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公开(公告)号：CN118587795A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410632953.3
申请日：2024-05-21
Applicant: 南京理工大学 , 上海宇航系统工程研究所
IPC: G07C5/08 , G01F23/00 , G01D21/02 , G07C5/00 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06T11/20 , B64G1/40 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的贮箱燃料余量估计方法，首先收集数据并构建数据集，对数据集的数据进行预处理，并划分训练集和测试集，之后对预处理的数据进行基础特征提取，并基于该基础特征提取高阶时序数据；构建燃料余量估计模型，并对模型进行训练；最后基于训练后的燃料余量估计模型对燃料余量进行实时估计。本发明的方案对硬件传感器设备要求较低，只需要在贮箱内设置杆式液位计等设备，无需架设其他多种传感器，可以降低燃料余量估计系统的成本；同时本方案采用数据驱动的方法，训练目标简单，训练过程稳定，通过对数据和特征的分析，训练后获取的模型可覆盖更多燃料液面晃动内在规律和模式，对燃料余量的估计精度更高。
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公开(公告)号：CN118963156A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411468111.5
申请日：2024-10-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种预设性能下的具有全状态约束和输入饱和的巡飞弹系统跟踪控制方法。为了解决预设性能边界、输入饱和、全状态约束之间的冲突，引入了一种新颖的基于自适应管状预设性能边界和新的势垒李雅普诺夫函数；通过集成自适应控制和反步法，开发了自适应神经网络控制器；指令滤波技术的结合有助于避免虚拟控制器的可行性假设以及由反步法引起的计算复杂性问题；此外，还引入了两个辅助系统来补偿滤波误差并减轻输入饱和引起的误差，旨在实现无超调、无颤动的稳定控制，为控制系统设计领域贡献新的思路与方法。
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公开(公告)号：CN111121766B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201911305233.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于星光矢量的天文与惯性组合导航方法，建立惯性导航姿态、速度、位置更新模型；建立天文与惯性组合导航状态量模型；建立天文与惯性组合导航量测模型；离散化天文与惯性组合导航状态量模型与量测模型，使用卡尔曼滤波在线估计惯性导航更新模型输出值中包含的位置误差值、速度误差值与姿态误差值；根据估计值修正位置、速度、姿态值；输出天文与惯性组合导航解算得到的姿态、速度、位置结果，并判断是否导航结束，若未结束，则重复上述步骤。本发明方法将天文导航传感器安装误差角加入惯性与天文导航状态量模型，提高了天文与惯性组合导航的精度。
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公开(公告)号：CN115729243A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211460478.3
申请日：2022-11-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于距离的多智能体分布式编队轨迹优化方法，基于智能体动力学、平滑度和安全性，设计了一种考虑时间的分散式轨迹规划，将该轨迹表示法放入多智能体场景中，提高了编队运动的实用性和安全性。首先建立系统数学模型，基于负梯度控制算法，提出了一种编队控制律。然后设计了基于图论的成本函数，量化了多智能体三维编队各条边距离权重的相似性。最后结合上述编队控制方法和轨迹优化的优点，提出了一种适合多智能体编队的轨迹优化方法。本发明能够保证在保持编队队形的情况下完成多智能体按优化后的轨迹运动的任务，且算法简单，易于实现。
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公开(公告)号：CN114612493A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210223889.4
申请日：2022-03-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的脉冲神经网络图像分割方法，包括以下步骤：将待处理图像转换为灰度图像；构建输入层，初始化神经元模型参数、采用首脉冲触发方法对图像进行编码；构建n*n滑动窗口来表示感受野，根据触发时间对感受野中的神经元进行升序排列，并计算各个神经元与中心神经元之间的距离；构建中间层，计算得到中间层每一个神经元与感受野中神经元之间的连接权值，同时更新中间层神经元的瞬时膜电位，并记录其脉冲触发时间；构建输出层，设立阈值对中间层像素的触发时间进行分割，最终通过FPGA内部模块获取处理后的图像。与传统方法相比，本发明的方法实现并行运算速度更快、功耗更低、更符合生物可解释性、分割效果更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114252088B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202011021861.X
