一种基于STM32的反无人机群智能礼花弹

    公开(公告)号:CN120063054A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510408052.0

    申请日:2025-04-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于STM32的反无人机群智能礼花弹,包括发射机构,其特征在于,所述发射机构包括多管发射装置,安装在多管发射装置发射管内部的发射桶,设置在发射桶底部的泥土底座,安装在泥土底座上端的发射药,设置在发射药上端的放置桶,安装在放置桶内部的礼花弹丸,设置在礼花弹丸内部的爆炸药,设置在放置桶上端的PCB板电路板、毫米波雷达模块和毫米波雷达玻璃罩,设置在放置桶侧端的多元感知系统,设置在PCB板电路板上的2.4GHz无线通信模块、STM32主控制器、发射药与爆炸药的点火装置和线性稳压器,安装在PCB板电路板下端的USB供电系统。本发明能够实现对无人机群的精确探测与低成本批量拦截,克服了覆盖范围不足、精确度低及成本高的技术问题。

    一种用于三坐标雷达的状态变换融合滤波跟踪方法

    公开(公告)号:CN116047495B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310333694.X

    申请日:2023-03-31

    Abstract: 本发明公开了一种用于三坐标雷达的变换状态融合滤波跟踪方法,包括以下步骤:以三坐标雷达观测量为基础构造全新的滤波空间,建立状态方程和观测方程;初始化滤波空间下的目标状态;计算三维状态方程的参数;状态一步预测估计;获得观测数据,扩维处理;融合滤波;时间递推,持续跟踪;本发明以观测空间状态方程构建破解了混合坐标滤波的惯性思维,避免了复杂的非线性映射,极大的提高了三坐标雷达跟踪目标的精度。

    基于原子门限和回溯的压缩感知浅海水声信道估计方法

    公开(公告)号:CN116155658A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202211425761.2

    申请日:2022-11-14

    Abstract: 本发明公开基于原子门限和回溯的压缩感知浅海水声信道估计方法,涉及水下通信技术领域。本发明基于gOMP算法,通过设置合理的原子筛选门限、引入回溯思想和基于噪声的迭代停止条件三方面对gOMP算法进行改进,并将其应用于水声正交频分复用系统的压缩感知信道估计框架中,提出一种基于原子门限和回溯的gOMP信道估计方法;该方法通过设置合理的原子门限进行原子二次筛选、引入回溯步骤并设置噪声下的迭代条件,应用于稀疏浅海信道OFDM系统,实验表明提高了信道估计精度,通过降低算法计算量缩短了估计时间,使用较少导频提高了频谱利用率。

    一种可水下发射的无人机及无人机群水下发射装置

    公开(公告)号:CN115973477A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211597352.0

    申请日:2022-12-12

    Abstract: 本发明公开了一种可水下发射的无人机及无人机群水下发射装置,本发明的无人机群发射装置,其发射装置的多个圆柱型发射筒内合理嵌入多个“蜂窝状”的正六棱柱体;其中无人机自身机翼和平衡桨均为可折叠收纳设置;便于减小体积可堆叠放置于圆柱型发射筒的“蜂窝状”的正六棱柱体内;每个圆柱型发射筒的“蜂窝状”的正六棱柱体内可堆叠放置数十个无人机;本发明无人机自身机翼和平衡桨均为可折叠收纳设置;便于减小体积放置入发射装置内;无人机的对称机翼收纳进无人机机体后,其露出机体的三角部分夹角为60°,可多方向置入发射筒;发射装置采用高压气体作为发射动力,其产生高压气体有两种方式提高了该发射装置的动力强度,减少发射失误率。

    一种无线传感网络中仅有距离量测信息下的目标定位与跟踪方法

    公开(公告)号:CN115379560A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202211008876.1

    申请日:2022-08-22

    Abstract: 本发明涉及一种无线传感网络中仅有距离量测信息下的目标定位与跟踪方法,属于信息融合技术领域。本发明对于仅有距离量测信息下的目标定位,推导出误差项的协方差信息,重建0均值误差项,使用广义最小二乘法获得最优的多边定位,之后集成最优多边定位和卡尔曼滤波来实现仅有距离量测信息下的目标跟踪。最优多边定位精度优于原型多边定位;且最优多边卡尔曼滤波方法也优于其他方法,在不同噪声和运动模型下具有出色的跟踪一致性。

    一种停车位共享、管理、分配系统

    公开(公告)号:CN114743283A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210228256.2

