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公开(公告)号：CN115175089B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210634792.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，包括以下步骤：首先设定无人机个数、无人机可部署区域、无人机距离约束、待定位目标位置区域及环境参数；并构造对于模糊区域下的二维无人机部署问题；然后通过均匀采样方式将原问题简化；再采取块坐标下降算法交替迭代优化上述问题；基于以上方法实现对多个无人机的有效部署。本发明的有益效果是：该方法实现了在无人机数量、能量、计算等资源受限条件下的感知精度、速度等感知性能联合最优化。
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公开(公告)号：CN115175089A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210634792.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于均匀圆阵的无人机协同目标感知网络部署方法，包括以下步骤：首先设定无人机个数、无人机可部署区域、无人机距离约束、待定位目标位置区域及环境参数；并构造对于模糊区域下的二维无人机部署问题；然后通过均匀采样方式将原问题简化；再采取块坐标下降算法交替迭代优化上述问题；基于以上方法实现对多个无人机的有效部署。本发明的有益效果是：该方法实现了在无人机数量、能量、计算等资源受限条件下的感知精度、速度等感知性能联合最优化。
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公开(公告)号：CN116963294A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310884614.X
申请日：2023-07-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交替方向惩罚法的无人机群感知资源联合调度方法，包括以下步骤：首先设定机群内无人机个数、无人机感知频段范围、无人机定向天线波束宽度、无人机可部署区域、无人机间距离约束、待感知目标个数、待感知目标工作频率、待感知目标预估位置及环境参数等；然后构造基于信号能量检测的多无人机联合感知模型，提出多无人机感知资源联合调度问题；最后将原问题转化为等价问题，设计基于交替方向惩罚的迭代算法对问题高效求解。基于以上方法实现对无人机群感知资源的有效调度。本发明的有益效果是：该方法实现了在无人机群频域、空域、波束域等资源受限条件下对目标感知性能的优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113552898B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110775624.0
申请日：2021-07-08
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种非确定干扰环境下的无人机鲁棒轨迹规划方法，包括以下步骤：首先确定无人机的起点终点、授权飞行参数、预估辐射源参数、飞行能耗上限及环境参数；构建该无人机系统的轨迹规划问题；然后采取S‑Procedure和连续凸优化算法迭代优化上述问题，直至算法收敛；基于干扰环境信息，地面控制单元利用上述算法实现在飞行前对无人机进行航迹规划，完成无人机通信的鲁棒轨迹设计。本发明的有益效果是：所发明的无人机鲁棒轨迹规划方法能够在满足约束的前提下，提升了接收信号的质量。
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公开(公告)号：CN106909807B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710078030.8
申请日：2017-02-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于多元数据预测药物靶向蛋白互作(Protein‑Protein Interaction，PPI)的预测方法。本方法以药物是否靶向蛋白互作为研究对象，开发了一种利用蛋白质的结构、功能和氨基酸序列等十一类特征预测药物靶向蛋白互作的集成分类器算法，该预测方法可应用于对蛋白之间是否存在相互作用以及药物与蛋白质的互作靶点是否发生在蛋白结合界面(PPI interface)上进行预测。
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公开(公告)号：CN106909807A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710078030.8
申请日：2017-02-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于多元数据预测药物靶向蛋白互作(Protein‑Protein Interaction，PPI)的预测方法。本方法以药物是否靶向蛋白互作为研究对象，开发了一种利用蛋白质的结构、功能和氨基酸序列等十一类特征预测药物靶向蛋白互作的集成分类器算法，该预测方法可应用于对蛋白之间是否存在相互作用以及药物与蛋白质的互作靶点是否发生在蛋白结合界面(PPI interface)上进行预测。
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公开(公告)号：CN116795804A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310798580.2
申请日：2023-06-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/174 , G06F18/23
Abstract: 本发明属于无线通信领域，提出一种数据压缩方法，将模拟信号经过抽样后的IQ复数信号的实部和虚部分别看作二维坐标系中的横坐标和纵坐标，通过聚类算法将坐标点分配到不同的簇中，簇的中心坐标代表这一个簇中所有点坐标；聚类压缩后的数据仅用聚类中心数据表示，每个原始数据对应一个聚类中心的编码，形成量化信号。本发明方法在数据精度损失很小的前提下，大幅度降低信息传输量，很大程度上降低了通信网络的能耗，提高数据传输效率。
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公开(公告)号：CN113552898A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110775624.0
申请日：2021-07-08
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种非确定干扰环境下的无人机鲁棒轨迹规划方法，包括以下步骤：首先确定无人机的起点终点、授权飞行参数、预估辐射源参数、飞行能耗上限及环境参数；构建该无人机系统的轨迹规划问题；然后采取S‑Procedure和连续凸优化算法迭代优化上述问题，直至算法收敛；基于干扰环境信息，地面控制单元利用上述算法实现在飞行前对无人机进行航迹规划，完成无人机通信的鲁棒轨迹设计。本发明的有益效果是：所发明的无人机鲁棒轨迹规划方法能够在满足约束的前提下，提升了接收信号的质量。
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