基于动态博弈的异构分布式集群协同导航优化方法

    公开(公告)号:CN118838410A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202410832469.5

    申请日:2024-06-26

    IPC分类号: G05D1/695 G05D109/20

    摘要: 本发明公开了基于动态博弈的异构分布式集群协同导航优化方法。在仅使用惯导的无人机集群网络中,有时机间通信存在冗余,对集群协同资源利用效率低,本发明在此基础上公布了一种协同网络优化方案。首先将无人机优先于锚点相连,其次根据无人机当前位置信息及协同情况,计算无人机集群效益函数,并根据连接/断开原则,确认无人机间协同情况,构建无人机集群协同网络。设置每一时刻无人机协同构建迭代终止条件,迭代构建当前时刻无人机集群协同网络,根据迭代终止的当前时刻无人机集群协同情况,重构无人机集群观测方程并求解、估计修正无人机惯导误差。本发明可以在网络通信资源有限的条件下,获得更高的定位精度。

    一种基于改进SSD模型的实时性机坪目标检测和识别方法

    公开(公告)号:CN118887433A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410858360.9

    申请日:2024-06-28

    摘要: 本发明提供了一种基于改进SSD模型的实时性机坪目标检测和识别方法。通过将预处理后的数据集输入改进的SSD模型进行训练,得到训练好的模型。改进的SSD模型采用RFB‑Net300作为骨干网络,加入了batch‑normalization层,使用sub‑pixel convolution layer代替上采样,并通过MFPN模型融合低层和高层特征信息。通过引入CIoU损失函数改进了原有的损失函数。生成预测框的过程中,通过K‑means聚类算法优化先验框的大小,并计算目标物体间的距离。MFPN模型通过构建特征金字塔,实现多尺度特征融合,增强了对不同尺寸目标的检测能力。CIoU损失函数综合评估预测框与实际框之间的相似度,考虑了重叠区域、中心点距离、宽高比和尺度。通过上述改进,本发明显著提升了机坪目标检测和识别的实时性和准确性。

    用于大规模跨域场景的集群系统分簇协同导航方法

    公开(公告)号:CN118640907A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410705991.7

    申请日:2024-06-03

    IPC分类号: G01C21/20

    摘要: 本发明公开了用于大规模跨域场景的集群系统分簇协同导航方法,通过获取跨域场景中各集群节点的导航位置、速度及相对量测信息,在子域内根据节点信息完备性采取不同方案进行分簇,利用相对量测实现跨域集群簇间节点及同域集群簇内节点的协同导航,继而实现跨域集群节点自身机载导航系统信息与协同导航信息的融合输出,最终实现跨域场景中集群分簇系统导航性能的提升。与未考虑跨域协同的集群导航方案相比,本发明显著提升了跨域场景下集群系统的整体导航精度;与未考虑集群分簇的跨域协同导航方案相比,本发明针对大规模集群系统,有效降低了集群系统协同导航节点间的通信代价,并实现了较好的集群协同导航性能,具备实际应用价值。