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公开(公告)号：CN118865756B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411101866.1
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体提供了一种无人驾驶航空器飞行管制空域的采集方法，包括以下步骤：管理部门将无人驾驶航空器管制空域上报任务下发给地市级中管制空域对应单位；对应单位根据管制空域收集对应管制范围，并上报地市级管理部门；地市级管理部门对数据集进行汇总及校验，并上报区域管理部门；区域管理部门对数据进行汇总及校验，并上报管理部门；管理部门对区域管制空域数据进行汇总及校验，并对全国级管制空域数据进行发布。本发明提供的划设和采集方法提高了无人管制空域数据采集上报的效率，同时能够快速进行空域外扩计算，提高采集数据的速度和准确性，并通过逐级上报汇总，生成详细准确的管制范围。
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公开(公告)号：CN118364494A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410764763.7
申请日：2024-06-14
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
Abstract: 本申请公开一种机内加密存储系统及加密方法，属于计算机领域，包括：计算刀片存储，采用NVME硬盘作为存储主控芯片，对硬件模块进行加密处理以及对数据的软件加密处理；网络附加存储，包括存储刀片，设置于存储刀片上的板载存储，以及连接至存储刀片上的卸载卡和USB扩展存储，其中板载存储采用NVME硬盘作为存储主控芯片，对硬件模块进行加密处理以及对数据的软件加密处理；卸载卡用于存储NVME硬盘的秘钥并能够进行软销毁和硬销毁；交换刀片，采用支持SM4功能的PCIe主控实现网络附加存储的加密。本系统采用交换刀片实现各个计算刀片存储以及网络附加存储之间的口令分发，并通过SM4加密技术实现系统的安全验证和数据保护。
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公开(公告)号：CN119377563A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411336563.8
申请日：2024-09-25
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: G06F18/10 , G01S7/41 , G01S13/72 , G01S13/58 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种无人机群目标探测的数据清洗方法及装置。方法包括：采集目标区域内无人机在干扰源影响下产生的雷达回波信号，构成初始特征工程集，其中，所述雷达回波信号包括目标回波信号和干扰物回波信号；通过数据清洗网框架对所述初始特征工程集进行处理，生成目标数据集，其中，所述数据清洗网框架，包括距离波门模块和特征分类模块，通过采用串联或并联的网络构建方法，对输入的所述初始特征工程集进行处理，生成过滤杂波点迹的目标数据集。应用本申请实施例提供的无人机群目标探测的数据清洗方法，通过数据清洗网框架，对采集的初始特征工程集进行杂波去除处理，可提高杂波去除效率，生成高质量的目标数据集。
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公开(公告)号：CN117437372A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311752914.9
申请日：2023-12-20
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
Abstract: 本申请公开了一种塔台模拟用三维视景地形图处理方法、服务器及存储介质，属于塔台飞行指挥模拟训练系统领域，其中塔台模拟用三维视景地形图处理方法，包括如下步骤：S110：获取卫星图并对所述卫星图中的纹理信息数据进行预处理；S120：按实际需求烘焙贴图，并将贴图绘制回帖至所述卫星图中；S130：获取卫星图中的高程数据，根据所述高程数据制作地形三维模型，将所述地形三维模型导入至卫星图中形成三维视景地形图。通过本方法，能够缩减贴图使用量，以及减少贴图画线，大大提升系统运行性能；而且可以提升视景三维整体布局的真实程度，增强模拟训练的真实感和沉浸感，有助于实现地形模拟培训和飞行模拟培训的业务融合。
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公开(公告)号：CN117218907A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311473718.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: G08G5/04
Abstract: 本发明属于空中交通管理无人机飞行领域，提供一种基于无人机运行特性的网格剖分方法和系统。该方法结合无人机自动飞行的运行特性，分析无人机飞行过程中的各种影响因素，获取基准无人机相关参数，建立隔离空域无人机之间的运行特性的碰撞风险评估模型，分别计算安全目标下不同等级无人机运行的最小安全运行间隔，确定网格剖分尺寸。本发明解决了面对无人机飞行方式多样化以及复杂低空运行环境下空域自适应细粒度数字建模的问题，有效实现了低空多层级网格细粒度精细化划分，进而优化了低空无人机隔离管控区域范围的划分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118865756A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411101866.1
