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公开(公告)号：CN119989011A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510000037.2
申请日：2025-01-01
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/10 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分析、因子分析和神经网络的航磁补偿方法，包括：通过补偿飞行获取飞行数据，处理得到T‑L模型需要的输入和输出数据；对输入数据做标准化处理；对标准化处理后的数据进行聚类；对聚类后样本数量大于1的小类做因子分析；从每个做因子分析的小类中选取主成分与其他自变量作为新的自变量计算补偿系数进行一次补偿；构建用于二次补偿的神经网络模型，将一次补偿后的剩余磁干扰作为输出，新的自变量数据与未补偿总场数据作为输入；划分训练样本与测试样本，载入训练样本得到训练好的网络；载入测试集进行二次补偿。本发明中基于聚类与因子分析的方法消除了恒定、涡流和感应干扰。基于神经网络的二次补偿消除了摆动噪声。
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公开(公告)号：CN112630778B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202011274953.9
申请日：2020-11-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 本发明公开一种超高音速目标成像方法，真实可靠、简单易行。本发明方法，包括：(10)亚音速目标数据处理：将实测亚音速目标总回波数据处理并保存到各帧的二维采样矩阵中；(20)亚音速目标运动一维距离成像：提取两帧回波数据分别到二维矩阵中，通过IFFT变换和图像拼接，得到两帧运动距离像；(30)亚音速目标静止成像：对目标回波进行速度补偿，再次通过IFFT变换和像拼接，得到亚音速目标静止一维距离距离像；(40)等效超高音速运动一维距离像：根据高速目标信息等效出两帧的超高音速目标运动一维距离像；(50)超高音速目标静止一维距离成像：对超高音速目标回波作速度补偿，IFFT变换和像拼接，得到静止一维距离像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120065216A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510000039.1
申请日：2025-01-01
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ZYNQ的步进频雷达对超高速目标成像方法，包括：(10)雷达回波数据采集：基于ZYNQ平台，采集雷达信号样机接收到的不同脉冲重复周期的目标回波信号；(20)数据存储：将回波数据分别存储在DDR4和RAM中；(30)目标检测：采用脉冲累计的方法进行目标的检测，以判断目标中心所在位置；(40)算法实现：用频域双脉组算法将两个不同重复周期的脉冲串信号进行频域相位对消；(50)双脉组成像：对回波数据进行慢时间维逆傅立叶变换，再进行距离像拼接得到目标高分辨距离像；(60)数据传输：将高分辨距离像数据通过串口传到上位机。本方法易于实现，计算量小，实时性强，特别适合对超高速目标成像。
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公开(公告)号：CN118293908A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410063698.5
申请日：2024-01-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于因子图的多传感器即插即用融合定位方法，首先进行系统初始化，利用获得的GNSS信息，初始化运载体的位置、速度、姿态；其次，传感器数据预处理，根据IMU信息计算得到IMU预积分项和IMU里程计，根据激光雷达信息计算得到激光里程计；再次，结合IMU里程计、激光里程计、GNSS信息进行前端因子图优化，得到优化后的里程计信息；接着，结合优化后的里程计信息和IMU预积分项进行后端因子图优化，修正IMU状态；最后，利用修正后的状态循环计算IMU里程计，作为每次迭代的输出。本发明有较高的输出频率和较强的鲁棒性，计算量小，实时性好，具备动态调节的即插即用特性。
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公开(公告)号：CN115994571A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211624266.4
申请日：2022-12-15
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的卷积神经网络块剪枝方法，包括步骤：进行网络训练或使用预训练网络，并记录网络精度；将连续权重分组为预定大小的块，并确定每个块的平均值；按照剪枝百分比p从平均值最低的块进行迭代剪枝；记录剪枝网络精度，当原始网络精度和剪枝网络的精度之间的差异低于阈值时，迭代地增加剪枝的百分比p，继续进行剪枝；确定合适的剪枝百分比p后，对数据进行8位量化；微调网络后，输出网络参数，通过神经网络进行图像识别。本发明方法计算过程简单，推理性能高。
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公开(公告)号：CN116678408A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202211639581.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于径向基神经网络辅助的空中对准算法，利用GPS获取制导炮弹的初始偏航角、俯仰角、三轴速度和三轴位置；结合磁力计获取制导炮弹初始滚转角；根据SINS系统的误差模型建立扩展卡尔曼滤波器的状态方程；根据GPS/磁力计的输出建立扩展卡尔曼滤波器的量测方程；利用扩展卡尔曼滤波器的迭代公式进行状态和量测更新，利用径向基神经网络对扩展卡尔曼滤波进行误差修正。本发明提高了导航系统的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112630778A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011274953.9
申请日：2020-11-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 本发明公开一种超高音速目标成像方法，真实可靠、简单易行。本发明方法，包括：(10)亚音速目标数据处理：将实测亚音速目标总回波数据处理并保存到各帧的二维采样矩阵中；(20)亚音速目标运动一维距离成像：提取两帧回波数据分别到二维矩阵中，通过IFFT变换和图像拼接，得到两帧运动距离像；(30)亚音速目标静止成像：对目标回波进行速度补偿，再次通过IFFT变换和像拼接，得到亚音速目标静止一维距离距离像；(40)等效超高音速运动一维距离像：根据高速目标信息等效出两帧的超高音速目标运动一维距离像；(50)超高音速目标静止一维距离成像：对超高音速目标回波作速度补偿，IFFT变换和像拼接，得到静止一维距离像。
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