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公开(公告)号：CN118468229A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410917889.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01C19/00
Abstract: 本发明提出了基于改进LMD与LSTM的陀螺阵列融合系统与方法。所述系统包括：温度控制模块、原始数据采集模块、预处理模块、分解重构模块及融合模型处理模块；原始数据采集模块在预设温度范围内采集获取原始角速度数据；预处理模块对每路所述原始角速度数据进行校正，得到校正角速度数据；分解重构模块对所述校正角速度数据进行分解，根据分解后数据的信息熵确定的属性权重进行重构，得到重构角速度数据；融合模型处理模块，根据所述重构角速度数据，依托Xavier初始化调整的LSTM模型进行训练和测试，得到预测输出的融合角速度信号。应用本发明可以基于低精度陀螺仪达到满足复杂高精度导航和稳定性控制需求。
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公开(公告)号：CN118468229B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410917889.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01C19/00
Abstract: 本发明提出了基于改进LMD与LSTM的陀螺阵列融合系统与方法。所述系统包括：温度控制模块、原始数据采集模块、预处理模块、分解重构模块及融合模型处理模块；原始数据采集模块在预设温度范围内采集获取原始角速度数据；预处理模块对每路所述原始角速度数据进行校正，得到校正角速度数据；分解重构模块对所述校正角速度数据进行分解，根据分解后数据的信息熵确定的属性权重进行重构，得到重构角速度数据；融合模型处理模块，根据所述重构角速度数据，依托Xavier初始化调整的LSTM模型进行训练和测试，得到预测输出的融合角速度信号。应用本发明可以基于低精度陀螺仪达到满足复杂高精度导航和稳定性控制需求。
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公开(公告)号：CN119879910A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411963804.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/16 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于惯性传感及陀螺仪技术领域，尤其涉及一种互补集成LMD的温度补偿方法、装置、介质与设备。所述方法包括：对惯性测量单元执行静态温度循环测试，获得一个或多个维度的温度训练信号和速率训练信号；对每个维度的所述速率训练信号进行多阶的互补集成LMD分解，将分解输出的待训练信号作为温度漂移信号；采用每个维度温度训练信号和温度漂移信号训练GRU模型，得到每个维度的GRU温度漂移预测模型；利用每个维度的GRU温度漂移预测模型对惯性测量单元的温度实测信号进行预测，得到预测温度漂移信号，采用所述预测温度漂移信号对惯性测量单元的速率实测信号进行温度补偿。应用本发明可以实时精准实现对IMU单元的温度补偿。
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公开(公告)号：CN119291844A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411088449.8
申请日：2024-08-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于光纤传感器制备技术领域，涉及一种基于MXene喷涂转移的光纤错位型折射率传感器。所述传感器根据光的传播方向分布引入单模光纤、引入无芯光纤、多模光纤、引出无芯光纤、引出单模光纤及MXene材料；引入无芯光纤和引出无芯光纤间经错位熔接连接多模光纤；多模光纤包括错位多模光纤包层及错位多模光纤纤芯；MXene材料涂覆于引入无芯光纤、错位多模光纤包层及引出无芯光纤表面；引入单模光纤及引入无芯光纤之间；引出无芯光纤与引出单模光纤间对准熔接。引入单模光纤用于引入光源；引入无芯光纤作为光线扩束器，激发包层模式输出到多模光纤；错位多模光纤包层、错位多模光纤纤芯通过错位结构激发多模光纤的多模干涉效应。
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公开(公告)号：CN111479233B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202010178819.2
申请日：2020-03-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W4/38 , H04W4/30 , H04W4/02 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04W4/46 , H04W84/18 , H04M1/72406 , G08C17/02 , E21F17/18 , G01S5/06 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于UWB技术的矿井无人车探测及位置反馈系统，属于无线通信、探测与定位技术领域。无人车系统包括无人车模块、单参考点定位基站模块、固定节点模块及终端模块；无人车模块采集环境信息，并与所在区域内的单参考点定位基站模块进行无线通信得到位置信息，最终将环境信息和位置信息以无线信号的形式传出；矿井壁上的固定节点检测矿井壁的压力，并将传来的无线信号传输至用户终端；用户收到矿井内部环境及位置信息后，从建立的路由发送指令，控制无人车系统中各个模块。所述系统能实现自动化和远程操控，只需一个单参考点定位基站模块即可对无人车进行定位，无需装配无线通信基站，降低了部署难度且能对各个模块进行定向控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113850274B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111084915.1
