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公开(公告)号：CN115951364A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211661516.1
申请日：2022-12-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本申请提供一种提高压电式快速转向镜平台定位精度的方法，包括：利用多个NARMA‑L2子模型对压电式快速转向镜平台的回滞非线性进行建模；设计训练输入信号，采集压电式快速转向镜平台的输出数据，采用复合神经网络训练以模拟其角度输出；利用一步超前预测误差以及约束优化算法，设计基于多个NARMA‑L2子模型的前馈控制器，对压电式快速转向镜平台的回滞进行粗补偿；设计PID反馈控制器，构成基于多个NARMA‑L2子模型的复合控制器，进一步对压电式快速转向镜平台的回滞进行精补偿。本申请的建模精度高，减弱了控制器的复杂度。
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公开(公告)号：CN114900033B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202210443343.X
申请日：2022-04-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的变流器输出频谱定制方法，通过采集不同随机开关频率时序下变流器的输出频谱向量，构建开关频率时序向量—输出频谱向量之间的映射模型；为实现变换器输出频谱可塑性，建立机器学习模型，通过对大量的输出频谱—开关频率样本的深度学习训练得到机器学习模型参数，确定二者之间的高维非线性函数关系，进而实时根据目标输出频谱向量“逆向”求解对应的开关频率时序向量。本发明可实时地根据所需输出频谱，“逆向”求解变换器的开关频率时序向量，进而实现输出频谱的灵活精确调节。
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公开(公告)号：CN103595924A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310242849.5
申请日：2013-06-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Cameralink的图像融合系统及其方法，包括两路Cameralink视频接收系统、FPGA、存储器、多核DSP、显示器，两路Cameralink视频接收系统分别与FPGA连接，该FPGA分别与存储器、多核DSP、显示器连接。本发明融合的两路视频输入均为Cameralink，传输带宽可达Gpbs以上，在高分辨率高帧频图像处理中具有显著优势；Cameralink相机信号经视频接收系统解差分模块产生的数据TTL信号时序简单，且同一时刻两路视频之间存在非常小的相位差，在FPGA中将两路图像加以融合实现。
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公开(公告)号：CN103246897A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310205336.7
申请日：2013-05-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于AdaBoost的弱分类器内部结构调整方法，首先是训练弱分类器，通过加权训练样本决定训练的弱分类器的融合权重，每个弱分类器对输入样本输出一个弱假设，所有弱分类器组成一个强分类器并输出最终结果；其次是内部结构调整、最佳弱分类器参数选择和调整验证，然后利用遗传算法来解决最优化问题，最后是训练样本重新加权，根据训练样本的错误率高低来重新确定样本的权重。本发明在场景分类问题上有非常好的表现，分辨率高，误判率低。
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公开(公告)号：CN103177455A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310089701.2
申请日：2013-03-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多核DSP的KLT运动目标跟踪算法的实现方法，本发明方法包括图像的平滑，计算金字塔图、计算图像灰度差异值、特征点选择、特征点跟踪、特征点一致性检查，并将其作为六个模块移植到多核DSP中，其中每个模块分配一个核，运用数据流方式进行处理；本发明采用KLT跟踪算法，并运用多核DSP的多核并行执行的优势和其处理速度，能够实现运动目标的实时、精确的跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119821437A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411758192.2
申请日：2024-12-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车道间隙注意力特征的自动驾驶分层自主决策规划方法及系统，包括：采集车辆手动驾驶仿真场景下的BEV图像以及对应的车道间隙图像，构建训练集；基于鸟瞰图特征的车道间隙分割与注意力特征提取，基于各无人车的动作决策和车辆运动过程，采用CILQR优化器更新车辆参考线，调整目标速度，进行车辆运动规划。通过学习车道间隙注意力提升对场景的理解，进一步实现安全高效的自主决策与规划。
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公开(公告)号：CN119168268A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411160358.0
申请日：2024-08-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种基于简化双种群的双目标动态武器分配方法及系统，该方法包括：步骤1，建立双目标动态武器分配问题数学模型，包括目标函数和约束条件；步骤2，基于十进制编码，采用目标函数导向的种群生成策略生成满足约束条件的初始种群1，不确定性初始化方法生成满足约束条件的种群2，其中种群1作为主种群；步骤3，使用约束分配原则对种群1进行排序，快速非支配排序对种群2进行排序；步骤4，基于种群1和种群2的排序，采用简化更新方法和可行交换策略分别对种群1和种群2进行迭代更新，根据种群1中个体的值得到帕累托前沿解。本发明方法适用于离散性、不可行域大等双目标或多目标问题。
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公开(公告)号：CN118171742B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410601220.3
申请日：2024-05-15
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于残差估计的知识‑数据驱动空战目标意图推理方法及系统，方法包括：首先基于由空战情报搜集系统得到的敌情数据，采用基于知识的推理模型，对目标的作战意图进行预推理，初步得到意图识别向量；接着利用结合注意力机制的长短期记忆网络（LSTM），对作战过程的时序数据提取深层特征；最后利用设计的残差估计器和基于多目标优化的损失函数，对战场敌情数据和意图识别向量编解码，得到残差估计向量并对意图识别向量做修正，同时自适应地控制两个模型地影响权重，克服了传统数据模型高精度和小样本的矛盾，实现较高精度的作战意图推理。
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公开(公告)号：CN116233952A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310080372.9
申请日：2023-02-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向A星算法的卫星网络路由规划方法，包括以下步骤：建立考虑卫星规律运动的网络拓扑动态模型，确定模型约束条件；基于可接受程度，确立评价指标；根据评价指标，确立优化目标；采用单向A星算法计算参考路由；使用双向A星算法求取总体可接受程度最高的路由策略，作为当前最优路由策略。本发明得到的卫星网络路由规划策略考虑了链路时效性和跳数影响，能够适应未来网络拓扑动态变化，同时能够提高路由计算的求解速度和效率。
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公开(公告)号：CN116051215A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310052162.9
申请日：2023-02-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种计及随机充电需求特性的电动汽车充电站实时定价方法，包括以下步骤：建立计及随机充电需求特性的电动汽车充电站实时定价模型；基于最小价格变动量对电动汽车充电价格区间进行离散化，形成待评估价格列表；采用蒙特卡洛模拟仿真方法生成多条用户充电需求样本路径，依据样本路径计算每个待评估充电价格的预期收益；对每个待评估充电价格的预期收益进行比较排序，选取最大预期收益对应的充电价格作为当前时刻最优充电价格。本发明得到的充电站定价方法考虑了电动汽车用户不确定充电行为对充电站运行收益的影响，能够在充电站利润最大化与用户充电成本最小化冲突目标中折中确定最优充电价格。
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