公开(公告)号：CN111897215B

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202010627592.5

申请日：2020-07-01

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 吕强 ,  胡晨 ,  仲朝亮 ,  石厅 ,  林伟杰

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了基于数据驱动学习的滚动优化控制方法。本发明首先将连续的搜寻环境离散化，根据收集到的大量信号强度数据，采用高斯过程回归预测信号源的可能位置；然后，基于信号源可能的位置，设计成本函数，采用滚动优化的方法，产生四旋翼无人机最优的控制序列；最后，根据最优控制序列，进而获得四旋翼无人机的最优运动轨迹，并将第一个位置输入到四旋翼无人机的控制器中，实现对信号源的搜索和定位。本发明弥补了现有技术的不足，通过基于数据驱动学习的滚动优化控制方法，不但使四旋翼无人机利用检测到的信号强度信息预测出信号源的可能位置，而且产生的最优参考轨迹，能够很好的管理不确定事件的发生，快速定位信号源。

公开(公告)号：CN111897215A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010627592.5

申请日：2020-07-01

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 吕强 ,  胡晨 ,  仲朝亮 ,  石厅 ,  林伟杰

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了基于数据驱动学习的滚动优化控制方法。本发明首先将连续的搜寻环境离散化，根据收集到的大量信号强度数据，采用高斯过程回归预测信号源的可能位置；然后，基于信号源可能的位置，设计成本函数，采用滚动优化的方法，产生四旋翼无人机最优的控制序列；最后，根据最优控制序列，进而获得四旋翼无人机的最优运动轨迹，并将第一个位置输入到四旋翼无人机的控制器中，实现对信号源的搜索和定位。本发明弥补了现有技术的不足，通过基于数据驱动学习的滚动优化控制方法，不但使四旋翼无人机利用检测到的信号强度信息预测出信号源的可能位置，而且产生的最优参考轨迹，能够很好的管理不确定事件的发生，快速定位信号源。

公开(公告)号：CN118465748A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410460456.X

申请日：2024-04-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 胡晨 ,  张鹏泉

IPC: G01S13/32 ,  G01S13/58 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了基于仿真和硬件实现的毫米波信号测量方法及装置，通过仿真系统模拟射频前端处理，生成采样的数字信号，由于电磁波不会受到天气的干扰，所以具有全天时全天候的测量距离、速度的能力，并且成本较低，实现简单，通过仿真系统的模拟，能够提高系统的可验证性，有效降低错误发生率，鲁棒性强，分辨率高；另一方面，基于采样的数字信号进行硬件实现；采用硬件设备通过数字信号分别获取距离信号和速度信号，基于距离信号进行恒虚警率处理，得到相应的距离，并在对应的距离单元上进行速度维恒虚警率处理，得到相应的速度，从而通过两次一维的CFAR处理，避免了二维CFAR需要对得到的整个RDM矩阵进行全局搜索，极大的减少了计算量，并且算法实现简单，可靠性强，同时也可以灵活的在不同的维度上去选择相应的CFAR算法，灵活性更强。