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公开(公告)号：CN104062641B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201410324725.6
申请日：2014-07-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出一种新方法用来计算OFDM雷达系统的距离像。该方法特点在于直接作用于调制符号，这样能克服传统基带信号相关处理方法的缺点。同时为了验证本方法的可行性用MATLAB对一个特定的OFDM雷达系统进行建模与仿真。用传统相关性算法和本发明提出的新方法计算出OFDM雷达的距离像，并分析这两种方法获得距离像的性能。本方法针对调制符号进行处理，能避免传统基带信号相关性处理方法带来的一系列不利影响，例如OFDM相关性不理想带来的不可消除旁瓣和相关运算计算量大的缺点。
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公开(公告)号：CN104977567A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510311842.3
申请日：2015-06-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: OFDM雷达是一种多载频雷达信号，由于目标对不同频率的散射系数是不一样的，从而导致某些频率的信号回波弱，不利于接收机对信号的接收。本发明针对OFDM雷达信号的特征，提出一种根据目标散射效应自适应调整子载波加权系数的优化方法。该方法通过自适应调整OFDM雷达信号的子载波加权系数，从而实现能量的合理分布，有利于雷达接收机对信号的接收。
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公开(公告)号：CN104849697A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510248857.X
申请日：2015-05-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明是对去偏坐标转换卡尔曼滤波方法进行改进，提出了一种基于去偏坐标转换的α-β滤波方法，本发明采用α-β滤波方法代替去偏坐标转换卡尔曼滤波方法中的卡尔曼滤波方法，减少了对滤波增益的计算，简化了整个滤波方法的复杂性，提高了对目标实时跟踪效率。本发明适用于对目标运动趋势进行实时跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103152359A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310097340.6
申请日：2013-03-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种端到端无线传输控制协议线性网络编码的改进方法。具体为：（1）在网络编码层优化了网络编码头帧设计，全面考虑了编解码所需参数，缩短了网络编码头长度，减少了网络编码头的复杂性；（2）根据无线网络丢包情况，设计了合理的滑动窗口和编码窗口，并优化令两者大小相等。（3）接收端确认捎带信息内容为期望下一次接收的网络编码报文序号；（4）修改了报文丢失重传机制，当编码报文累计丢包数达到滑动窗口数时，启动重传。以上操作能减小网络编码的复杂性，提高网络编码效率和端到端系统的TCP吞吐量。
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公开(公告)号：CN104931932A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510284296.9
申请日：2015-05-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 为解决目标跟踪方法中跟踪性能随着方位角、俯仰角和观测距离增大而增大的问题，本发明提出一种改进的去偏坐标转换卡尔曼滤波方法。本发明采用乘性无偏转换方法对量测值进行转换，通过卡尔曼滤波预测值实现转换测量均方差估计，再引入无迹变换方法得到转换测量均方差值，最后通过卡尔曼滤波算法实现雷达对目标的精确跟踪。
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公开(公告)号：CN104062641A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410324725.6
申请日：2014-07-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出一种新方法用来计算OFDM雷达系统的距离像。该方法特点在于直接作用于调制符号，这样能克服传统基带信号相关处理方法的缺点。同时为了验证本方法的可行性用MATLAB对一个特定的OFDM雷达系统进行建模与仿真。用传统相关性算法和本发明提出的新方法计算出OFDM雷达的距离像，并分析这两种方法获得距离像的性能。本方法针对调制符号进行处理，能避免传统基带信号相关性处理方法带来的一系列不利影响，例如OFDM相关性不理想带来的不可消除旁瓣和相关运算计算量大的缺点。
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公开(公告)号：CN104050686A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410285944.8
申请日：2014-06-24
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提出了一种新型的密集空间目标跟踪方法，提出了把密集的多个跟踪目标合成一组看作一个整体，使用组重心测量值来更新无迹卡尔曼滤波算法中的状态估计值，然后把无迹卡尔曼滤波算法的状态估计嵌进粒子滤波中，利用粒子滤波算法去估计组内的目标的分布，从而实现对每个目标的跟踪。本发明提出的新的算法避免了传统跟踪算法中所使用的数据关联方法，减少了滤波算法的复杂性，提高了滤波的有效性，并且提高目标跟踪的准确性。本发明适用于跟踪不规则分布的空间目标。
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公开(公告)号：CN221625404U
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202420229871.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
IPC: B65H35/07
Abstract: 本实用新型涉及一种医用封包胶带座，包括安装座、设置在安装座内的两个安装组件以及设置在安装座一侧的裁切刀片，所述安装座上沿竖直方向并列设置有两个放置槽，两个安装组件分别位于两个放置槽内，裁切刀片位于安装座远离放置槽的一侧，裁切刀片中部沿竖直方向开有缺口，缺口处设有安装槽，安装槽内放置有弹性卷尺，安装组件包括固定杆和套设在固定杆上的卷筒，每个放置槽的两侧均沿竖直方向倾斜设置有条形通槽，条形通槽侧壁朝着设有裁切刀片的一侧倾斜，固定杆的两端分别位于两条形通槽内。该医用封包胶带座不仅便于携带，而且能够确定每次所裁切胶带的长度，在不影响封包质量的同时节约资源。
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