动态反向学习改进状态空间模型的北斗卫星信号干扰检测方法

    公开(公告)号:CN116224378A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310237059.1

    申请日:2023-03-13

    Abstract: 本发明公开了一种动态反向学习改进状态空间模型的北斗卫星信号干扰检测方法,其步骤包括:首先根据相关器的接收信号组成,建立接收信号与其它信号分量间的关系;然后根据信号组成关系,以相关器的接收信号为观测向量,以干扰信号为状态向量,建立状态空间模型,用以北斗卫星信号的干扰检测;同时通过干扰信号的范围边界和域边界,确立动态边界,根据动态边界建立反向状态方程,提高模型搜索能力;最后利用反向状态方程改进状态空间模型,在状态空间模型内进行双向搜索,扩大参数搜索范围,提高干扰信号的检测精度。本发明根据动态反向学习改进状态空间模型,用以实现北斗卫星信号的干扰检测,能够更加精确的检测干扰信号。

    水下目标追踪中基于信息搜索优化的传感器节点的选择方法

    公开(公告)号:CN118590921A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410770531.2

    申请日:2024-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种水下目标追踪中基于信息搜索优化的传感器节点选择方法,包括:1、将若干个传感器节点随机分布在目标将出现的海洋监视区域中,构成传感器节点量测平台;2、基于传感器节点量测平台航向角、目标位置估计及其误差协方差,构建变分置信下界函数;3、采用变分贝叶斯迭代求解变分置信下界函数,并通过调节对数似然函数的期望和迭代变分分布的KL散度,得到变分置信下界的最大值,从而构建Fisher信息矩阵的成本函数;4、结合传感器节点的能量和延迟情况,采用局部搜索法最小化成本函数,确定最佳传感器节点追踪组合。本发明能优选出目标跟踪的最小节点组合,在保障目标跟踪精度的前提下降低网络总能耗,具有重要应用价值。

    一种基于快慢神经网络的手术行为捕捉系统

    公开(公告)号:CN119169528A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411238704.2

    申请日:2024-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于快慢神经网络的手术行为捕捉系统,涉及监控分析技术领域,通过画面分割模块、画面标注模块以及数据判断模块可以精准的识别图像中可移动物体与固定物体,并且可以通过对移动的可移动物体进行标注以及判断可移动物体发生变化的原因可以精准的捕捉视频图像中的重要部分,同时通过重要程度计算模块与连续变化判断模块可以实时判断当前画面图像的变化对于目标视频步骤的影响程度,并且通过连续变化判断模块可以在进行视频步骤时准确的判断当前视频图像是否为连续变化,通过将连续变化的视频进行步骤,可以避免再进行视频步骤时发生遗漏的情况,同时通过不同可移动物体变化过程步骤可以精准的进行视频捕捉,避免在进行视频捕捉后还需要人工进行观看筛选的情况。

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