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公开(公告)号：CN119625926A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411421611.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及自动监测预警技术领域，具体涉及一种基于多源融合的地灾监测预警系统及方法，系统包括数据采集模块、后台业务模块、地灾预警模块、预警发布模块、数据可视化模块，首先，数据采集模块用于获取GNSS位移数据、传感器数据和气象产品数据，并且将多种数据整合起来用于地灾监测与预警。其次，设计了可灵活替换预警算法模型的地灾预警模块，该模块利用历史监测数据进行模型的训练，训练生成的两个最优模型文件和两个最优参数文件用于实现快速建模并进行位移预测，若预测位移超出阈值，则将预测值和预警结果处理成固定的JSON格式并发送到RabbitMQ，等待预警发布模块消费数据。预警发布模块拼接通知内容并按照配置信息指定的方式发送至联系人。
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公开(公告)号：CN117764024A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311811203.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F30/396 , G06F30/398 , G06F30/3947 , G06F30/392
Abstract: 本发明提供一种基于H树的时钟树综合优化方法，该方法包括：1)根据时钟树结构确定时钟树根节点，再根据与根节点连接的单元的位置分布和基本单元的分布来确定H树的覆盖范围从而确定tap点的分布和数量；2)通过tap点范围和数量计算步长和起点并规划布线的方向顺序；3)使用setup文件管控整个布局布线流程，包括时钟树综合；4)H树缓冲器和tap点采用定制大驱动缓冲器降低延迟和电压降；5)删除与宏位置重合的tap点和0扇出的tap点；6)充分利用设计规则，去除H树T型交点处的缓冲器；7)通过翻转缓冲器方向减短布线距离；8)使用梯形过孔降低时钟延迟。应用该方法，有利于缩短H树时钟延迟，减轻H树功耗，减少出现电压降和电迁移问题。
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公开(公告)号：CN117746145A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311781981.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/58 , G06V10/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及遥感图像处理与应用技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络与注意力机制的融合模型分类方法，提出一种用于高光谱图像分类的多分支特征融合以及注意力机制的分类模型，模型中的三维卷积操作能够利用不同尺度的卷积核和滤波器数量，从不同程度的光谱和空间维度中提取特征；并且采用多分支特征融合结构，对从不同分支提取的特征进行集成。通过使用连接函数将从各个分支中提取的特征连接起来，可以更全面地补充网络特征，同时加入了注意力机制模块，结合通道注意力和空间注意力，增强模型对关键特征的感知能力，提高模型的表达能力和泛化能力，提高模型的表达能力和泛化能力。
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公开(公告)号：CN117372642A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311416054.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于数字孪生的三维建模方法及可视化系统，包括一：获取园区倾斜摄影图像数据，导入建模软件中得到园区倾斜摄影实景三维模型；二：将步骤一所述的图像数据导入Arcgis中，绘制得到园区道路WGS84杆状物、面状物、线状物shapefile矢量数据；三：采用3dsmax构建整个园区三维虚拟模型，对模型进行材质贴图和V‑ray渲染后分别导出.fbx格式模型；四：将步骤二所述shapefile文件导入Thingjs数字孪生开发平台，得到园区对应的地理位置，导入.fbx格式模型调整到对应地理位置发布得到融合GIS数据后的三维场景url地址；五：园区模型可视化采用发布的url地址动态加载园区模型；六：采用数据驱动的方法进行园区车辆行驶轨迹跟踪监控,读取后端车辆位置数据实时虚实映射到可视化平台上。
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公开(公告)号：CN116630666A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310723725.2
申请日：2023-06-19
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明提出一种应用于无人机图像匹配的SIFT‑KNN特征匹配方法，包括一：将图像均匀分割成m×n个相同的区域，将每个区域按逐行的顺序分别存储在集合{s1,s2,…,sm}中；二：构建尺度空间，输入图像通过二维高斯函数连续的对尺度进行参数变换，最终得到多尺度空间；三：采用Harris算子检测特征点,通过求解矩阵M特征值判断一个窗口是平面、边缘、角点；四：建立特征点KD树索引，将所有特征点分成两部分，直到每个叶子节点只包含一个像素值，顺着KD树计算出待匹配点的最佳匹配点对；五：判断图像1中的特征点对(f,f')，图像2中的匹配点对(f',f”)，匹配点f的像素值Ix，匹配点f”的像素值Iy，若Ix＝Iy，则(f,f')为初步正确的特征点对；六：采用渐近一致采样法在步骤五的基础上选取正确率相对要高的匹配点对。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119355769A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411489131.0
