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公开(公告)号：CN116596778A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310424555.8
申请日：2023-04-20
申请人： 中北大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于无监督学习模型的CMUT超声图像质量增强方法，涉及深度学习和图像重建领域。该方法步骤如下：首先利用CMUT超声探头分别在高频和低频的发射频率下对体模进行CMUT超声图像数据集采集；搭建生成对抗网络，将预处理后的CMUT超声图像数据集划分为训练集与测试集，并用训练集对生成对抗网络进行训练；训练完成后，使用网络输出结果与高频CMUT超声图像进行对比，并用测试集评估生成对抗网络训练效果。本发明将生成对抗网络应用到CMUT超声图像领域，解决了低频CMUT超声边缘轮廓模糊、背景噪声明显等问题，采用无监督学习算法有效解决了医学图像数据集采集难度大的问题，充分利用了数据集，降低了其采集成本。
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公开(公告)号：CN114111448B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202111413632.7
申请日：2021-11-25
申请人： 中北大学
摘要： 本发明公开了一种适用于运动目标多视角探测的空中多智能体椭圆轨道协同环绕跟踪方法，涉及导航、制导与控制领域。首先针对非完整约束模型描述的一类空中多智能体，围绕运动目标多视角探测的需求，确定椭圆轨道的多个几何参量；然后计算惯性系下智能体和目标之间的视线角，表征多个参量；其次利用极坐标描述的曲线积分定理，获取相邻空中智能体间的投影弧长；再次构建空中多智能体椭圆轨道协同环绕制导律；最后运用速度矢量合成原理，生成速度和航向角指令，设计航向角速度，最终驱动空中多智能体以预设的多个参量值沿着椭圆轨道飞行观测。本发明借助投影弧长协同误差调控集群行为，赋予了多智能体沿椭圆航路形成均匀分布编队样式的能力。
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公开(公告)号：CN111487866B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010272193.1
申请日：2020-04-09
申请人： 中北大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于混合事件触发机制的高超声速飞行器神经抗干扰控制方法，涉及飞行器自动控制技术领域。首先，建立面向控制描述的AHV参数化运动学/动力学模型；其次，设计低计算复杂度的最小参数学习神经网络学习器实时消除各种扰动对控制系统的影响；再次，构造基于相对触发阈值和绝对触发阈值的混合事件触发机制，确保在不牺牲跟踪性能的前提下有效降低控制回路信息通信量，避免固定触发事件下触发次数过于频繁以及相对触发事件下较大控制信号引发控制抖震的缺陷；最后，综合MLP观测器与事件触发控制器，实现对于给定高度/速度指令的精确跟踪控制。本发明主要解决了机载计算资源和多源干扰影响下的AHV鲁棒飞行控制问题。
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公开(公告)号：CN114115347A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111415404.3
申请日：2021-11-25
申请人： 中北大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种多条闭合路径引导下空中多智能体分布式相位调控与目标跟踪方法，涉及飞行器制导控制技术领域。首先针对大尺度空间场景下的区域/静止目标高效、快速探测与监视需求，确定空中智能体的多种参量。然后建立基于相邻空中智能体信息交互的分布式观测器，以实现对目标位置的渐近无偏一致估计。再次计算多种空中智能体与目标位置之间的参数；构建多条闭合路径引导下空中多智能体分布式相位调控与目标跟踪方法。最后导出空中多智能体的期望线速度和航向角速度。本发明构造了仅依赖相邻智能体交互的分布观测器，消除了全员对目标信息广播通信的过度依赖；还改善了面向大尺度空间场景观测任务时单一圆形轨道环绕控制方法面临的时效性不足、灵活性欠佳等缺陷。
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公开(公告)号：CN109375643B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201811246328.6
申请日：2018-10-24
申请人： 中北大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于领航‑跟随式三角形编队的多四旋翼对峙跟踪目标制导律，针对四旋翼执行地面目标持续跟踪任务中存在的目标逃逸、目标状态融合估计精度不佳等问题，具体为：首先，利用修正的Lyapunov导航向量场算法，构建领航者的期望速度信息；其次，通过一阶积分器得到领航者的期望位置，随后将其送入领航者自驾仪动态获取领航者的实时位置信息，同时将其实时位置反馈至修正的Lyapunov导航向量场；然后，设计多四旋翼通讯拓扑和编队样式；最后，构造适用于地面目标对峙跟踪、基于二阶一致性的领航‑跟随式协同编队控制器。本发明可以实现对于给定地面目标的对峙持续跟踪，可有效降低目标反侦察逃逸的概率，大大增强协同编队对峙跟踪目标任务的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111414011A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010272197.X
