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公开(公告)号:CN118708904A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410815261.2
申请日:2024-06-24
申请人: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要: 本发明涉及滑坡位移预测技术领域,具体涉及一种基于贝叶斯优化的局部变权组合预测方法,通过贝叶斯优化算法寻找局部变权组合预测模型的最优参数,验证集上评估组合预测结果是否符合精度,判断是否达到贝叶斯优化的终止条件,选取最优模型参数组合;将最优的模型参数分别应用于SARIMA模型和HWES模型上,分别完成对位移监测序列进行单步预测的操作,从而获取所需预测时刻的预测值,以及输入位移监测序列的拟合序列;将两项拟合序列分别与监测序列作差,可得到单项预测模型对应长度的残差序列,分别计算残差平方和;利用局部最优动态权系数计算方法计算下一时刻预测值的权系数矩阵,求得下一时刻的组合预测值,若预测完成则输出预测序列。
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公开(公告)号:CN118330690A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410490437.1
申请日:2024-04-23
申请人: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要: 本发明涉及卫星导航技术领域,具体涉及一种采用多点偏移相关器的新型GNSS欺骗检测方法,采用多点偏移相关器的新型GNSS欺骗检测方法,在GNSS接收机原有的即时、超前、滞后相关器的基础上,建立新的远点和近点相关器;根据多方位相关器的偏移检测优势构建近点/中间/远点斜率差分三个欺骗检测指标,并充分利用互补特性分别通过逻辑联合的方式和均值差分的方法再次构建新指标多点斜率差分和多点斜率差分平均。本发明通过复合运用各位置相关器偏移检测优势,直观有效地增加了欺骗检测范围,降低了单边相关器存在的欺骗漏检情况,具有更强的鲁棒性。此外,本发明的检测方法无需通过增加外部硬件实现,可在减少硬件成本的同时增加接收机的欺骗检测性能。
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公开(公告)号:CN118330684A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410512223.X
申请日:2024-04-26
申请人: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要: 本发明涉及卫星导航技术领域,具体涉及一种用于GNSS抗欺骗检测指标的加权移动平均偏差纠正方法,首先接收GNSS信号后进行剥离获得原始信号,再结合接收机及相关器每1ms的相关值进行缓存,缓存一段时间的相关值后根据信号质量检测(SQM)指标算出每刻的指标数据并进行缓存,然后根据接收机相干积分时间确定历史缓存的指标数据的衰减权重;根据历史缓存数据加权移动平均方法预测当前时刻的指标数据;最后对预测数据进行偏差纠正获得最终预测值,并与SQM指标阈值对比判断是否存在欺骗信号。采用本发明方法不仅可以抚平随机干扰的影响,平滑检测指标的数据曲线,强化指标的鲁棒性,同时可以在不需要额外增加硬件支持的条件下提高欺骗检测指标的检测性能。
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公开(公告)号:CN116736351A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310694448.7
申请日:2023-06-13
申请人: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要: 本发明提出一种广义延拓外推多普勒的改进周跳探测方法,包括一:获取单频观测数据,得到载波相位观测值和多普勒观测值;二:判断是否发生信号中断或者失锁,则根据失锁时间或者采样间隔选取最新的先验数据;三:利用获取的先验数据,建立广义外推模型;四:解算广义外推模型的常系数;五:利用解算的常系数建立多普勒外推多项式;六:利用外推多项式计算下一时刻多普勒外推值;七:利用外推多普勒值参与多普勒计算周跳;八:对相邻历元探测的周跳值作差;九:对作差的周跳值取绝对值并取整数值,将取整的检测值值与判决器设定的检测门限值比较大小,若检测值超过检测门限值,则认为发生周跳;若检测值没有超过检测门限值,则认为没有发生周跳。
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公开(公告)号:CN116643297A
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202310624203.7
申请日:2023-05-30
申请人: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号: G01S19/23
摘要: 本发明提出了一种高精度RTK‑GNSS差分信号模拟器系统和基点部署方法,涉及RTK差分定位技术领域。本系统主要包括:上位机控制模块和导航数据编码中心;上位机控制模块含基点位置部署、移动点状态设定、星历的更换、频点选择以及数据可视化等功能;导航数据编码中心具有多核性质,并行计算多个频点的移动点和基点的可视卫星数字数据、通过IPC反馈实时数据给上位机以及通过PCIE与信号生成模块进行数据的交互。本基点部署方法为:根据移动点的轨迹的大地地理位置坐标和最大差分距离,计算得到在该轨迹上分布的基点分布坐标。本发明解决了传统模拟器使用单核架构无法实现GNSS差分信号的生成、处理单频信号数据效率低和基点部署问题。
