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公开(公告)号：CN116152295A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310186689.0
申请日：2023-02-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/246 , G06V20/17 , G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于时序相似特征信息的集群固定翼飞行器轨迹估计方法，涉及无人机集群感知和深度学习技术领域，首先，本发明针对浅层特征提取设计了一种FractalAttNet分形网络模型来增强浅层特征并丰富特征表达；其次利用Few‑Shot的方法，通过FractalAttNet分形网络推理得出的独立样本对原始图像进行密度估计和稠密样本估计，实现对遮挡重叠目标的筛选和分辨；再次，根据时序相似特征，基于拍卖算法设计了一种高实时性的多目标匹配方法，增强了多目标匹配的实时性需求；最后，利用Transformer方法将观测的雷达数据和轨迹信息进行重编码，利用时序关联信息完成对飞行目标的轨迹预测任务。
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公开(公告)号：CN116149368A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310147827.4
申请日：2023-02-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于通信与感知信息融合的无人机集群行为映射方法，应用于无人机集群自主决策控制领域，包括：建立无人机的通信和感知模型，并进行融合，得到友方无人机信息、障碍物信息以及地面目标信息，并基于此，设计无人机基本行为规则；设置每种集群行为的信息权重、规则权重；对友方无人机信息、障碍物信息以及地面目标信息进行表征处理，得到表征信息，结合每种集群行为的信息权重，得到最优集群行为，并基于最优集群行为的规则权重，对无人机基本行为规则的输出进行加权求和，得到决策输出，转化得到期望航点。本发明实现了在无人机集群通信受到干扰时，能够适用于因飞行速度较快、机间距离较远而无法有效获取感知信息的固定翼无人机。
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公开(公告)号：CN115903877A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202111566663.6
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的精确制导飞行器射击诸元快速获得方法，该方法中通过给定气动参数和步长采样的方式获得初始数据，将之代入到数学仿真模型得到多组弹道数据，通过灵敏度分析去除冗余数据后据此训练神经网络，得到以期望射程、当前气象信息为输入，以射击诸元为输出的神经网络，并将之灌装到飞行器上，使得飞行器在飞行前，仅需要向其中灌装期望射程、当前气象信息即可自行获得射击诸元，简化操作流程，提高飞行器的命中精度。
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公开(公告)号：CN115859699A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310190139.6
申请日：2023-03-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06T15/00 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种提供三维场景渲染的大规模细粒度集群弹药仿真系统，属于集群飞行仿真技术领域。包括：集群控制模块、仿真机、UE4‑RPC服务器、弹药飞行场景渲染模块以及地面监控模块；其中，集群控制模块用于运行集群决策软件；仿真机由N个飞行仿真节点组成；UE4‑RPC服务器获取仿真机中的所有飞行仿真节点的飞行状态真值，供UE4软件渲染图像使用；弹药飞行场景渲染模块生成弹药飞行场景的渲染节点，模拟获取的图像信息；地面监控模块实时监控集群弹药飞行状态，控制飞行仿真节点及渲染节点的启动或停止。本发明解决了大规模集群弹药系统验证难、复现难的问题。
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公开(公告)号：CN115079104A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210692057.7
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于信号分选技术领域，涉及基于改进模糊自适应共振网络的雷达信号分选方法。包括：构造雷达混合脉冲序列、基于特征参数构建特征集并归一化；构建改进模糊自适应共振网络；将归一化的特征集样本输入改进模糊自适应共振网络处理，具体包括聚类趋势视觉评估，选择获胜神经元并计算输入样本与获胜神经元的匹配度；判断匹配度是否超过警戒阈值，并循环更新权重向量，将得到的类别矩阵送入类合并模块进行类别合并，输出最终的样本分类结果；再进行指标评估；所述方法增强了网络记忆性、使其对输入顺序不敏感、适应不同输入模式，避免了类增值现象；在类别数目未知时，实现了准确确定类数目、大幅提升了分选正确率且运行速度更快、稳定性更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114690790A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202111566673.X
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU的拦截飞行器制导律快速辨识方法，该方法中，针对拦截飞行器制导律辨识问题，首先，构建了三维空间下的拦截飞行器‑我方飞行器相对运动模型，拦截飞行器采用比例导引(PN)制导律或增强比例导引(APN)制导律。从相对运动模型中提取片段组成训练样本集和测试样本集，样本的输入为敌我双方运动学信息，标签为敌方拦截飞行器对应的制导律。其次，建立了包含三层隐含层的GRU网络模型，采用基于Adam算法的反向传播对网络进行训练，获得辨识模型，再通过辨识模型及时获得拦截飞行器的制导律。
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公开(公告)号：CN114330975A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111327820.8
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种基于有限随机采样的不确定性处理方法，包括如下步骤：步骤一，将战场环境信息、弹药特性和任务需求信息分别记为A1，A2，A3作为弹药实施决策的情报信息源。步骤二，将战场环境信息、弹药特性和任务需求中存在的不确定性作用下的信息观测分别记为P1(A1)，P2(A2)，P3(A3)作为弹药实施决策的实际信息输入，其中，P1()，P2()，P3()各自从不同维度出发对任务在该维度下的不确定性进行部分建模，其综合结果是战场总体不确定性。步骤三，批量生成{决策变量，任务评价}的随机采样。步骤四，根据{决策变量，任务评价}的随机采样所体现出的分布规律选取决策变量的最优取值。本发明是一种基于有限随机采样方法来评估任务方案优劣，以抵消情报信息不确定性波动的决策方法。
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公开(公告)号：CN111881797A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010701214.7
申请日：2020-07-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种滨海湿地植被精细分类方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：对获取到的原始滨海湿地高光谱数据进行预处理；将预处理后的滨海湿地高光谱数据进行回归变换，得到回归变换后的滨海湿地高光谱数据；将回归变换后的滨海湿地高光谱数据输入预先训练的双分支CNN网络，以提取光谱特征和空间特征，平铺拼接光谱特征和空间特征得到回归域特征；将回归域特征输入决策分类，得到滨海湿地植被精细分类结果。提高了湿地地物分类的精度。
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公开(公告)号：CN108491955A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810122100.X
申请日：2018-02-07
Applicant: 北京理工大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种集成指标筛选与气温校正的月度工业用电量预测方法，利用主成分分析将工业行业主营业务收入转换为反映互不相关信息的主成分，并将其提供给最小绝对值收敛和选择算子模型进行预测指标筛选，便于保留有利于提高预测性能的有用信息，解决了预测指标选取的主观性强和丢失有用信息的问题；利用非线性回归建立经济预测模型的误差与气温之间的非线性映射关系，构建以经济预测为主、气温校正为辅的预测框架，客观反映了超出一定范围的过高或过低的气温对工业用电量的影响机理，利于提高预测准确度。
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