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公开(公告)号：CN104101873A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410314368.5
申请日：2014-06-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于加权平均策略的分布式雷达网络多目标定位方法，该具体过程为：步骤a，在分布式多雷达网络中设置M个发射机和N个接收机，其在地域上分布广泛并且时间同步；发射机和接收机位于二维平面，并且位置已知；步骤b，利用目标跟踪算法估计目标位置、雷达横截面积等参数信息，通过发射机子集的基于克罗拉美下界的方差下降函数来构造待优化目标函数；步骤c，利用待优化目标函数的子模性质，采用基于加权平均策略的子集选择算法，在总功率约束下选择发射机的一个子集最大化目标函数。本发明利用待优化目标函数的子模性质，提出了基于加权平均策略具有性能保证的多项式时间算法复杂度发射机子集选择算法。
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公开(公告)号：CN102938147A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210356155.X
申请日：2012-09-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于快速鲁棒特征的低空无人机视觉定位方法，能够适应低空无人机航空序列图像的旋转、尺度变换及噪声干扰，实现飞行器位置的精确估计。首先，构建了SURF尺度空间，运用快速Hessian矩阵定位极值点，计算出航空图像的64维SURF特征描述子；然后，基于Hessian矩阵迹完成特征点匹配；最后，使用RANSAC方法剔除出格点，实现位置参数的精确估计。本发明用RANSAC算法求解基准图与实时图之间的变换参数。基于RANSAC的局部参数估计完成后，剔除外点后，解算出符合匹配要求的内点，即可得到实时图基于RANSAC估计参数的变换结果以及实时图中心在基准图上的定位结果。
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公开(公告)号：CN102052925A
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN201010598599.5
申请日：2010-12-16
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空间关系约束的适配区景象匹配方法，技术特征在于：以无人机定位导航为应用背景，将多区域空间关系约束引入到适配区，提出了一种基于空间关系约束的适配区景象匹配方法。本方法首先将传统的单区域分裂为多区域进行景象匹配，然后采用基于边缘测度的加权Hausdorff景象匹配方法，运用分布式并行景象匹配计算提高景象匹配的实时性，通过对多匹配区空间关系约束的计算以及最优配准点坐标的估计，最后解算出实时图中心在基准图上的精确定位。本发明方案与传统方法相比，不仅增强了景象匹配的鲁棒性，而且符合无人机实时景象匹配复杂性工作环境对景象匹配实时性要求，对于景象匹配工程实际应用具有非常重要的意义。
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公开(公告)号：CN116662830B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202310228126.3
申请日：2023-03-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/243
Abstract: 本发明提出了一种基于置信决策树的目标分群方法及装置，通过侦测获取到目标的个体属性、能力属性及通信关系；将所有目标作为根节点；从根节点开始进行节点划分；遍历所有待划分节点，直至所有节点均无需划分，最终形成置信决策树；按照目标在所述置信决策树中属于某个子节点的置信度，从而确定目标所在群体。本发明在划分过程中确定了置信决策树节点划分时的切割点，提出了基于切割点的置信划分方法，以此生成子节点最终形成置信决策树。最后可以在已知群体个数的情况下对置信决策树得到的对抗群体进行调整。本发明得到的对抗群体可以通过决策树的路径对对抗群体进行描述，同时置信划分可以实现对对抗目标与对抗群体间关系的精准判断。
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公开(公告)号：CN118794303A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410481569.8
申请日：2024-04-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了信息不透明下巡飞弹对机动目标抵近搜索和精确打击方法，包括：步骤1：利用A*算法计算巡飞弹到达目标的航迹，并对该航迹进行平滑处理；步骤2：根据平滑处理后的航迹计算出制导律，并以制导律为动作、以巡飞弹的向量为状态利用深度学习网络进行交互学习，进而对制导律进行优化使得巡飞弹对目标完成精确打击；本发明可以结合不可跨越区域约束与飞行约束，快速生成自主搜索方案，重构轨线，完成敌方目标的精确定位；在发现敌方目标后，针对目标机动逃逸行为，巡飞弹能够生成具有前瞻特性的机动策略，预判目标未来机动路线，提高打击精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117970314A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410109350.5