申请日：2020-04-09
申请人： 中北大学
摘要： 本发明公开了一种考虑执行机构故障的高超声速飞行器保性能容错控制方法，涉及飞行器控制领域，主要解决高超声速飞行器有限故障条件下对于给定高度/速度指令的精确跟踪控制问题。构造基于韩式跟踪微分器的新型预设性能机制以实现误差的先验调节，并克服传统预设性能控制快速约束导致的暂态抖震难题；设计低计算复杂度的最小参数学习(MLP)神经网络学习器实时消除集总扰动对AHV模型的影响；最后，综合MLP观测器与新型预设性能机制，实现有限故障条件下对于给定高度/速度指令的精确跟踪控制。本发明综合了MLP观测器与新型预设性能机制，对有限故障条件下实现给定高度/速度指令的精确跟踪控制有重要意义。
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公开(公告)号：CN109405819B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201811225125.9
申请日：2018-10-20
申请人： 中北大学
IPC分类号： G01C19/5733
摘要： 本发明涉及三轴陀螺仪，具体是一种单片集成z轴冗余的三轴陀螺结构阵列。本发明解决了现有三轴陀螺仪测量精度低、生产成本高的问题。一种单片集成z轴冗余的三轴陀螺结构阵列包括玻璃基底、第一正方形框架、第一驱动模块、x轴检测模块、第一z轴检测模块、第一驱动检测模块、第二正方形框架、第二驱动模块、y轴检测模块、第二z轴检测模块、第二驱动检测模块；所述第一驱动模块包括左纵向条形可动驱动极板、右纵向条形可动驱动极板、两个左锚块、两个右锚块、两根左方波形弹性支撑悬梁、两根右方波形弹性支撑悬梁、八对左固定驱动极板、八对右固定驱动极板、左一弹性解耦悬梁、右一弹性解耦悬梁。本发明适用于军事导航、深空探测等高精尖领域。
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公开(公告)号：CN109059893A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811225124.4
申请日：2018-10-20
申请人： 中北大学
IPC分类号： G01C19/42
摘要： 本发明涉及双轴陀螺仪，具体是一种单片集成的双轴硅微陀螺仪。本发明解决了现有双轴陀螺仪测量精度低、生产成本高的问题。一种单片集成的双轴硅微陀螺仪，包括玻璃基底、正方形框架、驱动模块、x轴检测模块、z轴检测模块、驱动检测模块；所述驱动模块包括左纵向条形可动驱动极板、右纵向条形可动驱动极板、两个左锚块、两个右锚块、两根左方波形弹性支撑悬梁、两根右方波形弹性支撑悬梁、八对左固定驱动极板、八对右固定驱动极板、左一弹性解耦悬梁、右一弹性解耦悬梁；所述x轴检测模块包括纵向条形x轴检测板、四个x轴检测梳齿、左二弹性解耦悬梁、右二弹性解耦悬梁。本发明适用于军事导航、深空探测等高精尖领域。
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公开(公告)号：CN118338214A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410506440.8
申请日：2024-04-25
申请人： 中北大学
IPC分类号： H04R19/00
摘要： 本发明公开了一种基于活体昆虫鼓膜听器共融MEMS的高灵敏宽频带声传感器，涉及微电子机械系统器件领域。包括从上到下依次设置的声波局域共振放大结构、PDMS顶盖层、PDMS防呆凹槽层、鼓膜听器腔室层与玻璃衬底层，这几个结构依次键合而成。声波局域共振放大结构包括一体成型的硅固定框、声学超材料柱、共振腔体壁与共振腔短管；PDMS顶盖层包括一体连接的顶盖座与方形凸起，PDMS防呆凹槽层为一个防呆凹槽框，鼓膜听器腔室层包括呈环绕方框状的鼓膜听器腔室与鼓膜听器；玻璃衬底层上设有信号转换装置，信号转换装置包括参考电极、记录电极片与记录电极引出焊盘。本发明具有灵敏度高和动态响应频带宽的特点，能够实现高灵敏度的声波探测。
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公开(公告)号：CN116596777A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310424026.8
申请日：2023-04-20
申请人： 中北大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的CMUT超声图像质量提升方法，涉及医学超声成像领域。通过CMUT超声采集系统收集高频和低频CMUT超声图像组；对原始数据集进行数据增强，形成训练卷积神经网络模型需要的训练集和测试集；构建基于残差连接的卷积神经网络，载入预处理好的训练集，确认卷积神经网络参数，开始特征学习并保存训练完成的网络模型；使用基于残差连接的卷积神经网络将CMUT超声采集系统采集所得的低频CMUT超声图像作为输入得到网络输出图像；将输入和网络输出图像与对应的高频CMUT超声图像进行量化分析，评估网络提升CMUT超声图像质量的能力。使用本发明的方法得到的图像，利用了卷积神经网络的特性，获得更高的图像分辨力，超声图像质量明显提升。
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