适用于卫星空间信息传输网络的滑模预测拥塞控制系统

    公开(公告)号:CN113268023A

    公开(公告)日:2021-08-17

    申请号:CN202110522280.2

    申请日:2021-05-13

    Abstract: 本发明公开了一种适用于卫星空间信息传输网络的滑模预测拥塞控制系统,包括以下步骤:滑模控制器、SCPS‑TP协议Vegas模块、网络路由器模块、预测模块和干扰估计模块,其中,滑模控制器包括趋近律滑模面模型和补充项,与SCPS‑TP协议Vegas模块单向连接;SCPS‑TP协议Vegas模块包括非线性模块和匹配型干扰新模块,与网络路由器模块单向连接;网络路由器模块与干扰估计模块单向连接;预测模型不置于控制回路内,与滑模控制器直接连接;干扰估计模块与滑模控制器双向连接。该控制系统具有抗干扰能力且保持较好的稳定性和鲁棒性,能够应对长时延带来的负面影响,最终实现对卫星空间信息传输网络的拥塞控制。

    一种动态环境下的移动机器人路径规划方法

    公开(公告)号:CN114185339A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111347670.7

    申请日:2021-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种动态环境下的移动机器人路径规划方法。通过移动机器人所携带的激光雷达获取原始数据与动态障碍物信息;对原始数据进行数据处理后,与移动机器人周围的信息结合后得到DDPG算法的状态S;设计DDPG算法的状态空间、动作空间和奖励函数,所述奖励函数包括移动机器人与目标直线距离的奖惩、与动态障碍物碰撞的惩罚以及到达目标点的奖励;根据速度和运动的特点构建多类型动态障碍物环境;将DDPG算法与好奇心算法相融合,建立内外奖励共同作用的奖励机制;移动机器人使用改进完成的DDPG算法在建立的环境中进行训练学习,实现动态环境下的移动机器人路径规划。本发明用以解决动态环境下移动机器人路径规划中存在准确率低和收敛速度慢的问题。

    一种脉冲噪声抑制水声信道估计方法

    公开(公告)号:CN112653640A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011501650.6

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本发明提供一种脉冲噪声抑制水声信道估计方法,属于水声信号处理领域。涉及一种利用GAMP‑SBL对脉冲噪声抑制并实现水声信道估计的方法。(1)输入基带接收信号、字典矩阵、迭代终止条件,以及相关参数初值;(2)利用GAMP‑SBL估计脉冲噪声;(3)将脉冲噪声估计结果从基带接收信号中减去;(4)利用GAMP‑SBL进行水声信道估计;本发明的优点在于:利用脉冲噪声在时域上的稀疏性,采用对脉冲噪声进行估计,并将其从基带信号中减去以抑制脉冲噪声,能够减少对信号结构的破坏,提高脉冲噪声抑制性能。

    适用于卫星空间信息传输网络的滑模预测拥塞控制系统

    公开(公告)号:CN113268023B

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202110522280.2

    申请日:2021-05-13

    Abstract: 本发明公开了一种适用于卫星空间信息传输网络的滑模预测拥塞控制系统,包括以下步骤:滑模控制器、SCPS‑TP协议Vegas模块、网络路由器模块、预测模块和干扰估计模块,其中,滑模控制器包括趋近律滑模面模型和补充项,与SCPS‑TP协议Vegas模块单向连接;SCPS‑TP协议Vegas模块包括非线性模块和匹配型干扰新模块,与网络路由器模块单向连接;网络路由器模块与干扰估计模块单向连接;预测模型不置于控制回路内,与滑模控制器直接连接;干扰估计模块与滑模控制器双向连接。该控制系统具有抗干扰能力且保持较好的稳定性和鲁棒性,能够应对长时延带来的负面影响,最终实现对卫星空间信息传输网络的拥塞控制。

    一种脉冲噪声抑制水声信道估计方法

    公开(公告)号:CN112653640B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202011501650.6

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本发明提供一种脉冲噪声抑制水声信道估计方法,属于水声信号处理领域。涉及一种利用GAMP‑SBL对脉冲噪声抑制并实现水声信道估计的方法。(1)输入基带接收信号、字典矩阵、迭代终止条件,以及相关参数初值;(2)利用GAMP‑SBL估计脉冲噪声;(3)将脉冲噪声估计结果从基带接收信号中减去;(4)利用GAMP‑SBL进行水声信道估计;本发明的优点在于:利用脉冲噪声在时域上的稀疏性,采用对脉冲噪声进行估计,并将其从基带信号中减去以抑制脉冲噪声,能够减少对信号结构的破坏,提高脉冲噪声抑制性能。

    一种基于CNN和BILSTM的船舶轨迹预测方法

    公开(公告)号:CN114154619A

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202111349534.1

    申请日:2021-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和BILSTM的船舶轨迹预测方法。步骤1:对信息数据进行预处理;所述信息数据为通过船舶AIS采集的包括经度、纬度、航向和航速;步骤2:将步骤1中预处理后的信息数据划分训练集和测试集;步骤3:将步骤2的训练集导入到卷积神经网络CNN中进行特征提取;步骤4:将步骤3提取到的特征和训练集的数据结合构成轨迹预测的输入数据;步骤5:将步骤4的输入数据导入到BILSTM神经网络模型进行学习,获得轨迹数据中的隐含的船舶运动规律模型;步骤6:利用步骤5的模型进行船舶的轨迹预测。本发明用以解决复杂水上交通环境下船舶轨迹预测准确率较低的问题。

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