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公开(公告)号：CN113810842B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111088441.8
申请日：2021-09-16
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要： 本发明公开一种基于用户位置与距离优化的排序聚类定位方法，根据用户前后位置、距离与步长建立了一个类匹配偏差检测模型，达到了对用户位置异常与匹配偏差精确判断的目的，将排序后RSSI向量中的相邻元素作差与设定阈值相比较，确定了待定位点排序特征向量变化位置，进行交换校正，得到了优化后的类匹配结果，最后根据定位时前m时间段内所确定的用户位置与匹配类中指纹点的距离远近，剔除了WKNN定位算法中的异常指纹点，实现了更为精确的WLAN位置指纹室内定位。通过在相似且相近指纹点筛选过程中借助用户位置与距离剔除异常指纹点，实现了对定位算法的优化。
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公开(公告)号：CN118732006A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410940221.0
申请日：2024-07-15
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号： G01S19/55
摘要： 本发明提出了一种基于因子图优化的北斗双天线测姿方法。该方法通过主天线和从天线获取伪距、载波相位和多普勒数据，首先利用主天线观测进行因子图优化单点定位，再对主从天线的伪距和载波相位进行双差处理，形成因子节点。通过引入从天线的多普勒因子，将历元间的变量节点连接，构建因子，通过因子图优化对从天线进行浮点解估计。通过M‑LAMBDA方法固定模糊度后，结合时间同步以及固定解的基线向量计算载体的姿态。此方法结合双天线几何结构和因子图优化，显著提升了系统在复杂环境下的姿态的精度和可靠性，特别是在多径效应和载波相位周跳影响下，保证了解算的精度和连续性，适用于城市、施工现场、农田和密林等复杂环境中的高精度定姿应用。
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公开(公告)号：CN118655594A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410739424.3
申请日：2024-06-07
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号： G01S19/37
摘要： 本发明涉及卫星导航信号处理技术领域，具体涉及一种适用于BOC(kn,n)信号的副峰消除方法，基于拆分重构思想，通过对信号进行拆分，从而实现对信号自相关函数的拆分，得到2k个子相关函数，将这2k个子相关函数分为两组，利用子相关函数之间平移与峰值相等的特性，设计重构规则，将第一组第一个子相关函数与第二组子相关函数分别进行非线性运算，第二组最后一个子相关函数分别与第一组子相关函数进行非线性运算，得到的两个运算结果R1与R2存在对称特性，再次对其进行运算，得到最终重构相关函数，完全消除BOC(kn,n)信号副峰，并保留窄的相关主峰，使调制信号的跟踪定位精度更高，抗多径能力更强。
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公开(公告)号：CN118169672A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410330858.8
申请日：2024-03-22
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要： 本发明属于毫米波雷达目标检测技术领域，具体涉及一种基于毫米波雷达波束形成的目标检测方法，包括以下步骤：获取毫米波雷达原始ADC数据；对ADC数据分别在距离维度和多普勒维度进行FFT处理，对环境噪声进行采样之后再使用分段阈值的CA‑CFAR检测算法对每个角度下的距离‑多普勒频谱进行检测得到距离‑速度点云集合；合并所有角度下的点云集合并去掉重复部分；对每个点云的所有角度在接收天线维度进行DBF处理得到角度信息；最后输出包含目标距离、速度和角度的点云。本发明可以解决MIMO毫米波雷达信号的传统处理方法无法适用于基于发射波束形成的毫米波雷达信号处理的问题，具有较好的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN117589150A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311431869.7
申请日：2023-10-31
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要： 本发明涉及室内定位技术领域，具体涉及一种多运动特征航位推算与声学定位相结合的导航和定位方法，首先采集所需数据并进行数据预处理；之后利用CHAN‑Taylor混合算法进行声信号定位；在PDR步长估计中利用前三步的步长和加速度的最大值、最小值获取当前步的步长粗略估计值，接着从加速度数据提取峰谷振幅差、行走频率、方差、平均加速度、波峰中值、波谷中值，使用LASSO回归对6个特征变量进行正则化约束，校正步长粗略估计值，得到步长的精细估计；然后利用步长设置一个阈值，剔除声学估计定位异常点；最后将航位推算定位估计作为状态模型，声学估计作为量测模型，再利用扩展卡尔曼滤波融合得到目标最终的位置，实现低成本、高精度定位。
