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公开(公告)号：CN110514226A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910832314.0
申请日：2019-09-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供了一种行人惯性导航的航向校正方法，相较于利用多传感器融合的航向校正方法，本方法只用惯导传感器实现了较为准确的航向校正，节省了硬件成本，简化了算法复杂度。相较于现有的基于纯惯性导航系统的航向校正方法，本方法深入挖掘惯导元器件的特性，充分利用了行进过程中已有的信息，而不是只局限在某一个特定时间段内的局部信息，并且利用时间优先的原则对筛选出的匹配信号进行再一次选取，这使得本方法有更好的鲁棒性、更精确的航向校正效果。
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公开(公告)号：CN109120292A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810885805.7
申请日：2018-08-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种数字自动增益控制系统及方法，该系统包括直流计算模块、增益调整模块、限幅器、cordic求模模块、IIR低通滤波器、误差控制模块、增益计算模块和增益限制模块；增益调整模块、限幅器、cordic求模模块、IIR低通滤波器、误差控制模块、增益计算模块和增益限制模块顺次循环通信连接；直流计算模块通过一个减法器与增益调整模块通信连接；IIR低通滤波器通过一个加法器与误差控制模块连接。本发明采用加减、乘法和移位操作完成反馈控制，在硬件实现中更加简单，并且AGC动态调整范围更大，系统调整时间分三档可控；同时，使用直流滤波和IIR一阶滤波器解决AM信号下控制算法的收敛速度慢或者不收敛的问题。
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公开(公告)号：CN116721165A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310676553.8
申请日：2023-06-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/80 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/088 , G01C21/16 , G01C22/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的视觉惯性里程计方法，其包括以下步骤：S1：采集输入数据，将图像数据和IMU数据进行预处理，使图像数据和IMU数据同步；S2：进行特征提取，得到图像数据的图像特征和IMU数据的惯导特征；S3：将图像特征和惯导特征输入位姿计算网络中，输出六自由度的位姿计算结果；S4：根据深度图和源图像之间的差异进行无监督训练，输出训练结果，得到训练好的深度网络；S5：采集新的图像数据输入训练好的深度网络，输出定位结果。本发明采用深度学习的方式，避免了传统方法中传感器的复杂标定和建模，同时采用无监督的训练方式解决了数据集的限制，整个方法能够充分利用图像与惯导的互补信息，实现高精度的定位。
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公开(公告)号：CN111582447B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010365392.7
申请日：2020-04-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种网络特征的闭环检测方法，在环境变化情况下具有更好的鲁棒性能，采用多种网络特征作为图像特征描述子，利用不同神经网络模型的不同网络输出层特征组合的方式表征图像，使得图像描述子能够携带更丰富更精准的信息，从而提高整个闭环检测算法的性能。相较于其他使用卷积神经网络进行闭环检测的方法，本发明组合了多种神经网络模型的不同层次的特征，综合了不同神经网络模型的低层次和高层次的图像信息，使得图像表示更加丰富，并在特征级联之前进行了特征降维操作，使得方法的实时性能得到了保证。
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公开(公告)号：CN114221872B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202111664343.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L41/12 , H04L41/14 , H04L47/125