申请日：2024-01-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于反馈学习的目标跟踪方法及装置，通过多次执行数据关联、局部估计以及数据融合迭代过程，每次迭代时将上一时刻的目标状态信息反馈至当前次迭代时每个传感器关于目标的预测量测及预测量测误差协方差的计算、调整数据关联时波门的位置和大小以及优化局部估计，直到迭代轮次达到预设迭代次数，最终实现目标跟踪时数据关联的准确率以及融合估计精度的提高。
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公开(公告)号：CN112633389B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202011580673.0
申请日：2020-12-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F16/29 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于MDL和速度方向的飓风运动轨迹趋势计算方法，获取历史飓风轨迹线；基于每条历史飓风轨迹线的最小长度描述代价和转弯角度变化率，确定每条历史飓风轨迹线的分段点；根据分段点确定每条历史飓风轨迹线的轨迹矢量；计算任意两条轨迹矢量之间的度量距离；基于度量距离，将轨迹矢量插入到R树中的叶子节点中，构建基于轨迹矢量的R树；基于DBSCAN算法对R树中的轨迹矢量进行聚类，生成聚类簇；根据聚类簇生成飓风运动轨迹趋势；本发明方法可以提升飓风轨迹分段精确性以及聚类计算效率。(56)对比文件A. S. Chitrakar.Analyzing DigitalEvidence Using Parallel k-means withTriangle Inequality on Spark《.2018 IEEEInternational Conference on Big Data (BigData)》.2019,李奕.时间序列数据相似模式挖掘的研究与应用《.中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》.2005,第2005年卷(第5期),张峻铭.基于轨迹数据的移动对象聚集模式挖掘方法研究《.中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》.2018,第2018年卷(第2期),
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公开(公告)号：CN107544067B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710546031.0
申请日：2017-07-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯混合近似的高超声速再入飞行器跟踪方法，在东北上惯性参考坐标系下建立高超声速机动再入飞行器的运动跟踪模型，并分别建立目标跟踪系统的雷达观测模型和目标先验模型集；根据先验模型集和雷达观测模型，并结合雷达回波数据,获得目标状态平滑估计值和协方差矩阵平滑估计值；本发明引入高斯混合近似思想，设计多模型下的高斯混合平滑滤波器，采用高斯分量自适应合并策略，同时合理选择平滑窗长，可避免粒子滤波存在的计算大和粒子退化问题，计算过程简单，易于实现，对于突然机动有着很好的估计精度，提高了高超声速再入飞行器的快速高精度跟踪能力。
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公开(公告)号：CN106931993A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710122200.8
申请日：2017-03-02
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01D3/024
CPC classification number: G01D3/024
Abstract: 本发明公开了一种量测窗长自适应滑动的时变参数估计方法，用自适应滑动的窗长选择更加有用的量测进行参数估计，通过传感器测量含有未知参数的系统以获得量测，再将量测传给第一级事件驱动量测选择器，其量测选择条件与现有事件驱动策略完全相同；经第一级事件驱动量测选择器选择后，将量测通过通信网络传递给第二级事件驱动量测选择器，以自适应选取靠近当前时刻的一个滑动窗长内的所有量测，第二级事件驱动的触发条件是后一时刻量测来决定前一时刻量测的取舍，依次类推，直至事件驱动条件不满足，舍掉不满足事件驱动条件时刻以前的所有量测；最后将窗长内的量测传递给估计器对参数进行估计。以解决FIR线性系统时变或突变参数的快速高精度估计与辨识问题。
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公开(公告)号：CN106931966A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710103219.8
申请日：2017-02-24
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于泰勒高阶余项拟合的组合导航方法，首先将组合导航非线性系统模型一阶线性化并将泰勒级数展开后的高阶余项建模为与状态耦合的未知干扰；然后在单传感器系统下基于多区间量测设计协方差校正滤波器，该滤波器可由多高斯分布拟合辨识出泰勒高阶余项的均值和协方差并实现了同时利用两者联合反馈校正组合导航系统的状态估计及协方差。解决了当组合导航系统模型非线性较强时现有技术导航定位精度较差的问题。
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