申请日：2020-09-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于平行光管的星图匹配半实物验证方法，所述方法包括以下步骤：基于Tycho2星库，以恒星星等为条件筛选恒星，构建新的星库；从新的星库中随机挑选出满足相机视场大小的三颗恒星，并记录三颗恒星两两之间的角距；利用平行光管模拟出无穷远处恒星发出的单一点光源；基于所述单一点光源和三颗恒星两两之间的角距，利用经纬仪模拟出所述三颗恒星，之后利用相机拍摄模拟出的恒星；利用拍摄的图片验证星图匹配算法的正确性。本发明使用平行光管模拟出无穷远处的星点，结合真实的相机进行拍摄，达到与真实情况相差较小的地步，提高了星图匹配算法验证方法的说服力。
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公开(公告)号：CN116481519A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310560160.0
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最优路径的多端点星图识别方法，它包括以下步骤：S1、构建导航星库，并根据最小权重生成树的思想构建含导航星特征模式的导航特征库；S2、处理观测星图，并基于最小权重生成树的思想生成观测星的特征模式；S3、基于双向Hausdorff距离，对导航星特征模式和观测星特征模式进行匹配识别。本发明将图论知识和最优路径问题与星图识别方法相融合，利用最小权重生成树的思想提取星点特征模式。由于星点分布的独特性，确保每颗星点的特征模式是独一无二的，增加了星图识别的正确率。
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公开(公告)号：CN115809547A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211459220.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/006 , G06Q10/0631 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于非支配排序的改进粒子群算法的多智能体协同任务分配方法，建立了多智能体协同任务分配的模型，实现了打击收益、资源消耗、受损概率等多项指标的同时优化。本发明针对多智能体协同任务分配的问题的特点，将多目标粒子群算法与非支配排序算法相结合，融入了非支配排序算法和交叉变异机制，设计了一种改进惯性权重取值的非线性方法，提出了一种获得算法所得的帕累托解的最优解的最大距离方法，大幅提高了算法的全局搜索寻优能力和工程应用价值。相对于传统优化方法，本发明方法在解决动态环境下的多目标优化问题时有着更好的收敛性和准确性。
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公开(公告)号：CN115761441A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211439715.8
申请日：2022-11-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/82 , G06V20/00 , G06V10/46 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06N3/043 , G06N3/08 , G01C21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊神经网络的星图识别方法，包括：1.筛选导航星，设计了一种利用随机视轴对导航星进行投票的筛选方法，建立全天球均匀分布的导航星库；2.将最靠近视场中心的星作为主星，以主星为根节点，恒星间的角距为边的权重，构造了一种基于最小生成树模式的导航星特征子图，具有比例不变性与旋转不变性；3.对特征向量添加随机噪声，生成训练集；4.构造和训练神经网络；5.进行星图识别，并输出特征子图的二进制编号。与传统的星图识别方法相比，本发明所提供的基于模糊神经网络的星图识别方法利用模糊规则进行网络学习和调整，具有较高的识别准确率和较快的识别速度，对星点位置噪声、星点缺失以及伪星具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115420305A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211207979.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于采样点权重自适应分配的三轴磁传感器误差补偿方法，建立考虑载体磁场误差和自身误差的三轴地磁传感器误差模型；在测量过程中地磁强度恒定的假设下，建立量测的椭球面模型；利用最小二乘法处理量测数据对椭球面进行拟合获取椭球面参数初始值；计算各采样点的残差并带入构造的权重代价函数中，为各采样点分配权重系数；通过权重系数组成的权重矩阵对椭球面参数进行更新，直至满足收敛条件；最后计算校正矩阵和偏移矢量完成误差补偿。本发明方法针对量测中的异常值引入基于残差的权重自适应分配算法，降低异常值在椭球拟合中的影响，提高误差补偿算法的鲁棒性。
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