强动态条件下的卫星编队相对位置鲁棒高精度估计方法

    公开(公告)号:CN113204250B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202110474012.8

    申请日:2021-04-29

    Abstract: 本发明公开了强动态条件下的卫星编队相对位置鲁棒高精度估计方法,包括:建立卫星编队的相对动力学模型;对编队卫星受控系统的状态矩阵离散化处理;鲁棒滤波算法包括初值更新、滤波过程;滤波过程包括一步预测、残差计算、鲁棒切换、新息、算法迭代、误差约束与参数选取。本发明强动态条件下的卫星编队相对位置鲁棒高精度估计方法采用相对动力学模型,抵消卫星编队相对运动模型的舍入误差,从而实现长时间、远距离、受控系统下的高精度鲁棒相对位置估计,并且在系统模型不确定性较强、外部扰动较大时系统精度较高,解决了现有技术中卫星编队相对运动模型带有舍入误差且滤波算法在系统模型不确定性较强、外部扰动较大时系统精度下降的问题。

    基于D2D和业务卸载的内容分发方法

    公开(公告)号:CN107734482B

    公开(公告)日:2019-10-11

    申请号:CN201710811308.8

    申请日:2017-09-11

    Abstract: 本发明公开一种基于D2D和业务卸载的内容分发方法,应用于第五代移动通信系统,属于无线通信领域。其实现步骤为:(1)构建流行内容集合;(2)构建用户偏好向量;(3)构建用户簇偏好向量;(4)任意选取一个用户簇;(5)构建卸载率与能耗的折衷模型;(6)分发流行内容;(7)计算剩余存储空间大小;(8)判断剩余存储空间大小是否大于0;(9)选择待分发内容簇;(10)判断是否完成所有用户簇的内容分发;(11)完成了对所有用户的内容分发。本发明与传统内容分发方法相比可在保证基站业务卸载率高的同时兼顾能耗,并提升用户体验质量。

    基于D2D和业务卸载的内容分发方法

    公开(公告)号:CN107734482A

    公开(公告)日:2018-02-23

    申请号:CN201710811308.8

    申请日:2017-09-11

    Abstract: 本发明公开一种基于D2D和业务卸载的内容分发方法,应用于第五代移动通信系统,属于无线通信领域。其实现步骤为:(1)构建流行内容集合;(2)构建用户偏好向量;(3)构建用户簇偏好向量;(4)任意选取一个用户簇;(5)构建卸载率与能耗的折衷模型;(6)分发流行内容;(7)计算剩余存储空间大小;(8)判断剩余存储空间大小是否大于0;(9)选择待分发内容簇;(10)判断是否完成所有用户簇的内容分发;(11)完成了对所有用户的内容分发。本发明与传统内容分发方法相比可在保证基站业务卸载率高的同时兼顾能耗,并提升用户体验质量。

    一种干扰感知分布式鲁棒下行功率控制方法

    公开(公告)号:CN107613554A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710902375.0

    申请日:2017-09-29

    Abstract: 本发明提出了一种干扰感知分布式鲁棒下行功率控制方法,旨在信道信息不确定的超密集网络环境中,实现小基站的鲁棒分布式功率控制。实现步骤为:小基站计算自身的近似干扰平均场,设定功率控制的时间间隔和获取干扰状态空间,对其分别进行离散化,并计算相关的迭代步长,对构建的干扰平均场、拉格朗日算子和功率水平的矩阵进行初始化;推导出干扰平均场、拉格朗日算子和功率水平的更新公式;小基站将干扰平均场赋值给终止变量,并分别利用三个更新公式分别对干扰平均场、拉格朗日算子和功率水平进行更新,判断功率水平是否收敛,若是,停止迭代,若否,重复上述步骤。本发明在保证用户通信质量的前提下,提高了功率控制的鲁棒性和系统能效。

    基于联盟博弈的CoMP下混合动态分簇方法

    公开(公告)号:CN107425885A

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201710653405.9

    申请日:2017-08-02

    Abstract: 本发明公开一种基于联盟博弈的CoMP下混合动态分簇方法,主要解决现有技术在CoMP系统分簇方案中实现复杂度较高,性能提升有限等问题。其主要步骤为:划分多点协作传输CoMP用户、构建预协作簇、生成偏好列表、上报相关信息、建立稳定联盟、形成协作簇。本发明基于联盟博弈,提出混合动态分簇方法,实现静态分簇技术和动态分簇技术中的增益和复杂度的折中,有效提高了用户吞吐量和资源利用率,低复杂度改善了网络性能。

    一种随机振动对光学合成孔径成像影响的评估方法及系统

    公开(公告)号:CN114912212A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210240748.3

