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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。
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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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114063458A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111374061.0
申请日：2021-11-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种非三角结构系统不依赖初始条件的预设性能控制方法，具体思路如下：首先建立非三角结构非线性系统的动力学模型；然后利用神经网络与变量分离技术构建一种结构简单的状态观测器；接着构造具有特定性质的转移转换函数对跟踪误差作非线性变换；最后利用受限李雅普诺夫函数理论设计基于输出反馈且不依赖于初始条件的预设性能控制器。本发明的预设性能控制方法能够保证跟踪误差从任意有界初值以给定的速度在给定的时间内收敛到给定的精度范围内，不仅消除了常规预设性能控制方法必须满足的初始条件约束，而且实现了跟踪误差收敛到给定的精度范围内的时间的可预先设定，提高了预设性能控制方法的实用性。
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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。
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公开(公告)号：CN116820100A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310748225.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种欺骗攻击下的无人车编队控制方法，包括以下步骤：(1)考虑将一个无人车作为一个通信节点，根据通信节点建立通信拓扑关系；(2)构建无人车的系统动态模型，包括领航者和跟随者系统动态模型；(3)考虑网络安全问题，建立欺骗攻击动态模型；(4)提出了一种基于脉冲攻击信号补偿器的时变编队控制协议，并建立相应的动态误差系统模型；(5)基于李亚普诺夫理论，给出误差系统稳定的充分条件，得到编队跟踪误差界。本发明的所提供的控制方法能够在保证一定精度下实现了时变输出编队，并且可以降低实际系统的通信量，同时有效地抵御欺骗攻击。
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公开(公告)号：CN115906928A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211490758.9
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/084 , G01S15/93
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道自注意力的Transformer UUV三维自主避碰规划方法，设计了双通道自注意力模型并行捕捉双模态多传感器的观测特征；构建了基于Transformer的网络模型执行端到端的UUV三维自主避碰决策；利用编码器‑解码器的结构实现基于历史观测和时序决策的UUV避碰规划。与现有方法相比，本发明可以基于双模态多传感器观测进行端到端的UUV自主避碰规划，能够大幅度提高UUV避碰规划的快速性，摆脱UUV避碰规划对传感器高精度稳定观测的依赖，解决观测失效或目标丢失情况下的UUV自主避碰规划问题。
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公开(公告)号：CN114662535A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210253692.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯学习的井下传感器网络目标跟踪方法，采用椭球分布建模非高斯噪声，利用Inverse‑Wishart分布建模过程噪声和量测噪声的参数不确定性，通过变分贝叶斯学习方法得到目标状态和模型参数的后验分布，实现目标状态的在线估计和预测。本发明的特点：本发明在利用椭球分布建模非高斯噪声基础上，采用变分贝叶斯学习的方法，实现了复杂噪声环境下基于传感器网络的高精度目标跟踪，对于井下等复杂受限空间内的目标跟踪提供了计算简单、鲁棒性强的估计方法，高精度的目标跟踪结果对于保障人员和设备安全具有重要意义。
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