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公开(公告)号：CN103335653B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310225758.0
申请日：2013-06-06
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 一种火星大气进入段的自适应增量粒子滤波方法，它包括以下步骤：(一)初始化：由先验概率密度函数采样得到粒子并赋予相同的权值；(二)利用各粒子在运动方程和增量量测方程下的似然概率密度函数更新粒子及更新权值；(三)比较步骤二中计算得到的所有权值，得到最大权值、最小权值及相对应的序号并存储；根据增量量测方程和当前时刻对应的增量量测值，求得量测新息计算两最值之间的欧式距离及每个粒子到最小权值所对应粒子的欧式距离；(四)确定自适应系数值并重新计算权值；(五)将步骤四中计算得到的权值进行归一化，得到新的权值；(六)重新采样；(七)返回步骤二，直至时间截止。本方法能消除量测系统中的未知系统误差。
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公开(公告)号：CN107704680B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201710911207.8
申请日：2017-09-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明一种消费品安全伤害发生概率的计算方法，步骤如下：一：对收集到的消费品质量安全信息进行预处理，梳理其中不同类别指标和伤害类型；二：检验上述各指标间的相关性，形成相互独立的综合指标；三：建立伤害类型与指标间的关联模型；四：确定各伤害类型发生概率的计算方法；五：估计关联模型中的未知参数；六：将参数估计值代入步骤四中的计算方法，得到各伤害场景下不同伤害类型的发生概率；七：对建立的模型进行假设检验；通过以上步骤，本发明方法建立了各指标与伤害类型之间的关联关系，能够定量计算和预测各使用场景下对应伤害类型发生的概率，克服了传统安全伤害发生概率计算的主观性和片面性。
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公开(公告)号：CN109708642B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910025888.7
申请日：2019-01-11
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开一种磁场感应设备和一种室内机器人方向感知方法。所述的磁场感应设备是在半径为R的环形支架上均匀布置N个双轴磁强计；将N个双轴磁强计分别标号为1、2、3、…、N，以1号双轴磁强计安装在正对机器人移动的方向。所述的室内机器人方向感知方法一种基于人工神经网络的室内机器人方向感知方法。与现有的技术相比，本发明优点在于：1、该磁场感应设备可以多方位探测周围的环境磁场，为神经网络模型提供丰富的环境信息；2、采用人工神经网络技术，克服了三轴磁强计在磁场混乱的室内无法探测方向的问题以及从陀螺仪、视觉相机中解算的方向具有累积误差的问题，为室内机器人提供绝对的高精度的方向信息。
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公开(公告)号：CN109350072B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811359980.9
申请日：2018-11-15
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工神经网络的步频探测方法：步骤1、采集神经网络模型训练数据；步骤2、数据预处理；步骤3、对步骤2得到的数据进行波峰检测，为数据制作标签，波峰的标签为1，非波峰或伪波峰的标签为0；步骤4、采用滑动窗口截取训练数据；步骤5、突出窗口内训练数据的波形特征；步骤6、取窗口内中间数据对应的标签作为窗口数据的标签；步骤7、平衡训练数据中正负样本比例；步骤8、神经网络模型搭建与训练；步骤9、在线步频检测时，将接收到的加速度数据依次存入滑动窗口中，并对窗口内的数据按步骤2和5处理；步骤10、将步骤9处理后的数据输入神经网络模型；步骤11、采样时间阈值剔除多余步点。
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公开(公告)号：CN107949052B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710930944.2
申请日：2017-10-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W64/00 , H04B17/318 , H04L29/12 , G01S5/02
Abstract: 本发明提供一种基于空间特征分区和前点约束的WKNN室内定位方法，步骤如下：一：划分分区；二：提取分区标识序列；三：分区判别；四：计算信号空间距离；五：加权得到位置估计；通过步骤一到步骤五，本发明提出的基于空间特征分区和前点约束的WKNN室内定位方法被执行，其通过将面积较大的目标区域按照其空间特征划分为多个分区，同时引入识别序列和欧氏距离的组合分区判据，解决了指纹数据库无法实现全域覆盖的问题；又通过考虑行人在相邻时刻所处位置之间的空间约束关系，缩小了最终参考点的筛选范围，很好地提升了位置估计的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107766628B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710912126.X
