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公开(公告)号：CN119965904A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411747029.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学 , 国网新源集团有限公司 , 国家电网有限公司华北分部 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/28 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/14 , G06F119/14 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种多源系统的机组组合优化模型构建、生产优化方法及系统，涉及生产资源调控技术领域。通过对抽水蓄能电站的运行参数和运行约束进行线性化处理，减弱抽水蓄能电站中非线性化整数变量的干扰；同时，利用不确定集合对可再生能源进行建模，无需生成大量场景，提高对不确定性机组组合优化问题进行求解的求解效率；利用两阶段鲁棒优化及行列生成算法进行转化，使得多源系统机组组合优化问题中变量及约束满足求解所需的强对偶性，方便对构建机组组合优化问题进行求解，简化了机组组合优化问题中变量与约束的映射关系，提高对多源系统的机组组合优化问题进行求解的计算速度及获取精准的计算结果。
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公开(公告)号：CN114693744B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210150329.0
申请日：2022-02-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/269 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 一种基于改进循环生成对抗网络的光流无监督估计方法，首先，改进生成器结构，引入空洞卷积在不降低特征图尺寸的情况下增加网络的感受野，同时引入通道‑空间注意力模块使生成器更加专注于输入图片中的运动物体，其次，引入Spynet作为教师网络对生成器进行指导。最后，引入光流一致性损失和轮廓一致性损失。将改进之处放入循环生成对抗网络框架中，生成器负责利用生成的图像蒙骗判别器。生成器与判别器以此种方式进行对抗训练，当判别器无法区分图像来源时，完成训练，而后即可利用两幅连续图像实现光流的估计。此方法可用于以无人机、无人车以及水下无人潜器等为载体的，易受光照变化、阴雨天等恶劣条件影响的基于光流的自主导航任务。
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公开(公告)号：CN114545478B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210150340.7
申请日：2022-02-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种联合RVM/卡方‑序贯概率比的SINS/GPS组合导航故障诊断方法，利用残差卡方与序贯概率比相结合的故障诊断方法对GPS信息进行判断，当GPS正常工作时，将SINS的加速度计和陀螺仪的信息作为预测模型的训练输入，训练目标输出为同时刻GPS的位置增量，采用RVM回归算法建立GPS输出的预测模型。而在GPS异常源时，此虚拟GPS可以基于SINS采集的加速度计和陀螺仪的信息来预测GPS的位置增量，结合上一周期的位置结果建立虚拟GPS的位置信息，从而实现SINS/GPS连续导航，避免GPS误差较大情况下的导航系统误差积累。
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公开(公告)号：CN119124113A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411004388.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度分布预测的柔性缆绳形状构建和末端定位方法与系统，所述方法包括：基于在缆绳上分布式安装的惯性测量单元获取各安装位置的姿态数据，求解出位置节点的姿态矩阵；定义单位梯度向量并转换到导航坐标系下；建立缆绳梯度变化模型；通过三次样条差值方法预测缆绳的梯度变化函数，再根据缆绳长度积分还原出水下柔性形状，以及对缆绳上各点以及末端进行定位。本发明对节点数量和精度要求不高，验证结果表明，相对定位精度可以优于2％，高精度环境下相对定位精度能够高达0.05％。本发明对基于柔性缆绳的深海观测系统的精度优化提供了有效的理论支持，为深海定位和勘探奠定了技术基础。
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公开(公告)号：CN117973283A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311567762.5
申请日：2023-11-23
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/3315 , G06F117/12
Abstract: 本发明公开了一种亚阈值区组合逻辑单元统计延时建模方法，仿真不同输入转换时间的延时波动标准差，同时通过对快输入、慢输入不同情形的单元统计延时模型求解不同输入转换时间的延时波动标准差，得到二者的归一化误差进而划定输入过渡区边界。通过快输入、慢输入不同情形的单元统计延时模型获得输入过渡区两边界的延时波动标准差，最终获得输入过渡区的延时统计模型。本发明提供的一种亚阈值区组合逻辑单元统计延时建模方法仿真开销低，预测精度高，对于数字集成电路的静态时序分析时序签核具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113362251B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110715304.6
申请日：2021-06-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/60 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/044
Abstract: 基于双判别器与改进损失函数的对抗网络图像去雾方法。首先，在生成器中引入两层由Inception网络组成的细节生成模块以生成包含更加准确和逼真细节的图像，其次，引入双判别器结构，判别器D1网络结构较为简单，负责对生成器生成的图片Ifake的底层特征进行判别，D2网络结构较为复杂，负责对生成器生成的图片Ifake的高层特征进行判别，当生成器G生成的图片成功同时地欺骗过判别器D1和D2时，训练结束。最后，为了针对去雾任务完成针对性优化，将暗通道先验理论引入生成器的损失函数中，提升去雾效果。本发明可用于以无人机、无人车以及无人船等为载体的，易受大雾、雨天等恶劣条件影响的基于视觉的导航、目标识别和辅助驾驶等任务。
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公开(公告)号：CN112507281B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202011302705.0
申请日：2020-11-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于双状态多因子抗差估计SINS/DVL紧组合系统的方法。通过下列步骤实现：步骤1：获取载体当前时刻SINS和DVL的采集数据；步骤2：根据步骤1的采集数据建立状态方程和量测方程；步骤3：对状态量和量测量进行卡方检测；步骤4：计算模型误差和量测误差的自适应因子；步骤5：根据步骤4的多因子调节卡尔曼滤波的增益矩阵；步骤6：根据步骤2的系统方程和步骤5的增益矩阵，利用卡尔曼进行最优估计，将递推结果反馈到SINS的解算结果，得到最终速度和位置信息。该方法利用DVL四波束的多普勒频移测量信息，在四波束测量值缺失非完整情况下依旧保证连续的测量信息。该方法能够有效抑制导航状态中的不确定噪声，提高导航精度。
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公开(公告)号：CN117036287A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311005546.1
申请日：2023-08-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于双分辨率结构表示单元的动态点云识别方法，动态对象识别与移除是机器人在变化的室外环境中完成任务需要解决的一项关键问题。先验地图中存在的动态点云的痕迹影响着后续路径规划和重定位技术的性能。然而，城市中复杂的环境，激光雷达扫描的遮挡问题，定位与建图的精度都影响着动态对象识别的精度。尽管之前的一些工作已经提出了一些使用高分辨率栅格或人为标注来识别动态对象的方法，但这些方法无法保证在对动态点具有高拒绝率的同时仍有着很好的对静态点的保留率。本申请移除方法在极大的减少静态点误杀的同时，还对动态点云具有极高的拒绝率，最终建立更为准确的全局静态地图。
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公开(公告)号：CN117029811A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311006062.9
申请日：2023-08-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多波束测深仪的紧组合地形辅助导航方法，包括：建立一种搭载于水下自主航行器的地形辅助导航系统，包括捷联惯导系统、多普勒计程仪、多波束测深仪，将各类传感器误差引入系统模型中进行精确建模；提出一种基于两步迭代法的等角多波束测深仪量测建模方法并将其应用于导航滤波；将传统松组合算法中DR系统、地形辅助导航粒子滤波器、系统卡尔曼滤波器集成至核心紧组合粒子滤波器，各传感器原始信息直接输入粒子滤波器进行定位信息修正。本发明提出的紧组合地形辅助导航方法，能够有效提高导航定位系统的效率、精度和稳定性。
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