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公开(公告)号：CN113132931B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110409122.6
申请日：2021-04-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于在复杂的室内环境下进行准确定位的方法，具体是涉及一种基于参数预测的深度迁移室内定位方法。本发明首先利用有标签的源域数据预训练一个性能良好的源网络定位模型，然后通过固定预训练的源网络参数，在无标签目标域数据的辅助下学习一种从源网络参数到目标网络参数的转换矩阵，最后利用该转换矩阵和源网络参数计算出目标域网络参数。本发明克服了常用领域适应技术过度专注于领域不变特征而忽略领域差异的弊端，能够使目标域的特征分布尽可能接近源域特征分布，从而保证了目标域网络在适应新环境的同时能保留部分源域网络的数据处理能力。本发明是一种能够良好适应复杂室内环境的高精度定位方法。
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公开(公告)号：CN113589228A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110868548.8
申请日：2021-07-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S5/06
Abstract: 本发明属于雷达定位技术领域，具体涉及一种单站单天线的波束扫描外辐射源目标定位方法。本发明首先确定波束扫描外辐射源的位置坐标和单个信号接收站的位置坐标、外辐射源的波束扫描角速度；单个信号接收站利用单个天线接收波束扫描外辐射源直达波和目标反射波，获得目标主波束反射波与信号接收站主波束直达波之间的信号达到时差估计、目标反射波与波束扫描外辐射源直达波的到达时差估计；然后获得目标反射波与波束扫描外辐射源直达波的离波夹角估计；接着对目标与外辐射源之间的距离估计，进而确定目标的横坐标估计和纵坐标估计。
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公开(公告)号：CN113484854A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110825620.9
申请日：2021-07-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/06
Abstract: 本发明属于雷达定位技术领域，具体涉及一种外辐射源位置未知的目标定位方法。本发明首先获取外辐射源直达波信号来波方向估计、目标反射信号来波方向估计、目标反射信号与外辐射源直达波信号的到达时差估计；然后，由目标反射信号与外辐射源直达波信号的到达时差估计，基于获取的数据，依次计算得到外辐射源距离关联向量、目标位置横坐标关联向量、目标速度横坐标关联向量、外辐射源距离与目标位置横坐标乘积的关联向量、外辐射源距离与目标速度横坐标乘积的关联向量；进而获得定位矩阵，由定位矩阵和外辐射源距离关联向量获得中间向量；最后，由中间向量的第二个元素，获得目标的横坐标估计和纵坐标估计。
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公开(公告)号：CN110568428B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910847149.6
申请日：2019-09-06
Applicant: 电子科技大学 , 同方电子科技有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种外辐射源雷达参考信道系数估算方法及装置，用于对至少一帧的接收信号的信道系数进行估算，所述方法包括：获取第t帧的信道系数估算值、第t帧的原子集以及第t帧的索引集；获取第t+1帧的接收信号；根据所述第t+1帧的接收信号、第t帧的信道系数估算值、第t帧的原子集以及第t帧的索引集，计算第t+1帧的信道系数估算值。由于让上一帧的结果数据参与到本帧的估计运算中，可以在保证估计准确性的同时减少计算量。
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公开(公告)号：CN113219243A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110458637.5
申请日：2021-04-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于电子信息技术领域，具体为一种校正频率搜索间隔量化误差的高精度测频方法。本发明首先利用信号采样的频谱序列和信号采样的尾首差确定幅度谱及其谱峰位置，然后由频谱序列在幅度谱谱峰位置的值和信号采样的尾首差确定频率搜索间隔的量化误差校正值，进而由幅度谱谱峰位置和频率搜索间隔的量化误差校正值确定频率测量。本发明的有益效果是：使用本发明提出的一种校正频率搜索间隔量化误差的高精度测频方法，不仅利用了幅度谱谱峰位置，还利用了频率搜索间隔的量化误差校正值，实现高精度测频。本发明提出的方法的计算量与快速傅里叶变换法的计算量是同一数量级的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112954632A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110102396.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W4/33 , H04W64/00 , H04B17/318
Abstract: 本发明属于室内定位技术领域，具体是涉及一种基于异构迁移学习的室内定位方法。本发明首先通过在每个格点采集RSS值建立离线指纹库作为源域数据，并随机收集一部分格点的RSS值作为共现数据中源域信息部分。然后在线上定位阶段，采集测试样本以及共现数据中目标域信息部分，并完成对共现数据的拼接。本发明的方法，以共现数据为桥梁，并加入边缘分布和条件分布对齐以及拓扑一致性约束，计算一个将源域投影到目标域的映射。最后，利用映射后的源域数据训练分类器，用于目标域的测试样本的位置计算。本发明充分利用共现数据，将源域和目标域数据联系起来，能在定位环境中传感器大量更换的情况下继续完成稳定、准确的定位，而不需要重新建立指纹库。
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公开(公告)号：CN112113570A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010969150.9
申请日：2020-09-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于室内定位技术领域，具体是涉及一种基于深度迁移和模型参数集成的室内定位方法。本发明利用深度迁移对源域和目标域深层特征进行均值距离最小化约束和二阶统计差异最小化约束，能最大程度的减小域差异，进而使模型能够有效的适应复杂的室内环境。利用参数集成的思想，让用于预测的模型在每个训练步骤利用指数滑动平均机制集成利用梯度下降法进行训练的网络的参数，降低了神经网络在训练过程中的抖动，保证预测模型具有稳定的输出。本发明可以有效克服复杂室内环境中由于环境变化和异构设备测量偏差导致的误差增大的问题及神经网络在训练中的抖动问题。
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公开(公告)号：CN112083407A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010979777.2
申请日：2020-09-17
Applicant: 电子科技大学 , 同方电子科技有限公司
Abstract: 本发明属于电子信息技术领域，具体是涉及一种利用时差与一维方位测量的外辐射源三维定位方法。本发明利用目标反射的外辐射源信号的到达时差与一维方位测量，通过构建外辐射源坐标矩阵、外辐射源距离向量和时差向量，进一步的构建定位矩阵和定位向量，由定位矩阵和定位向量实现目标的三维定位。使用本发明提出的方法，利用外辐射源的位置坐标、目标反射的外辐射源信号的到达时差与一维方位测量，即可对目标进行三维定位，在降低测向系统复杂度的同时，实现对目标测高的目的。
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公开(公告)号：CN109239647B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201811026116.7
申请日：2018-09-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于多维拟合的多目标跟踪方法,该方法包括以下步骤：1)对待跟踪目标的位置通过高斯牛顿算法得到多个目标的DOA测试值，并对该测试值采用预测门限检验，2)采用卡尔曼滤波器对第一阶段的测试值进行平滑处理。本发明很大程度上减少了多目标跟踪问题中的计算量大的问题，并且能处理多目标位置出现交叉的跟踪问题。
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