公开(公告)号：CN117347946A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311062990.7

申请日：2023-08-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 丁数学 ,  冯天耀 ,  谭本英 ,  赵彬 ,  李沐阳

IPC: G01S5/02 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法及装置，旨在解决现有技术中存在的稀疏表示及字典学习问题是基于线性建模，而定位问题用线性建模不能最高效的拟合，导致定位精度的下降的技术问题。本发明包括：获取带有标签矩阵的目标区域内的训练目标的定位数据；结合标签矩阵方法和字典学习方法构建字典学习模型和目标分类模型，并基于所述字典学习模型和所述目标分类模型的结合加入非线性函数，计算出所述定位数据的判别字典和目标区域内的分类参数；基于所述判别字典，运用稀疏编码方法获取待定位目标的稀疏系数；基于所述稀疏系数，结合所述分类参数，得到待定位目标的位置信息。

公开(公告)号：CN115187765A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210810303.4

申请日：2022-07-11

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 丁数学 ,  卢永运 ,  谭本英 ,  李玉洁

IPC: G06V10/141 ,  G06V10/147 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多传感器采集单像素成像方法，用于提高单像素成像的质量。该方法涉及使用不同照明模式照射场景，在多个位置使用光强度传感器采集通过透镜汇聚反射回来的总的光强度；每个位置得到的数据可以使用单像素成像的方法单独成像。对每个位置得到的图像，通过自注意力条件生成对抗网络提取每张图像最为有效的特征，最终融合为一幅高分辨率的图像。本发明能够提高单像素成像的质量，对医学成像，遥感成像，太赫兹成像等提供技术基础。

公开(公告)号：CN114583455A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210128355.3

申请日：2022-02-11

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 姜彦南 ,  常金帅 ,  王娇 ,  谭本英 ,  赵海鹏 ,  王宜颖

IPC: H01Q9/04 ,  H01Q15/00 ,  H01Q5/10 ,  H01Q5/25 ,  H01Q5/50 ,  H01Q1/00 ,  H01Q13/10

Abstract: 本发明公开了一种基于螺旋馈电结构的超宽带圆极化超表面贴片天线，包括上层介质基板、下层介质基板、第一金属层、第二金属层和第三金属层，所述第一金属层、所述上层介质基板、所述第二金属层、所述下层介质基板和所述第三金属层从上至下依次堆叠。第一金属层设计超表面贴片结构，第二金属层蚀刻十字型缝隙，第三金属层设计螺旋状的微带馈电结构。为了实现高效率辐射性能，上层介质基板与下层介质基本均设置为一定厚度，从而能量能够在介质基板中高效率辐射出去。将超表面与微带天线结合，在实现低剖面的同时，提高了天线的辐射效率并且实现超宽带的性能。

公开(公告)号：CN113419214A

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN202110690349.2

申请日：2021-06-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 丁数学 ,  张康康 ,  谭本英 ,  李玉洁 ,  李广伟

IPC: G01S5/02 ,  G01C21/20 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种目标不携带设备的室内精确定位方法，该方法涉及获取目标在室内不同位置对无线电波的遮挡作用的量化数据与目标所在位置的标签，并对数据集进行划分得到训练样本集与测试样本集；然后将所有位置上的量化数据进行处理，最后将测试样本集使用字典进行线性表示，通过在目标方程中加入正则化来限制解的范围，求解可以得到一个包含目标位置信息的稀疏向量，稀疏向量中极大值的位置进行加权联合计算得到目标位置。本发明能够对目标室内位置进行有效预测，对智能家居控制，目标监控，银行防盗和智能医疗等提供技术基础。