效果好。
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公开(公告)号：CN118376976A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410449102.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林市高新技术产业发展集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于消息传递算法的宽带信号的DOA估计方法，步骤为：S1：根据信号模型构建统计模型；再根据贝叶斯链式法则将所述统计模型的联合分布表示成多项式相乘的形式；S2：将多项式记为因子节点，各个多项式中变量记为变量节点，将各多项式分布形式依次将因子节点和变量节点相连，即将统计模型表示成因子图的形式；S3：通过多个规则推导变量的更新公式；S4：再从观测节点开始，根据消息传递的顺序依次将对不同的消息进行更新迭代，并计算出各个变量节点的置信，从而求出变量的估计值，再根据估计值的稀疏性，确定不为零元素的位置从而确定所对应的网格角，提高DOA估计精度。该方法提升算法估计精度的同时保证算法的收敛性。
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公开(公告)号：CN111901749A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010890275.2
申请日：2020-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源融合的高精度三维室内定位方法，在待定位区域部署Wi-Fi环境，采集Wi-Fi信号强度值RSSI，建立Wi-Fi离线指纹数据库；在线阶段采集Wi-Fi信号RSSI值，通过改进加权质心定位算法实现Wi-Fi定位；在待定位区域部署蓝牙设备，采集蓝牙RSSI值，通过改进加权质心定位算法实现蓝牙定位；通过平均加权实现Wi-Fi和蓝牙融合定位；利用步长模型匹配加速度传感器结果，进行PDR定位；通过UKF算法将Wi-Fi、蓝牙和PDR进行融合得到二维定位坐标；利用气压计测高判断楼层，得到垂直方向高度值；融合二维定位坐标和垂直方向高度值，得到三维位置坐标。该方法不仅在水平方向精准定位，在垂直方向也有较高的定位精度，可对用户进行精准的三维位置服务。
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公开(公告)号：CN109992847A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910194398.X
申请日：2019-03-14
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林笑微酒店管理有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种混合机器学习模型的滑坡位移预测方法，对滑坡监测点进行滑坡影响因素挖掘和滑坡位移数据采集和预处理并作为模型的训练数据；将获得的滑坡影响因素和滑坡位移数据看作时间序列进行小波去燥处理；基于时间序列原理，采用霍德里克‑普雷斯科特滤波器(HP)将去燥后的滑坡影响因素和位移数据分解成趋势项和周期项。针对趋势项和周期项分别采用二阶指数平滑(DBS)的方法和动态多群粒子群(DMS‑PSO)优化极限学习机(ELM)模型进行位移预测。最后将预测的周期项位移和趋势项位移相加得到总的滑坡预测位移。通过该周期项位移预测模型可以更好的求解全局最优解，使预测精度和可靠性更高。
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