    申请日:2022-03-07

    Abstract: 本发明公开了一种停车位共享、管理、分配系统,涉及停车场管理领域。现提出如下方案,其包括车辆信息查询模块、停车位信息收集模块、数据库分析模块和停车控制模块,车辆信息查询模块与停车位信息收集模块连接,停车位信息收集模块与数据库分析模块相连,数据库分析模块与停车控制模块相连,车辆信息查询模块包括预停车车辆信息收集模块和预停车车辆位置收集模块。本发明通过设置有停车位信息收集模块和车辆信息查询模块,可以及时的将空闲车位与预停车车辆进行匹配,有效的缓解了车位紧张、外来车辆停车不便的问题,并通过设置有计费模块,可以通过计费模块给车位拥有者带来一定的收入,从而促进了其余车位拥有者进行空余车位分享。

    基于暗原色先验和Retinex的视频去雾方法及存储介质

    公开(公告)号:CN110852971B

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN201911094014.3

    申请日:2019-11-11

    Inventor: 刘增力 付钰

    Abstract: 本发明涉及一种基于暗原色先验和Retinex的视频去雾方法及存储介质,属于图像处理领域。本发明利用暗原色先验理论结合Retinex理论,将色彩调整和增强对比度的图像增强方法与逆向还原图像降质过程的基于物理模型的图像复原的方法相结合实现图像去雾,针对大气散射模型中的重要参数进行优化,并对复原图像进行色彩调整以实现良好的视觉效果;本发明不仅克服了经典去雾方法去雾效果不足、图像颜色出现偏移及处理后视频出现颜色跳变等缺点,还提高了复原视频的清晰度、对比度及颜色还原视觉效果,并可实现较快的处理速度。

    一种含噪信号的盲源分离算法

    公开(公告)号:CN109584900A

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201811357511.3

    申请日:2018-11-15

    Abstract: 本发明属于信号处理技术领域,涉及一种含噪信号的盲源分离算法,包括:步骤1,输入原始观测信号,对该原始观测信号进行预处理;步骤2:采用小波包对预处理后的原始观测信号进行滤波,然后选择阈值并使用小波包对分解后的原始观测信号进行重构得到滤波后的观测信号;步骤3:使用最大信噪比准则建立代价函数;步骤4:对代价函数进行广义特征值分解得到分离矩阵,然后与原始观测信号矩阵相乘得到各个源信号;步骤5:对步骤4所述的各个源信号进行半滑滤波,最终得到降噪后的源信号。本发明方法对于较低信噪比下的信号具有较好的去噪效果,并且计算简单,运行速度快,在语音信号处理方面具有较大的使用价值。

    一种基于DCT变换的快速搜索分形图像压缩方法

    公开(公告)号:CN109391818A

    公开(公告)日:2019-02-26

    申请号:CN201811449898.5

    申请日:2018-11-30

    Inventor: 刘增力 王丽

    Abstract: 本发明涉及图像压缩领域,公开了一种基于DCT变换的快速搜索分形图像压缩方法,按照不同的划分方法,将图片划分为区块和域块两种,对域块进行分类,对于被视为平坦块的域块直接编码,而被视为非平坦块的域块参与相应域块库的建立;对区块进行简化处理,用相对集中并包含大部分能量的若干低频信息代替整个区块信息,减少了计算量。在区块的匹配过程中,采用了建立域块库的方法,以区块的能量集中区域为中心建立相应的域块库,方便找到最佳的匹配域块,又采取了最小重建误差对于阈值操作,满足最小重建误差小于设定阈值情况下,对位置信息和变换参数编码,最小重建误差不满足小于设定阈值情况下,对区块继续划分,重新进行相应的搜索匹配。

    一种贝叶斯滤波目标跟踪算法

    公开(公告)号:CN109284677A

    公开(公告)日:2019-01-29

    申请号:CN201810935639.7

    申请日:2018-08-16

    Abstract: 本发明公开了一种贝叶斯滤波目标跟踪算法,本发明方法第一步,由k-1时刻的目标状态最优估计通过运动模型得到下一个时刻的目标状态一步预测估计;第二步,由雷达观测站获得k时刻目标的观测值后采用随机变量固定点采样非线性变换方法将目标相对于雷达的距离信息和角度信息转化为目标的笛卡尔坐标位置信息;第三步,将目标状态一步预测先验信息和雷达观测反向估计似然函数两部分信息,通过本发明的概率似然乘积规则进行乘积融合最终得到k时刻目标状态的后验估计,储存目标状态后更新时刻并进入下一轮迭代,本发明具有精度更高、鲁棒性更好、算法结构更简明的特点,在雷达、多传感器、机动和多目标跟踪方面具有很高的实用价值。

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