公开(公告)号：CN110579780A

公开(公告)日：2019-12-17

申请号：CN201910800412.6

申请日：2019-08-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 孙希延 ,  陶堃 ,  黄建华 ,  纪元法 ,  付文涛 ,  赵松克 ,  严素清 ,  符强 ,  王守华 ,  韦照川

IPC: G01S19/39

Abstract: 本发明公开了一种基于北斗GEO卫星的阴影匹配改进算法，建立北斗GEO卫星阴影模型；利用GPS和BDS卫星进行初始化定位，得到初始位置P0；运用非视距信号检测技术，判断北斗GEO卫星的可见性；设定候选位置进行阴影匹配定位，并剔除不符合阴影模型的候选位置；根据确定候选位置，在每个候选位置进行卫星可见性预测；利用城市峡谷环境中接收机接收的卫星NMEA-0183格式数据，获取每颗卫星的载噪比，并依据载噪比进行卫星可见性观测；使用SM打分方案对卫星预测和观测的可见性进行匹配评分；进行匹配评分后对每个候选位置打分，并依据其分值和候选位置得到SM最终定位结果。达到提升“城市峡谷”环境中的卫星定位的定位精度的目的。

公开(公告)号：CN110542913A

公开(公告)日：2019-12-06

申请号：CN201910743877.2

申请日：2019-08-13

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 孙希延 ,  徐林柱 ,  纪元法 ,  付文涛 ,  李有明 ,  严素清 ,  符强 ,  王守华 ,  黄建华

IPC: G01S19/40 ,  G01S19/42 ,  G06N3/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种卫星坐标估计方法及装置，该方法包括：将根据GPS星的广播星历得出一个粗略的卫星位置；通过DR神经网络和人工蜂群算法得到ABC-DR模型；将收集的历史数据输入到ABC-DR模型中，得到最优误差补偿值；将所述粗略的卫星位置与最优误差补偿值相加，得到精确的卫星位置。

公开(公告)号：CN110262529A

公开(公告)日：2019-09-20

申请号：CN201910510327.6

申请日：2019-06-13

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 孙希延 ,  张凯帝 ,  纪元法 ,  付文涛 ,  李有明 ,  严肃清 ,  符强 ,  王守华 ,  黄建华

IPC: G05D1/08 ,  G05B11/42 ,  G06T7/70

Abstract: 本发明提出一种基于卷积神经网络的无人机监控方法，包括：采集视频序列，将所述视频序列输到图像处理器中；对采集的视频数据进行预处理，并通过链队列将预处理后的视频数据进行缓存；通过提前预训练好的卷积神经网络模型对链队列中存取的视频数据进行分析，分析后的输出结果为无人机的空间坐标，并将无人机空间坐标下发到监控终端；读取无人机的空间坐标，对所述空间坐标进行分析，计算出舵机转动量，将所述舵机转动量发送到舵机中，控制舵机转动。本发明将卷积神经网络模型应用于无人机监控，并采用多线程链队列等技术进一步优化性能。

公开(公告)号：CN110059392A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201910289303.2

申请日：2019-04-11

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 纪元法 ,  姚鹏远 ,  孙希延 ,  邓洪高 ,  付文涛 ,  庾新林 ,  纪春国 ,  陈奇东 ,  张风国 ,  赵松克 ,  符强 ,  王守华 ,  黄建华 ,  杜保强

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种滑坡形变预测方法，获取滑坡体累积位移量原始数据，得到累积位移量原始数据序列；对所述累积位移量原始数据序列进行预处理；将预处理后的累积位移量原始数据序列输入粒子群优化灰色Verhulst模型，得到累积位移量初始预测数据序列；计算累积位移量初始预测数据的残差，得到初始预测数据残差序列；马尔可夫链修正所述初始预测数据残差序列，根据修正后的初始预测数据残差序列计算得到最终预测数据序列。本发明使用的灰色Verhulst模型相比于原始的灰色Verhulst模型进行了改进，采用粒子群算法对灰色Verhulst模型的参数值进行优化，利用滑动窗对原始数据序列进行动态更新，使用马尔可夫链修正模型的残差，模型预测精度有较大提高。

公开(公告)号：CN109597433A

公开(公告)日：2019-04-09

申请号：CN201811534309.3

申请日：2018-12-14

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 纪元法 ,  戴碧海 ,  孙希延 ,  付文涛 ,  符强 ,  王守华 ,  严素清 ,  黄建华 ,  杜保强 ,  李春海 ,  付康 ,  程雷

IPC: G05D1/12

Abstract: 本发明公开一种基于复合拦截策略的无人机防控智能决策方法，1）当全向阵列天线被动截获、接收到无人机及操作者发射的遥控和图像传输射频信号时，无人机频谱探测系统根据信号解算出无人机速度、方向的定位信息；2）将无人机定位信息或者用户自定义的场景作传输至机器逻辑控制系统，控制系统通过数学模型建立输入到输出之间的联系，控制系统根据输入信息和传输函数计算得输出结果，决策拦截方案对黑飞无人机拦截；3）根据拦截方案，复合拦截系统结合基础拦截手段，对黑飞无人机的拦截和防控；4）将无人机的拦截信息反馈至机器强化学习系统中，通过机器强化学习系统不断优化机器逻辑控制系统的数学算法模型，改进和完善机器逻辑控制系统的决策。

公开(公告)号：CN209980485U

公开(公告)日：2020-01-21

申请号：CN201920872989.3

申请日：2019-06-11

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 孙希延 ,  胡孔旺 ,  纪元法 ,  付文涛 ,  严素清 ,  庾新林 ,  王瑞峰 ,  符强 ,  王守华 ,  黄建华 ,  杜保强 ,  李有明 ,  赵松克

IPC: G08G5/00 ,  G01S19/33 ,  G01S19/21

Abstract: 本实用新型适用于黑飞无人机管控领域，提供了一种GPS和GLONASS双模黑飞无人机导航诱导系统。系统包括ARM主控电路、与ARM主控电路电连接的FPGA信号生成电路和上变频电路以及分别与FPGA信号生成电路电连接的DA转换电路、晶振电路、JTAG接口电路、存储电路和串口电路，晶振电路还与ARM主控电路电连接，上变频电路还与DA转换电路电连接。本实用新型可以实现对GPS和GLONASS双模黑飞无人机的有效干扰和欺骗，较好地解决了双模黑飞无人机管控难的问题。