申请日：2024-10-24
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明属于卫星导航信号处理技术领域，具体涉及一种改进卡尔曼滤波联合小波变换的周跳探测方法，首先使用单频GNSS接收机获取全球导航卫星系统的载波相位观测数据，并对观测数据进行一阶差分预处理；随后采用移动平均滤波法改进卡尔曼滤波器，并计算差分数据的残差和标准差用于判断并剔除粗差，使用改进后的卡尔曼滤波器对差分数据进行平滑处理；然后利用bior3.1小波变换对平滑后的差分数据进行三层分解和重建，提取并计算小波变换的详细系数和，通过小波系数不同频率成分的变化差异，进行周跳的探测；最后通过将检测到的周跳替换为周跳前后值的平均值来进行周跳修复，使数据变得更平滑，减少误差对结果的影响。
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公开(公告)号：CN118585878A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410587837.4
申请日：2024-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G01T1/29
Abstract: 本发明涉及电离层总电子含量预测技术领域，具体涉及一种基于ICEEMDAN与SSA‑LSTM组合模型的电离层TEC预测方法，首先，采用ICEEMDAN和样本熵方法对获取的电离层TEC原始数据进行“分解‑重构”生成高频、中频和低频分量；其次，将各分量分别划分为训练集和测试集并对其归一化处理，利用麻雀搜索算法优化LSTM模型超参数，训练基于LSTM网络的电离层TEC预测模型；最后，对各分量预测结果进行反归一化和整合，输出电离层TEC预测结果并评估模型性能。本发明利用ICEEMDAN和SSA‑LSTM组合模型方法充分考虑到电离层TEC数据自身具有非线性、非平稳性的特点，给模型训练提供了高质量的输入，提升了电离层TEC预测精度。
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公开(公告)号：CN117880017A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410048415.X
申请日：2024-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明涉及组合码序列盲估计技术领域，具体涉及一种α噪声下短码BOC信号组合码序列盲估计方法，利用基于分数低阶的RANSAC联合Huber‑M估计理论，在α稳定噪声信道通信环境下首先按照两倍组合码周期为间隔，数据重叠一倍组合码周期大小对接收BOC信号进行连续分段，然后通过构造接收信号基于分数低阶的RANSAC联合Huber‑M估计方法对矩阵作进一步的降噪处理，接着再对矩阵进行奇异值分解处理并提取最大左奇异向量次大左奇异向量进行线性组合，通过使用多种失步点估计法对信号组合码序列的失步点进行估计，从而完成对BOC信号组合码序列的盲估计。经过仿真验证，本发明提出的方法较传统单纯的SVD算法在α稳定噪声信道下组合码估计正确率更高。
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公开(公告)号：CN117849831A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410054044.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G01S19/29
Abstract: 本发明涉及卫星导航信号处理技术领域，具体涉及一种适用于BOC(kn,n)信号与CBOC信号的无模糊度捕获方法，基于拆分重构思想，通过对本地信号进行拆分，再与接收信号进行相关处理，从而实现相关函数的拆分，然后根据各路子相关函数存在的移位、对称的特性，设计重构规则，最终消除信号副峰，达到无模糊度捕获的目的。本发明提出的方法能够完全消除副峰的干扰，准确捕获信号的码相位与多普勒频率，并保留信号窄相关主峰的特性，提升了捕获精度。
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公开(公告)号：CN116736881A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310428694.8
申请日：2023-04-20
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于蜜蜂采蜜机制的无人机蜂群自主智能控制方法，基于蜜蜂采蜜机制，设定了三种决策方式，通过设计基于航向随机偏置、航向保持、航向反向偏置的自主智能决策方法，解决侦察者无人机高速高密度航行自主避撞与搜寻航向自主智能决策的问题；设计一种基于适应度的多目标决策方法，解决跟随者无人机在目标信息非完全确定下的多目标决策问题；设计一种基于趋向目标模式和边线沿走模式的Bug算法，解决执行者无人机航向反相避障与趋向目标呈现的反复震荡问题。本发明解决了现有无人机蜂群体系架构、自主智能决策和信息交互机制的不足，同时提高了无人机蜂群快速响应能力。
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