Abstract: 本发明公开了一种路由协议的多度量融合目标函数构建方法，通过采集子节点路由数据以及Mac层的缓存信息数据，分别计算各子节点的跳数Rank值、子节点到父节点期望传输次数以及父节点的存储参量，并构建多度量融合目标函数，得到多度量融合模型；根据多度量融合模型计算拓扑结构各子节点的Rank值，并构建网络拓扑结构；本发明以链路负载问题为基础，通过缓存占比与缓存增长率构建多种度量融合形成高可靠性路由协议，在保证基本的通信质量以及传输跳数的情况下，实现在负载较重情况下的链路均衡，提高整个路由协议的可靠性以及鲁棒性，并保证了基本的通信质量以及传输跳数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114337764A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111678199.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/08 , H04B17/391 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多相DFT数字信道化接收机的普适性方法及系统，根据利用抗混频率低通滤波器提取输入信号，得到原始数字信道的子信道输出，并按照频谱序列进行均分，得到各均分子信道的输出信号，同时对各均分子信道的输出信号进行多倍系数抽取滤波以及多倍零值内插滤波，得到二次滤波的输出信号，并进行抗混叠低通滤波与数据抽取位置互换，得到优化后的输出信号，并根据不同子信道的混频频率构建数字信道化结构；本发明构建的数字信道化算法模型具有普适性，在现代化战场上可以应对不同的信号类型以及信道化分方式没有过多的约束限制，可与现有的数字信道化接收机模型的高效结构相结合，从而将其转换成适应不同场景的接收机模型。
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公开(公告)号：CN110310480B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910554208.0
申请日：2019-06-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拥塞控制的实时路径规划方法，属于路径规划技术领域。本发明的规划步骤包括：为路网中所有的车辆规划初始路线，并计算出备选路线；建立路网道路拥塞模型，并持续更新；生成簇头随机种子，按簇队列通信规则进行通信；车辆节点通过车载自组织网订阅车辆动态和道路实时交通流数据；通过拥塞模型为簇头车辆预测即将遇到的拥塞街道，若预测到即将遇到堵塞，则建立簇队列进行通知提醒拥塞消息，簇头及队列车辆比较当前路径和备选路径的剩余旅车时间，判断是否需要更新路线。本发明基能有效分流拥塞街道的车流量，有利于全局交通流的合理分布；能对路网的所有车辆同时进行路径规划，节约计算量，提高路径规划效率。
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公开(公告)号：CN111157984B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010016854.4
申请日：2020-01-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达及惯性测量单元的一种行人自主导航方法，其包括以下步骤：S1、在每只脚上安装一个惯性测量单元，并在任一只脚上安装毫米波雷达；S2、获取用户的步长信息和每只脚的模糊位置信息；S3、对用户双脚的模糊位置信息进行修正与融合，得到融合后的位置信息；S4、将融合后的信息作为用户的具体位置信息，判断是否继续导航，若是则返回步骤S2，否则结束导航。本方法通过毫米波雷达对双脚间的位姿信息进行测量，并将其作为融合卡尔曼滤波器的水平管测量，将累计误差的增长率的数量级从平方降低到了常数级，有效的降低了累积误差为整体定位精度产生的不良影响，对长距离、长时间的定位导航精度有显著的提高。
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公开(公告)号：CN113080929A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110399295.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的抗NMDAR脑炎图像特征分类方法，对原始MRI图像进行预处理，然后基于Lasso方法将其发送到特征筛选模型，最后将筛选出的特征发送到C‑SVM和3D‑CNN相结合的分类器中以获取特征分类结果。本发明方法只运用了大脑皮层的特征，和自免疫脑炎相关性很高，与现有的人工分类方法相比，本方法大大缩减了特征分类实际，减少了对领域专家知识的依赖；本方法将医学图像的视觉信息转化为用于定量研究的深层数据特征，为医生提供了客观、一致和可重现的参考信息。
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公开(公告)号：CN110631578B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910931570.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无地图下室内行人定位与追踪方法，通过融合视频和惯性导航数据，将行人的运动描述为一条语义轨迹，并同时根据视频数据建立简易的语义描述地图，建立语义描述地图和语义描述轨迹的匹配对应关系，从而将二者匹配，以此来修正原始行人轨迹，并实现无地图下的自主定位与追踪。本发明从定位与追踪的结果出发，关注于定位的最终效果，能在建立起来的语义地图中找到行人的位置，属于一种相对定位方法。本发明只需存储描述性的地图，而非三维场景图，大大节省的计算存储空间，可在轻量级的智能设备端上使用，还具有可在场景可变的室内环境下使用的特点，具有广阔的应用前景。
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