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/42 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于HOG特征及DMD的图像分类方法，属于图像分类技术领域。所述图像分类方法，包括对图像进行基于颜色的动态模式分解得到的显著色彩矩阵提取HOG特征，得到提取特征后的同类图片，之后将同类图片进行模型训练，得到新的权重向量和分离距离，最后对于待分类的图片进行分类。所述方法对于小样本图像、单一样本图像的识别准确率高；对具有复杂背景的图像识别准确率高；算法时间复杂度和空间复杂度低；所述方法避免神经网络结果选择问题和局部最小值问题；算法对于高维、非线性分类问题具有很好的泛化性。
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公开(公告)号：CN113850273B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111084757.X
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06V10/42
Abstract: 本发明涉及一种基于DMD及随机傅里叶特征变换的图像分类方法，属于图像分类技术领域。所述方法，包括：步骤1、对训练图片进行基于颜色的动态模式分解，得到训练图片显著色彩矩阵；步骤2、基于步骤1得到的显著色彩矩阵作为DMD特征，得到提取特征后的同类图片，并基于同类图片构建特征训练集X；步骤3、对特征训练集X中的同类图片特征进行训练，得到训练好的分类模型参数；步骤4、对于待分类图片进行分类。所述方法对于小样本图像、单一样本图像的识别准确率高；对于具有复杂背景的图像识别准确率高，且时间复杂度和空间复杂度低；避免神经网络结果选择和局部最小值问题；对高维、非线性分类问题具有很好的泛化性。
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公开(公告)号：CN114760646B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210405623.1
申请日：2022-04-18
Applicant: 北京理工大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04W28/084
Abstract: 本发明属于链路选择及通信数据传输技术领域，涉及一种基于多层聚合上下文MAB的链路决策方法。所述方法包括：S1、收集通信资源块与地面节点的链路信息并进行编码、整合及归一化得到特征向量，构建虚拟通信链路集合；S2、构建链路组合上下文特征向量再聚合得到簇中心及空地节点链路组合簇；通过上下文‑MAB模型估计预期收益，得到空地节点最优链路组合；S3、通过多用户贪心算法模型，为空地节点最优链路组合选择最佳通信参数组合；通过识别最优链路组合所属空地节点链路组合簇减少手臂数，转至S1进行下一轮决策。所述方法使复杂度降低、决策收益提升、学习效率与收敛速度提高。
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公开(公告)号：CN115291730B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210963154.5
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/40
Abstract: 本发明属于生物电信息处理及动作识别技术领域，涉及一种可穿戴生物电设备及生物电动作识别与自校准方法。该设备包括采集模块、信号处理模块、STL模块、卷积神经网络和FTL模块；所述STL模块对极坐标雷达图依据仿射逆变换进行未知体旋转角度的空间变换，进行旋转、裁剪和缩放，得到校正后的特征图及空间变换旋转角；STL模块输出校正后特征图，进入卷积神经网络输出动作概率值；FTL模块依据所述动作概率值，确定校正后特征图在相邻电极范围内的旋转角度，即微调旋转角度；将空间变换旋转角度加微调旋转角度得自校准角；依据相同动作概率值和的最大值给出动作识别结果。所述设备和方法可对抗个体差异、弥补设备佩戴偏差、提升动作识别鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115204239A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210909367.X
申请日：2022-07-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于数据分类及信号识别技术领域，尤其涉及一种基于近似核函数与改进黄金分割的分类方法。所述方法，包括：将采集的信号进行预处理及特征提取，得到特征矩阵；对特征矩阵映射到近似核空间，得到特征数据集并划分为特征训练集和特征测试集；随机选择特征训练集中的一个样本；将选择的样本作为权值向量并进行归一化，得到归一化权值向量；在模型训练变量的取值范围间随机选择一个值赋给模型训练变量；根据特征训练集、归一化权值向量以及选择的随机变量，通过改进的黄金分割线搜索计算分离间隔；遍历特征训练集中的每一个样本，依据归一化权值向量以及分离间隔，进行训练和测试，得到样本的类别。所述方法大大降低了复杂度，准确率没有下降。
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