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: G08G5/00
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体提供了一种无人驾驶航空器飞行管制空域的采集方法，包括以下步骤：国家空管委将无人驾驶航空器管制空域上报任务下发给地市级中管制空域对应单位；对应单位根据管制空域收集对应管制范围，并上报地市级管理部门；地市级管理部门对数据集进行汇总及校验，并上报区域管理部门；区域管理部门对数据进行汇总及校验，并上报国家空管委；国家空管委对区域管制空域数据进行汇总及校验，并对全国级管制空域数据进行发布。本发明提供的划设和采集方法提高了无人管制空域数据采集上报的效率，同时能够快速进行空域外扩计算，提高采集数据的速度和准确性，并通过逐级上报汇总，生成详细准确的管制范围。
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公开(公告)号：CN118503790B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410910269.7
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F16/26 , G06F16/29 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , H04N19/91 , G01S13/88
Abstract: 本发明涉及低空无人机集群技术领域，具体涉及低空无人机集群对抗意图识别方法、装置、设备和介质。本发明采用双通道的深度卷积神经网络，其中一个通道将关联的时空因子作为输入，直接连接到深度卷积神经网络的全连接层作为特征增强数据，另外一个通道将低空无人机集群航迹图像作为输入，通过卷积层和子采样层逐层迭代训练学习，最终在全连接层与时空因子组合连接，最终用于对抗意图分类识别。
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公开(公告)号：CN118485105A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410947566.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G01S7/41
Abstract: 本发明涉及雷达探测航迹预测技术领域，具体涉及一种双向GRU雷达探测航迹预测方法、装置、设备和介质，能够对不同类型的目标运动航迹预测具有良好的鲁棒性。基于典型空中目标分类判别的双向GRU雷达探测航迹预测方法，该方法对典型空中目标进行分类判别的基础上，对不同类型的目标利用双向GRU在时间序列数据建模中的优势，使得模型能够对不同类型的目标运动航迹具有良好的鲁棒性。充分利用了双向GRU在时间序列数据建模中的优势，通过对雷达数据进行数据清洗、坐标变换和特征提取，将原始的以雷达为中心的极坐标系下的航迹数据，转换为以地心为原点的空间直角坐标系数据，使得数据能够较好的适配模型训练。
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公开(公告)号：CN117218907B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311473718.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: G08G5/04
Abstract: 本发明属于空中交通管理无人机飞行领域，提供一种基于无人机运行特性的网格剖分方法和系统。该方法结合无人机自动飞行的运行特性，分析无人机飞行过程中的各种影响因素，获取基准无人机相关参数，建立隔离空域无人机之间的运行特性的碰撞风险评估模型，分别计算安全目标下不同等级无人机运行的最小安全运行间隔，确定网格剖分尺寸。本发明解决了面对无人机飞行方式多样化以及复杂低空运行环境下空域自适应细粒度数字建模的问题，有效实现了低空多层级网格细粒度精细化划分，进而优化了低空无人机隔离管控区域范围的划分。
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公开(公告)号：CN117806340B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311589662.2
申请日：2023-11-24
Applicant: 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明属于模拟飞行指挥训练技术领域，提供一种基于强化学习的空域训练飞行路径自动规划方法和装置。该方法包括：收集已有飞行计划数据，并从所述已有飞行数据中提取与飞行路径规划相关的数据；建立空域飞行训练场景模型；采用Q‑Learning强化学习算法建立飞行路径自动规划模型，具体包括在训练所述飞行路径自动规划模型的同时更新飞行目标决策表；接收客户端发送的当前飞行计划数据，并从当前飞行计划数据中提取与飞路径规划相关的飞行起点位置、飞行终点位置、目标空域、禁飞空域，作为模型输入，以输出与当前飞行计划数据相匹配的飞行路径。本发明能精确生成最佳训练飞行路径，并能灵活地、实时地调整训练飞行路径。
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