    申请日:2022-03-10

    Inventor: 金科 张越 赵佳晨

    Abstract: 本发明属于光学合成孔径评估技术领域,公开了一种随机振动对光学合成孔径成像影响的评估方法及系统,从合成孔径原理出发,建立随机振动对于双孔径和四孔径光学合成成像系统的PSF共相误差模型,分析平移误差和倾斜误差同时作用于光学系统时对成像的影响;在PSF共相误差模型中调节随机振动的输入参数模拟典型振动误差对PSF函数的影响;对评价参数进行改进,将PSF函数进行时间维度积分,在振动时长持续范围内计算得到振动对PSF函数整体累计影响结果。本发明在同时存在平移振动和倾斜振动的情况下进行最终成像影响评估,基于随机振动在时间序列积分下的斯特里尔比的评估手段,观察其性能损失情况,对光学隔振等机械设计提供参考。

    一种含绳孔间隙的绳驱蛇形机械臂运动数据处理方法

    公开(公告)号:CN112975925A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110179166.4

    申请日:2021-02-08

    Abstract: 本发明属于机器人控制技术领域,公开了一种含绳孔间隙的绳驱蛇形机械臂运动数据处理方法,将蛇形机械臂上的绳孔和绳索分类,并由实际绳索长度与理想绳长的关系定义间隙系数;然后利用切比雪夫多项式拟合间隙系数;再利用间隙系数由绳索实际长度求解关理论绳索长度,并由理论绳索长度求解关节运动状态,以及由关节空间求解工作空间状态进行正运动学求解;再由工作空间状态求解关节状态,以及由关节角算理论绳长,并利用间隙系数计算实际绳长进行逆运动学求解。本发明方法运算简单,能够使含绳孔间隙的绳驱蛇形臂的控制精度提高,相比未考虑绳孔间隙的传统方法,本发明方法能够有效提高含绳孔间隙的绳驱蛇形臂的控制精度20%。

    一种辐射开环绳系卫星系统分段自旋展开方法

    公开(公告)号:CN117842383B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410135193.5

    申请日:2024-01-31

    Inventor: 张越 陈凯 过佳雯

    Abstract: 本发明公开了一种辐射开环绳系卫星系统分段自旋展开方法,涉及绳系卫星系统技术领域,包括:根据绳系与中心航天器连接处所承受的最大张力,将绳系展开过程分为两个阶段,分别为第一阶段和第二阶段;其中,绳系的一端与中心航天器固定连接,绳系的另一端与子星固定连接;在第一阶段,绳系先以变速进行展开,再引入摆角线性归零,使得绳系以减速进行展开;在第一阶段,以第一驱动力矩驱动中心航天器以恒定转速保持自旋;在第二阶段,绳系以恒定速度展开,并在展开结束时引入展开速度平滑过渡;在第二阶段,以第二驱动力矩驱动中心航天器的转速,使得中心航天器的转速与子星的转速相同。本发明能够保证辐射开环绳系卫星系统稳定、高效的展开。

    基于伪标签学习的部分重叠点云配准方法

    公开(公告)号:CN118365684A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410590606.9

    申请日:2024-05-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于伪标签学习的部分重叠点云配准方法,包括:获取待配准的源点云和模板点云后,分别输入预先训练好的点云配准模型,使点云配准模型执行如下步骤:利用注意力图卷积网络分别对源点云和模板点云进行特征提取,得到源点云的特征图FS及模板点云的特征图FT;根据特征图FS及特征图FT,确定源点云与模板点云之间的第一重叠区域;利用注意力图卷积网络提取第一重叠区域的特征图FO,基于特征图FS和特征图FO确定第一重叠区域所包含模板点云的各像素点与源点云中相应像素点的第一对应关系,并利用对应像素点的差异性对第一对应关系进行过滤;基于过滤后得到的最终对应关系对源点云及模板点云进行配准。本发明提高了无监督部分重叠点云配准的精度。

    用于自动驾驶三维地图重建的点云配准方法

    公开(公告)号:CN116485852A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310425590.1

    申请日:2023-04-19

    Abstract: 本发明提供了一种用于自动驾驶三维地图重建的点云配准方法,通过预先构建的双分支特征提取网络以及获取实时的三维点云数据,可以提取三维点云数据的局部和全局特征,然后利用特征交互使两个点云的数据相关联。本发明为了产生用于生成变换参数的更精细的特征,使用通道级特征融合方法,该方法将两个点云的特征之间的数据相关联,通道级特征融合方法进行待配准点云之间的特征交互,使得能够找到一对点云的深度特征之间的相关性,并允许网络通过特征差异学习进行特征增强,进一步提升点云配准任务的准确性和自身网络的鲁棒性。因此本发明可以提高自动驾驶生成重建地图的准确性。

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