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公开(公告)号：CN108828640B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201810709095.2
申请日：2018-07-02
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明提供了一种卫星导航定位观测值定权方法及装置，获取BDS卫星观测值和预平差后的观测量残差，确定BDS不同轨道类型观测值权比；根据原始观测值实时求解当前历元每颗卫星的伪距观测值噪声；利用观测值权比和伪距观测值方差实时分类求解观测值方差阵。考虑了电离层扰动、多路径效应和观测噪声，选择质量更好的观测值参与解算，求解了当前历元每颗卫星的伪距观测量噪声，可以加快收敛，得到实时可靠的定位结果，提高了解算精度。考虑了实时数据的有效信息，明确了不同类型观测量在定位解算中的贡献，提高了定位的稳定性，本发明的方法易于扩展，为GNSS实时导航定位和大气反演的应用提供了更优的位置基准。
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公开(公告)号：CN108828626B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201810708136.6
申请日：2018-07-02
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G01S19/07
摘要： 本发明涉及基于实时网格的网络RTK电离层延迟内插方法及系统，(1)构建Delaunay三角网，选择网络最优独立基线构成参考站网，计算参考站网实时双差电离层延迟；(2)计算参考站网所有电离层穿刺点的经纬度；(3)利用所有电离层穿刺点的经纬度确定实时最优网格；(4)基于实时最优网格，利用参考站网实时双差电离层延迟以及电离层穿刺点经纬度计算网格点的VTEC值；(5)选择距流动站最近的参考站为主参考站，计算流动站与主参考站间的双差电离层延迟。该内插方法充分利用实时解算的参考站网的双差电离层延迟信息，且不受基线共视卫星的限制，可以提高网络RTK电离层延迟内插的精度和可靠性，改善网络RTK用户定位性能。
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公开(公告)号：CN110231619A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910434356.9
申请日：2019-05-23
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明属于导弹预警技术领域，特别涉及一种基于恩克法的雷达交接时刻预报方法及装置，该方法包含：根据雷达站对目标观测的特性，建立雷达观测模型；利用恩克法预报方法对导弹弹道进行预报；依据雷达观测模型和弹道预报数据，获取雷达交接时刻预报数据。本发明通过建立雷达观测模型并将恩克法应用于弹道预报中来获取雷达交接时刻预报数据，运算量小，运算耗时短，交接时刻及状态量计算精度高；且提供误差分析，通过协方差矩阵刻画交接时刻的误差椭球，进行可视化直观显示；并通过仿真实验表明，与传统方法相比，本发明考虑导弹运动中的摄动因素，能够进行大时长积分，运算耗时少且计算精度高，对于雷达交接时刻的预报具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN110231619B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910434356.9
申请日：2019-05-23
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明属于导弹预警技术领域，特别涉及一种基于恩克法的雷达交接时刻预报方法及装置，该方法包含：根据雷达站对目标观测的特性，建立雷达观测模型；利用恩克法预报方法对导弹弹道进行预报；依据雷达观测模型和弹道预报数据，获取雷达交接时刻预报数据。本发明通过建立雷达观测模型并将恩克法应用于弹道预报中来获取雷达交接时刻预报数据，运算量小，运算耗时短，交接时刻及状态量计算精度高；且提供误差分析，通过协方差矩阵刻画交接时刻的误差椭球，进行可视化直观显示；并通过仿真实验表明，与传统方法相比，本发明考虑导弹运动中的摄动因素，能够进行大时长积分，运算耗时少且计算精度高，对于雷达交接时刻的预报具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN108828640A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810709095.2
申请日：2018-07-02
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明提供了一种卫星导航定位观测值定权方法及装置，获取BDS卫星观测值和预平差后的观测量残差，确定BDS不同轨道类型观测值权比；根据原始观测值实时求解当前历元每颗卫星的伪距观测值噪声；利用观测值权比和伪距观测值方差实时分类求解观测值方差阵。考虑了电离层扰动、多路径效应和观测噪声，选择质量更好的观测值参与解算，求解了当前历元每颗卫星的伪距观测量噪声，可以加快收敛，得到实时可靠的定位结果，提高了解算精度。考虑了实时数据的有效信息，明确了不同类型观测量在定位解算中的贡献，提高了定位的稳定性，本发明的方法易于扩展，为GNSS实时导航定位和大气反演的应用提供了更优的位置基准。
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公开(公告)号：CN108828626A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810708136.6