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公开(公告)号:CN116540769A
公开(公告)日:2023-08-04
申请号:CN202310428207.8
申请日:2023-04-20
申请人: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号: G05D1/10
摘要: 本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种面向无人机蜂群的指挥调度系统及控制方法,通过架构包括数据通信层,数据管理层,任务层和表示层的调度系统,各层之间利用软件总线进行数据的交互,任务调度时采用改进的多级反馈队列调度算法,改进的多级反馈队列调度算法结合了先进先出调度算法、时间片轮转调度算法和非抢占式优先级调度算法,通过无人机蜂群的指挥调度系统与无人机直接的无线通信协调控制,避免了现有的大规模无人机蜂群指挥调度时,时常会出现丢包和假死的现象。
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公开(公告)号:CN116482734A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310377684.6
申请日:2023-04-11
申请人: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要: 本发明涉及卫星导航技术领域,具体涉及一种基于混沌映射麻雀回归搜索的载波相位定位方法,在搜索整周模糊度的过程中,采用混沌映射初始化麻雀种群,优化跟随者策略和警戒者策略,根据麻雀的觅食行为引入记忆回归模型和监控策略,并且基于载波的相干特性引入了基线约束。通过以上设置,本发明克服了整周模糊度搜索陷入局部最优、收敛性较差的问题,改进了对搜索空间的探索和开发性能,实现了整周模糊度的快速搜索,同时通过三维实验、多维实验以及实际环境中的RTK实验验证,本发明在在实时性、有效性和准确性等方面均优于传统方法。
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公开(公告)号:CN116400578A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310394533.1
申请日:2023-04-13
申请人: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号: G04G7/00 , G04G5/00 , G04R20/02 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及恒温晶振守时算法、时间同步技术领域,具体涉及一种基于BP神经网络的恒温晶振守时系统及方法,包括GPS接收机、恒温晶振、时间间隔测量模块、处理器、算法处理模块、分频模块、D/A模块、温度传感器、液晶显示模块和串口通信模块,GPS接收机输出1PPS信号;恒温晶振作为系统外部输入时钟,将10MHz晶振频率输入给处理器;时间间隔测量模块测量本地秒脉冲信号与1PPS信号的相位差;处理器生成本地秒脉冲信号,并通过相位差对恒温晶振驯服,得到标准10MHz晶振频率;温度传感器采集恒温晶振的周围环境温度;算法处理模块基于有效历史数据和周围环境温度,利用BP神经网络算法对恒温晶振的输出频率进行预测和补偿,得到标准10MHz晶振频率。
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公开(公告)号:CN114066935A
公开(公告)日:2022-02-18
申请号:CN202111277903.0
申请日:2021-10-30
申请人: 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC分类号: G06T7/246 , G06T7/70 , G06T7/90 , G06T5/40 , G06T5/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80
摘要: 本发明公开了一种基于相关滤波的长时目标跟踪方法,首先,基于相关滤波提取多层卷积特征作为深层特征,颜色直方图特征作为浅层特征,采用深浅层自适应融合策略来增强特征判别力,并对融合特征进行降维来提高目标跟踪的速度;然后,通过自适应尺度的相关滤波跟踪算法把目标的尺度变化转化为位移信号,对目标模板变换前后分别提取方向梯度直方图特征,建立位移与尺度的滤波模型,并在相关滤波框架下同步跟踪目标的位移和尺度因子,融合得到目标跟踪框;最后,自适应确定目标检测阈值,通过EdgeBoxs方法提取目标候选区域,利用结构化支持向量机重新检测目标位置达到长时跟踪的目的。
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公开(公告)号:CN113810842B
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202111088441.8
申请日:2021-09-16
申请人: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要: 本发明公开一种基于用户位置与距离优化的排序聚类定位方法,根据用户前后位置、距离与步长建立了一个类匹配偏差检测模型,达到了对用户位置异常与匹配偏差精确判断的目的,将排序后RSSI向量中的相邻元素作差与设定阈值相比较,确定了待定位点排序特征向量变化位置,进行交换校正,得到了优化后的类匹配结果,最后根据定位时前m时间段内所确定的用户位置与匹配类中指纹点的距离远近,剔除了WKNN定位算法中的异常指纹点,实现了更为精确的WLAN位置指纹室内定位。通过在相似且相近指纹点筛选过程中借助用户位置与距离剔除异常指纹点,实现了对定位算法的优化。
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