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公开(公告)号：CN117372863A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311211153.6
申请日：2023-09-19
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774
摘要： 本发明提出一种基于改进YOLOv5的小目标森林火灾识别方法，包括一：对森林火灾图像进行预处理，将预处理后的数据集分为训练集和测试集；二：构建基于改进YOLOv5的小目标森林火灾卷积神经网络模型；三：将预处理后的训练集输入到所构建基于改进YOLOv5的小目标森林火灾卷积神经网络模型中进行训练，得到训练好的网络模型；四：将测试集图像输入训练好的模型中进行测试，即可得到森林火灾目标识别的测试结果；通过本发明的方法可以解决当森林火灾初期火灾目标的尺寸较小，导致森林火灾识别精度低的问题。
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公开(公告)号：CN117350229A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311313082.0
申请日：2023-10-11
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/392 , G06F30/394 , G06F30/398
摘要： 本发明涉及数字芯片后端物理设计领域，具体涉及一种基于自由形式摆放的高质量定制布局规划方法，所述方法包括：定制布局规划流程包括自由形式摆放参数设置、供电网设计约束、执行自由形式摆放、自动宏单元对齐执、自动设计规则检查修复脚本、物理单元插入、输出宏单元位置信息DEF文件依次执行，结果质量评估，若结果质量没有达到设计指标则返回自由形式摆放参数设置，读入输出宏单元位置信息DEF文件重新迭代执行，若结果质量达标，进一步通道调整、所述供电网络规划、所述标准单元放置优化、所述后续后端流程依次执行。本发明解决了现阶段自由形式摆放技术出现的设计局限和困难，并提高了芯片设计的自动化程度，芯片物理设计达到更好的结果质量。
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公开(公告)号：CN116822345A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310709712.X
申请日：2023-06-15
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及地质位移预测技术领域，具体涉及一种基于SSA‑VMD‑GRU的滑坡位移预测方法，首先采用SSA‑VMD分解法对滑坡累计位移分解，SSA‑VMD可以有效地针对不同的滑坡位移序列选取最优分解参数，从而将位移分解的更彻底，提高滑坡位移预测准确性；采用过去时间序列对下一刻值进行预测，不需要降雨量和库水位等影响因子，提高了预测速率；采用SSA‑GRU解决神经网络算法中梯度爆炸和梯度消失问题，相对LSTM模型具有更少的参数和更高的预测效率；同时采用ARIMA和网格搜索算法对位移趋势项预测，ARIMA模型使用历史数据预测未来值，预测精度高，模型简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量，确保预测效率的同时提升预测精度。
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公开(公告)号：CN116707547A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310756513.4
申请日：2023-06-26
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要： 本发明涉及纠错码LDPC译码方法技术领域，具体涉及一种LDPC联合调度译码方法，针对LDPC中动态调度算法中存在的贪婪性以及非动态调度算法中存在的译码性能较差的问题，合理分配动态调度算法(VCRBP)和非动态调度算法(SBP)权重占比，通过VCRBP算法提高译码性能，通过SBP算法缓解了动态调度中的“贪婪性”问题，同时针对SBP算法的译码复杂度较高的问题，将SBP算法分组处理并将校验节点更新过程引入归一化最小和算法进行优化，后节省了译码资源，降低了译码的复杂度。本发明通过调度算法联合使用，在译码性能和译码效率之间达到一种平衡，改善了现有方法的不足。
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公开(公告)号：CN116451027A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310455310.1
申请日：2023-04-25
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/2411
摘要： 本发明涉及无人机探测技术领域，具体涉及基于遥控信号两级经验模态分解的无人机识别方法，使用自制的无线电平台采集无人机遥控信号；对无人机遥控信号进行处理，得到去噪信号；基于去噪信号使用改进的能量曲线判决算法对遥控信号进行检测，得到瞬态段；对瞬态段进行分解提取，得到特征集；对特征集进行降维分类，得到目标数据。本发明在EMD分解算法的基础上进行创新，使用两级EMD分解算法，对原始的信号进行去澡处理，提高了第二级EMD分解时信号的信噪比，使得提取的能量熵更为的精确，进一步提高无人机的识别率。该算法解决了现有的检测方法检测精度较低的问题。
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