申请日：2018-07-02
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G01S19/07
摘要： 本发明涉及基于实时网格的网络RTK电离层延迟内插方法及系统，(1)构建Delaunay三角网，选择网络最优独立基线构成参考站网，计算参考站网实时双差电离层延迟；(2)计算参考站网所有电离层穿刺点的经纬度；(3)利用所有电离层穿刺点的经纬度确定实时最优网格；(4)基于实时最优网格，利用参考站网实时双差电离层延迟以及电离层穿刺点经纬度计算网格点的VTEC值；(5)选择距流动站最近的参考站为主参考站，计算流动站与主参考站间的双差电离层延迟。该内插方法充分利用实时解算的参考站网的双差电离层延迟信息，且不受基线共视卫星的限制，可以提高网络RTK电离层延迟内插的精度和可靠性，改善网络RTK用户定位性能。
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公开(公告)号：CN117972163A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410188020.X
申请日：2024-02-20
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06Q50/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明属于个性化推荐技术领域，公开一种基于图注意力网络的社交推荐方法及系统，该方法首先基于用户对物品的评分和用户社交关系构建社交评分图，然后利用图注意力网络从社交评分图中自适应地提取用户的行为特征和多阶社交特征，最后通过缩放点积注意力网络针对不同物品自适应地融合用户的不同特征进行推荐。本发明可以自适应地提取并融合社交评分图中用户和物品的特征进行评分预测，且通过实验验证了本发明的有效性和优越性。
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公开(公告)号：CN118069927A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410273442.7
申请日：2024-03-11
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F40/12 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06F18/23 , G06F16/28 , G06N5/022
摘要： 本发明涉及人工智能新闻推荐技术领域，特别涉及一种基于知识感知和用户多兴趣特征表示的新闻推荐方法及系统，通过收集目标用户预设时间段内浏览的历史新闻集合和候选新闻集合，所述新闻集合中记录各新闻文本的文本标题、文本摘要和新闻实体；基于知识图谱并通过对各新闻文本中实体及语义的向量化处理获取历史新闻集合和候选新闻集合中多兴趣特征向量、新闻实体特征向量和新闻语义特征向量，并通过对三向量进行融合得到目标用户多兴趣特征表示和候选新闻特征表示；根据目标用户多兴趣特征表示和待推荐候选新闻特征表示，计算每个候选新闻被推荐给用户的概率，依据概率从候选新闻集合中选取目标用户感兴趣的候选新闻进行推荐。本发明能够准确表示用户偏好，提升新闻推荐性能，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117934112A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410036312.1
申请日：2024-01-10
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06Q30/0601 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及个性化推荐技术领域，公开一种基于循环自注意力网络的序列推荐方法及系统，该方法首先利用循环神经网络和自注意力网络，从长期偏好、短期兴趣以及当前序列模式三个方面对用户历史行为序列中的偏好特征进行全面刻画，然后通过注意力机制自适应融合用户的不同偏好特征进行下一个物品预测。本发明可以自适应地提取并融合用户历史行为序列中的多种偏好特征进行下一个交互物品预测，并通过实验验证了本发明的推荐效果。
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公开(公告)号：CN116186599A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211583475.9
申请日：2022-12-10
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F18/22 , G06F40/289
摘要： 本发明公开一种基于对比学习和图学习的法案文本多标签分类方法及系统，包括：该方法以roBerta模型作为基础，在法案文本数据集上进行继续训练以适应法律文本特点；基于aprior算法挖掘标签中的频繁项集，为构造正负样例提供一种相似度衡量指标；基于微调后的roBerta模型及相似度衡量指标构造样例对，以进行对比学习；基于法案数据特点，结合外部数据构造异质图，并将微调后roBerta模型用于法案文本表示学习，作为异质图中相关节点的初始化表示；采用图神经网络技术完成节点表示学习；在此基础上实现法案与标签节点间边预测，完成法案文本多分类。本发明有效缓解小样本语料环境带来的模型训练难题且扩展性强。
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