-
公开(公告)号：CN115372998B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211005524.0
申请日：2022-08-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S19/37
Abstract: 本发明公开了低复杂度的卫星导航接收机鲁棒宽线性波束形成方法，包括以下步骤：(1)将x(n)与其共轭相级联，构建扩增接收信号向量及其扩增协方差矩阵(2)构造扩增期望卫星信号协方差矩阵(3)特征分解的分解特征值和对应的分解向量；(4)估计期望卫星信号扩展导向矢量(5)修正步骤(4)获得的期望卫星信号扩展导向矢量；(6)利用步骤(2)‑(5)的方法构造干扰子空间投影矩阵；(7)造扩增干扰协方差矩阵；(8)重构扩增干扰加噪声协方差矩阵；(9)计算卫星导航接收机扩增权向量，能够提升卫星导航接收机宽线性波束形成的鲁棒性能。
-
公开(公告)号：CN115372998A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211005524.0
申请日：2022-08-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S19/37
Abstract: 本发明公开了低复杂度的卫星导航接收机鲁棒宽线性波束形成方法，包括以下步骤：(1)将x(n)与其共轭相级联，构建扩增接收信号向量及其扩增协方差矩阵(2)构造扩增期望卫星信号协方差矩阵(3)特征分解的分解特征值和对应的分解向量；(4)估计期望卫星信号扩展导向矢量(5)修正步骤(4)获得的期望卫星信号扩展导向矢量；(6)利用步骤(2)‑(5)的方法构造干扰子空间投影矩阵；(7)造扩增干扰协方差矩阵；(8)重构扩增干扰加噪声协方差矩阵；(9)计算卫星导航接收机扩增权向量，能够提升卫星导航接收机宽线性波束形成的鲁棒性能。
-
公开(公告)号：CN114723994A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210401324.0
申请日：2022-04-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双分类器对抗增强网络的高光谱图像分类方法，首先将原始HSI的源域和目标域数据进行向量化并输入BCAAN进行训练，使用源域数据预训练整个网络；然后固定特征生成器，使用目标域数据训练两分类器，使其差异最大；然后固定两分类器，使用目标域数据优化特征生成器，使两分类器差异最小；使用预训练的网络获取目标域数据的伪标签，每个样本对应两个伪标签；把两伪标签相同且输出概率皆大于区分阈值的目标域数据选为可靠样本。使用随机置零的方式对可靠样本进行数据增强，后将可靠的目标域和增强后的数据添加到源域数据中。最后，训练一个epoch后重新采样，基于分类器差异在对抗的过程中对齐源域和目标域，直到模型收敛。
-
公开(公告)号：CN110011583B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910294537.6
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异摄动理论的永磁同步电机滑模控制系统及建模方法，本发明基于奇异摄动理论对电机数学模型进行分解，并在不同的时间尺度内分别针对慢变和快变时间子系统进行控制器的设计，从而构成复合控制器。并将欧几里德范数考虑到滑模控制器的设计中取代符号函数项以削弱抖振现象，从而构成基于奇异摄动理论的永磁同步电机滑模控制系统。最后，应用李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环系统的稳定性。本发明控制系统具有很强的鲁棒性，能实现对给定角速度信号的准确跟踪。
-
公开(公告)号：CN119992285A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510085624.6
申请日：2025-01-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06N5/04 , G06N3/0985
Abstract: 本申请公开了基于测试时训练的高光谱单源领域泛化方法和存储介质，对原始高光谱图像数据域随机化构建多个虚拟源域；对齐虚拟源域的Hessian矩阵学习域不变知识，据此确定损失函数并训练元源模型。元目标适应时，依据虚拟目标域样本及近邻伪标签，经变分后验推理得对虚拟目标域的观测动态推断模型最大后验概率值。元目标测试中，基于最大后验概率值约束，最大化虚拟目标域样本与真实标签对数似然以优化元源模型，推导元目标损失确定更新规则，在虚拟目标域评估并指导优化。元目标测试阶段，为测试目标域样本分配近邻伪标签，得出实际目标域样本预测类别。本申请在目标域数据源域训练期间不可访问的条件下提升模型的跨域泛化能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119360243B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411395067.X
申请日：2024-10-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于场景语言感知引导的多模态无人机目标检测框架。首先，将视觉‑语言预训练模型嵌入多模态目标检测框架中，提出了场景语言感知模块，利用视觉‑语言预训练模型为模型提供场景智能感知和理解能力。其次，通过条件参数生成模块根据当前场景和目标特征动态生成融合参数，通过为不同目标定制个性化的融合模式提升模型对场景变化的适应能力。最后，设计了多模态动态解码器，建立了动态对称融合机制，通过动态挖掘多模态数据间的复杂互补关联实现多模态特征融合，并根据当前场景实时调整不同模态的重要性，将DETR的解码机制从单模态扩展到多模态，为多模态无人机目标检测提供了无需先验框的新范式。
-
-
公开(公告)号：CN118688807A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410706764.6
申请日：2024-06-03
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S15/66
Abstract: 本发明公开了一种基于轴向注意力的UUV非合作目标跟踪方法。本发明针对前视声呐观测的不可靠性、目标运动的不可预测性，构建带有记忆的一阶马尔可夫状态空间模型描述声呐观测下UUV非合作目标跟踪机理，并提出一种基于轴向注意力Transformer的非合作目标状态多步预测网络，用于描述非线性观测下，非合作目标相对声呐的复杂运动过程。针对观测的不稳定性及后验分布的未知性，基于Monte Carlo近似推断原理，利用该多步预测网络将目标观测状态空间中的采样粒子映射到目标预测状态空间，构建基于轴向注意力的目标跟踪方法，提高UUV非合作目标跟踪对不确定输入的适应性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN118017519B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410090156.7
申请日：2024-01-22
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无模型积分强化学习算法的离网逆变器电压控制方法，包括：建立d‑q坐标系下的LC型离网逆变器的数学模型，定义逆变器输出电压参考信号与d‑q轴电压电流信号为增广系统状态，将离网逆变器电压控制问题转化为增广系统的H∞跟踪问题；基于零和博弈思想，建立跟踪Hamilton‑Jacobi‑Isaacs(HJI)方程，提出无模型IRL算法求解HJI方程；给定初始控制增益、初始扰动增益，在探测噪声作用下收集增广系统状态数据，根据测量数据计算包含状态值、控制输入值和扰动值的Kronecker积，推导出迭代逆变器电压控制策略。本发明通过利用无模型IRL解决了离网逆变器电压控制中的模型参数未知、复杂负载投切造成强扰动问题。
-
公开(公告)号：CN118038181B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410331617.5
申请日：2024-03-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/094 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于元迁移梯度更新策略的高光谱图像分类方法。通过任务分布对齐策略构建了平衡的元任务簇，以解决不同领域之间由于类别关系差异而引起的任务分布错位问题。接着，利用领域投影头捕获与域相关的特定知识，确保共享特征嵌入模块能够专注于捕获两个域之间共享的域不变知识。最后，采用元迁移梯度更新策略来更新模型，聚焦于让模型从元迁移任务集合中归纳出适用于各类型元迁移任务的无偏知识，从而提升模型的泛化性能并优化元迁移学习效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
57
records
(took 0.022 seconds)
