-
公开(公告)号：CN111337029A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010329675.6
申请日：2020-04-23
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习多速率残差校正的偏振光惯性严密组合导航方法，当偏振光系统正常工作时，将惯性导航系统输出的航向角转换为载体体轴相对于太阳子午线的方位角并作为状态量，以偏振光导航系统解算的载体体轴相对于太阳子午线方位角作为观测量，利用CKF-ERC进行两数据的融合；将时间信息和z轴角速率作为长短时记忆神经网络的输入、以偏振光导航系统解算的数据作为网络输出，对其进行训练，实现自学习功能；当偏振光系统不可用，进入误差补偿阶段，通过LSTM预测偏振光的数据，并将预测值与惯性解算的方位角进行数据融合，提高复杂环境下载体长时间导航精度。本发明可有效提高导航定向的自主性，进而提高无人机的智能化程度。
-
公开(公告)号：CN119207431A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411195782.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习模型的真实声场环境下说话人识别方法，获取大规模无标签纯净音频数据，对其添加噪声及混响；对纯净音频数据进行聚类标签；将聚类伪标签为学习目标，将大规模无标签含噪声混响的音频数据库输入自监督学习模型进行训练；构建说话人识别网络模型，包括前端和后端，将训练完成的自监督学习模型迁徙到前端，后端依次包括若干一维卷积网络、时延神经网络、聚合及池化网络、全连接输出网络；对说话人识别网络模型进行训练；对全新的语音信号进行测试。本发明解决了在强噪声及混响环境下识别说话人精度较低的问题，适用多种应用场景，并对各种恶劣情况下的声纹识别具有重要推进意义。
-
公开(公告)号：CN111337029B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010329675.6
申请日：2020-04-23
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习多速率残差校正的偏振光惯性严密组合导航方法，当偏振光系统正常工作时，将惯性导航系统输出的航向角转换为载体体轴相对于太阳子午线的方位角并作为状态量，以偏振光导航系统解算的载体体轴相对于太阳子午线方位角作为观测量，利用CKF‑ERC进行两数据的融合；将时间信息和z轴角速率作为长短时记忆神经网络的输入、以偏振光导航系统解算的数据作为网络输出，对其进行训练，实现自学习功能；当偏振光系统不可用，进入误差补偿阶段，通过LSTM预测偏振光的数据，并将预测值与惯性解算的方位角进行数据融合，提高复杂环境下载体长时间导航精度。本发明可有效提高导航定向的自主性，进而提高无人机的智能化程度。
-
公开(公告)号：CN119168902A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411195801.8
申请日：2024-08-28
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种夜间遮挡环境下的偏振导航方法，具体包括建立时空总和增强模型、特征点提取、拟合三部分：在时空总和去噪与增强阶段，采用空间滤波平滑处理背景噪声，利用时间滤波对双极脉冲噪声进行处理，采用仿蜣螂视觉神经求和增强方法对图像进行增强；在特征点提取阶段，利用增强后的图像计算偏振度、偏振角，提取有效区域，寻找特征点；在拟合阶段，利用基于PD调节的正负偏振角不对称分布的太阳子午线拟合方法，解决了正负特征点不对称造成拟合太阳子午线偏移，定向精度差的难题。本发明可有效提高夜间弱偏振遮挡模式下稀疏偏振状态下的定向精度。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.017 seconds)
