公开(公告)号：CN103956992B

公开(公告)日：2017-09-12

申请号：CN201410116777.4

申请日：2014-03-26

Applicant: 复旦大学 ,  上海复控华龙微系统技术有限公司

Inventor： 徐新龙 ,  张达文 ,  尹建君 ,  李勇飞 ,  喻昌远

IPC: H03H21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多步梯度下降的自适应信号处理方法，属于自适应信号处理技术领域，该方法将多步梯度下降方法和自适应信号处理的NLMS技术相结合，提出了多步梯度下降的NLMS技术。具体利用多步梯度下降方法来加快基于标准梯度下降方法的NLMS技术的收敛速度，以此来提高信号处理的跟踪能力。实验结果表明，该技术的性能十分理想，能够有效解决现有技术所存在的问题。

公开(公告)号：CN106493725A

公开(公告)日：2017-03-15

申请号：CN201610937306.9

申请日：2016-10-25

Applicant: 复旦大学

Inventor： 杨宁 ,  高宏飞 ,  尹建君

IPC: B25J9/12 ,  B25J5/00

CPC classification number: B25J9/12 ,  B25J5/007

Abstract: 本发明属于工业机器人技术领域，具体为一种基于全向从动轮和编码器的工业机器人定位装置。本发明装置包括：滑块、导轨、从动全向轮、联轴器、编码器、轮座、硬质弹簧、顶板；其中，从动全向轮为两个正交的轮子，随着整个工业机器人一同运动，并分解为正交的两个轴跟随机器人移动，把机器人移动距离转化成从动全向轮移动的圈数和角度；编码器用于读取全向轮移动的距离信息，并转化到处理器中；联轴器保证编码器和从动轮全向轮移动状态完全相同；在机器人移动时，两个正交的从动轮分别累计机器人移动的x,y轴距离，由编码器读取数据，最终输出机器人的坐标信息。本发明装置可实现对机器人进行精准的全场定位。

公开(公告)号：CN101299271A

公开(公告)日：2008-11-05

申请号：CN200810038855.8

申请日：2008-06-12

Applicant: 复旦大学

Inventor： 高羽 ,  张建秋 ,  尹建君

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明属于机动目标跟踪技术领域，具体为一种机动目标状态方程的多项预测模型及跟踪算法。本发明根据匀变速运动的多项式形式，将变加速运动作为分段匀变速运动处理，提出了一种新的机动目标动态模型——多项式预测模型。该模型能够完全避免对描述未知运动的多项式系数的依赖，用本发明方法建立的状态方程始终能准确描述运动的动态。因此本发明提出的模型能够适用于各种运动目标状态方程，本发明提出的多项式预测模型的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的机动目标状态估计问题，既不需要关于目标运动参数的先验信息，又不需要通过参数辨识等手段调整建立状态模型的参数，从而完全避免了由于状态模型不准确而带来的估计性能恶化问题。