申请日：2017-09-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于寿命信息融合的动态退化可靠性评估方法，步骤如下：一：确定关键性能参数及其失效阈值；二：建立退化模型；三：确定模型退化率的先验分布；四：基于贝叶斯理论得到当前时刻退化率的后验分布，得到更新的性能退化模型；五：对服役单机进行可靠性评估；六：进行动态可靠性分析和寿命预测。本发明基于性能退化寿命信息融合的思想，采用退化可靠性分析手段，融合同类产品在先寿命信息或关键部组件寿命信息与实时运行单机的性能监测寿命息；基于贝叶斯理论，通过以上步骤，达到了对单机的可靠性和寿命进行动态分析和评估的效果，解决了高可靠性长寿命产品单机可靠性评估的实际问题。
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公开(公告)号：CN106021685B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201610320445.7
申请日：2016-05-16
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种考虑测量误差的退化可靠性分析方法，通过以下步骤实现：步骤一：选取合适的退化参数，在各测试时刻记录各试件的性能退化值，使得性能参数退化量可以通过简单的函数变换(例如，对数变换、指数变换等)转化为符合线性独立增量过程规律的情况。步骤二：建立考虑测量误差的线性独立增量过程模型；步骤三：计算似然函数，通过极大似然估计法，计算退化模型中的未知参数；步骤四：利用建立的退化模型对产品进行可靠性评估；本发明的优点在于：在退化可靠性建模中考虑了测量误差的影响，更适合工程实际的情况。在模型参数的极大似然估计中，采用了多维随机过程理论进行分析，为具有相关性的多维变量的极大似然估计提供了一种可行的方法。
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公开(公告)号：CN108775983A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810713482.3
申请日：2018-07-03
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01L5/00
Abstract: 本发明公开一种骨表面残余应力分布测试方法：步骤1建立了骨不同深度应力与应变的关系；步骤2建立了骨的应力与深度的关系；步骤3通过等式变换消除了实验最终要测的未知量，引入了柔度系数这一量，建立了应变与柔度系数和待求系数的关系并通过有限元模型计算出了柔度系数；步骤4通过改进的实验测得了应变值；步骤5通过实验测得了骨这一各向异性材料横向和纵向的弹性模量；步骤6通过求出的柔度系数和实验测得的应变解出了待求系数，从而最终求出了骨表面残余应力与深度的关系。本发明的有益效果是：通过独创的实验手段和建模结合的方式，提出了一种新的测量骨表面残余应力分布的测试方法，能够较为准确地测量骨表面附近残余应力分布。
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公开(公告)号：CN107547067A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710832525.5
申请日：2017-09-15
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明提供一种多模型自校准扩展卡尔曼滤波方法，步骤如下：一：建立系统基本方程；二：对由式(1)、式(2)和式(3)所组成系统进行线性化处理；三：对系统进行滤波初始化；四：对系统进行时间更新；五：迭代变量更新；六：量测更新；七：进行迭代计算；通过以上步骤，工程中经常遇到的非线性系统状态方程受到未知输入影响的问题得到了解决，同时，由于考虑了未知输入为零的情况，因此相比自校准扩展卡尔曼滤波方法，对复杂环境的适应性得到了提升；而且由于本发明基于扩展卡尔曼滤波方法，不需要通过采样的形式完成信息的传递，所以其处理非线性系统的运算速度较其他非线性滤波方法更加快捷，便于工程实际应用。
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公开(公告)号：CN103344244B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310285753.7
申请日：2013-07-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 一种火星大气进入段消除测量数据中系统误差的两步滤波方法，步骤如下：一、建立基于火星大气进入段飞行器的工程实际方程；二、给定初始值：和；三、两步滤波方法：（1）未知的量测系统误差估计，（2）更新：量测更新和时间更新；四、令k=k+1，返回步骤三往下进行，直到k等于火星大气进入时间截止对应的时刻T时，至此完成火星大气进入段消除测量数据中系统误差的两步滤波方法。该方法不仅可以估计出量测系统的测量数据中存在的系统误差，而且可以运用估计出来的测量数据中存在的系统误差来更好的估计出飞行器的状态。该方法对系统的状态可进行精确的估计，因此可以很好的满足未来火星探测任务的着陆误差精度要求。
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