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公开(公告)号：CN110784823B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201911068319.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于BP神经网络和TDOA的室外目标定位方法，其步骤是：采集1组不含非可视距NLOS误差的TDOA值和10组带有非可视距NLOS误差的TDOA值；构建BP神经网络；以不含非可视距NLOS误差的TDOA值作为BP神经网络的标签值，10组带有非可视距NLOS误差的TDOA值作为输入值训练BP神经网络10次；用训练好的BP神经网络修正在非可视距NLOS环境下的TDOA数据；最终用到TDOA方法对待定位目标定位。本发明可以降低修正非可视距NLOS误差的算法复杂度，提高了非可视距NLOS环境下室外定位的定位精度并且具有良好的实时性。
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公开(公告)号：CN108270571B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201711291463.8
申请日：2017-12-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于区块链的物联网身份认证系统及其方法，主要解决了现有技术存在身份认证和数据隐私性不足的问题。系统包括可信第三方模块、设备模块、用户模块与智能合约模块。方法步骤为：系统初始化、生成钱包文件、创建登记设备交易、验证登记设备交易记录设备模块信息表、创建关联设备交易、验证关联设备交易并记录用户模块信息、创建控制设备交易、验证控制设备交易并记录设备状态信息、退出系统。本发明的系统采用去中心化网络，减少了中心服务器的负担。本发明的方法提高了用户和设备数据的安全性，保证了用户的匿名性和交易信息不可篡改，能够实现设备对用户的身份认证。
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公开(公告)号：CN108981707A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810825869.8
申请日：2018-07-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时差量测箱粒子PHD的被动跟踪多目标方法，主要解决在被动跟踪多目标中现有粒子滤波技术运算效率低下的问题，本发明实现的步骤如下：(1)获取起始跟踪时刻箱粒子；(2)获取新生箱粒子(3)合并新生箱粒子和箱粒子；(4)预测合并后的箱粒子；(5)更新预测后的箱粒子；(6)重采样更新后的箱粒子；(7)获取多目标状态；(8)判断每个无源基站所获得时差量测个数是否均为0，若是，则结束跟踪，若否，则返回步骤(2)继续跟踪。本发明通过利用时差约束传播函数更新箱粒子，使得能够用较少的箱粒子实现被动跟踪量测为时差的多目标，降低了算法的时间复杂度，提高了被动跟踪多目标的效率。
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公开(公告)号：CN108270571A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201711291463.8
申请日：2017-12-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于区块链的物联网身份认证系统及其方法，主要解决了现有技术存在身份认证和数据隐私性不足的问题。系统包括可信第三方模块、设备模块、用户模块与智能合约模块。方法步骤为：系统初始化、生成钱包文件、创建登记设备交易、验证登记设备交易记录设备模块信息表、创建关联设备交易、验证关联设备交易并记录用户模块信息、创建控制设备交易、验证控制设备交易并记录设备状态信息、退出系统。本发明的系统采用去中心化网络，减少了中心服务器的负担。本发明的方法提高了用户和设备数据的安全性，保证了用户的匿名性和交易信息不可篡改，能够实现设备对用户的身份认证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108981707B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810825869.8
申请日：2018-07-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时差量测箱粒子PHD的被动跟踪多目标方法，主要解决在被动跟踪多目标中现有粒子滤波技术运算效率低下的问题，本发明实现的步骤如下：(1)获取起始跟踪时刻箱粒子；(2)获取新生箱粒子(3)合并新生箱粒子和箱粒子；(4)预测合并后的箱粒子；(5)更新预测后的箱粒子；(6)重采样更新后的箱粒子；(7)获取多目标状态；(8)判断每个无源基站所获得时差量测个数是否均为0，若是，则结束跟踪，若否，则返回步骤(2)继续跟踪。本发明通过利用时差约束传播函数更新箱粒子，使得能够用较少的箱粒子实现被动跟踪量测为时差的多目标，降低了算法的时间复杂度，提高了被动跟踪多目标的效率。
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公开(公告)号：CN109683150B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811640647.5
申请日：2018-12-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多群/扩展目标椭圆形状估计评价方法，解决了现有性能评价体系不能反应目标的过估与漏估及椭圆长轴朝向估计误差的问题，实现步骤有：获取量测数据；对量测数据滤波得到椭圆形状估计；椭圆形状估计匹配；计算IOU值；得到椭圆长轴朝向误差及势估计错误惩罚后的性能评价指标数值；依NIS值评价滤波器性能；判断是否接收新量测数据，是则更新时刻，继续性能评价，否则结束。本发明通过椭圆形状估计匹配，选择惩罚函数惩罚椭圆长轴朝向估计误差，并惩罚过估或漏估情况获得性能评价结果。本发明响应快、灵敏度高、精度高，能用于目标识别、战场监视、视频监控、空中交通管制等领域。
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公开(公告)号：CN110784823A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911068319.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于BP神经网络和TDOA的室外目标定位方法，其步骤是：采集1组不含非可视距NLOS误差的TDOA值和10组带有非可视距NLOS误差的TDOA值；构建BP神经网络；以不含非可视距NLOS误差的TDOA值作为BP神经网络的标签值，10组带有非可视距NLOS误差的TDOA值作为输入值训练BP神经网络10次；用训练好的BP神经网络修正在非可视距NLOS环境下的TDOA数据；最终用到TDOA方法对待定位目标定位。本发明可以降低修正非可视距NLOS误差的算法复杂度，提高了非可视距NLOS环境下室外定位的定位精度并且具有良好的实时性。
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公开(公告)号：CN109509223A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811322870.5
申请日：2018-11-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的前方车辆测距方法。主要解决现有超声波测距系统有效探测距离较小和测距准确率低的问题。其实现方案为：获取一段视频图像；将获取的视频图片进行标记；将所有的图片制作成图像识别与图像分类数据集；由数据集训练的车辆检测模型对图片中的目标车辆进行检测，得到目标车辆的边框信息；建立车辆测距模型，将目标车辆的边框信息输入到车辆测距模型，得到目标车辆的距离。本发明的方法简单，易于实施，增长了对前方车辆的探测距离、减少了单目摄像头的相关参数产生的误差以及实际成像中的光路误差，提高了测距的准确性，可用于道路行驶中的安全预警。
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公开(公告)号：CN109683150A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811640647.5
申请日：2018-12-29
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G01S7/415 , G01S13/723
Abstract: 本发明公开了一种多群/扩展目标椭圆形状估计评价方法，解决了现有性能评价体系不能反应目标的过估与漏估及椭圆长轴朝向估计误差的问题，实现步骤有：获取量测数据；对量测数据滤波得到椭圆形状估计；椭圆形状估计匹配；计算IOU值；得到椭圆长轴朝向误差及势估计错误惩罚后的性能评价指标数值；依NIS值评价滤波器性能；判断是否接收新量测数据，是则更新时刻，继续性能评价，否则结束。本发明通过椭圆形状估计匹配，选择惩罚函数惩罚椭圆长轴朝向估计误差，并惩罚过估或漏估情况获得性能评价结果。本发明响应快、灵敏度高、精度高，能用于目标识别、战场监视、视频监控、空中交通管制等领域。
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