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公开(公告)号：CN116382334A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310302720.2
申请日：2023-03-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种针对多无人机协同航迹规划的融合优化方法，构建无人机运动模型，初始化我方无人机与既定目标信息，获取无人机自身的状态及无人机与目标的相对状态，组成总状态，将总状态输入基于优化A*算法、模型预测控制算法与Standoff算法融合的优化算法模型，完成多无人机编队规划。本发明借助不同智能算法优点，制定融合算法规则，形成一种性能更为优异的融合算法，弥补了单一算法的功能短板；优化融合算法应用于三维复杂环境下多无人机协同航迹规划，使得无人机群航迹规划实现实时避碰与编队控制，最大化无人机探测覆盖范围，获取更安全可行的航迹规划。
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公开(公告)号：CN111625576B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010410844.9
申请日：2020-05-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06N7/01 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供了一种基于t‑SNE的成绩聚类分析方法，导入原始数据，对高维成绩数据进行t‑SNE降维，对t‑SNE降维后的成绩数据进行K‑Means聚类处理，得到聚类结果。本发明对原始数据进行预处理之后，利用t‑SNE算法将高维空间上的数据降维后，再用K‑Means算法对原始数据进行聚类，有效的解决了数据维度过高带来的聚类效果不理想的问题。由于t‑sne降维法较完整的保留了高维数据的分布特征，用降维后数据的聚类结果还原得到高维数据的聚类结果。通过比较先降维后聚类和直接对高维数据的聚类的结果，可以看出降维算法在学生成绩分析算法上的优越性。
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公开(公告)号：CN115223530A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210863233.9
申请日：2022-07-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G10K11/162 , G10K11/172
Abstract: 本公开揭示了一种多重梯度耐压吸声覆盖层，包括：基体，基体上设置有第一阵列排列的重质芯体，每列重质芯体的半径沿声波入射方向梯度变化；基体上还设置有第二阵列排列的且与重质芯体交叉布置以形成组合体的空腔，每列空腔的半径沿声波入射方向梯度变化；每个重质芯体的外层设有包覆层，所述包覆层的内侧半径与其包裹的重质芯体的半径相同。
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公开(公告)号：CN113809449A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110999353.7
申请日：2021-08-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: H01M50/204 , H01M10/613 , H01M10/6556 , H01M10/6567 , H01M10/659
Abstract: 为解决现有对航行器电池组进行热管理的方案无法保证电池间温度的均匀性、不具备经济性的技术问题，本发明提供了一种主被动协同冷却的水下航行器电池组热管理系统，针对航行器低、高速航行两种工作模式，分别采用被动冷却和主被动协同冷却的方式，匹配电池组的温控需求，有利于实现电池组的长航时供电。其中：主动冷却采用液冷系统实现，被动冷却采用高导热定型相变材料模块组件实现；在低速工况下，利用高导热定型相变材料模块组件将电池模组产生的热量以潜热的方式进行存储，防止电池模组温度快速上升；在高速工况下，采用主被动联合冷却，利用液冷系统将相变材料吸收的热量通过冷却剂与航行器壳体外的海水进行热交换，降低电池组的最高温度。
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公开(公告)号：CN113723447A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110801659.7
申请日：2021-07-15
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态影像的端到端的模板匹配法，包括如下步骤：步骤Sc、获取多模态影像，并分为训练样本集和测试样本集；步骤S0、为训练阶段：构建特征提取网络A和B，并训练，得到训练后的特征提取网络A和B；步骤S1、为推理阶段，选取测试样本集中成对的模板图像和参考图像，将模板图像输入训练后的特征提取网络A中，参考图像输入训练后的特征提取网络B中，傅里叶卷积后，得到score map1*图像，对score map1*图像上采样后得到score map2*图像，在score map 2*上选取score值最大的位置作为匹配点。采用该模板匹配法避免了人工设计特征描述子，是一种数据驱动的方式，泛化性强，具有快速性与精确性的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107678446B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201711031260.5
申请日：2017-10-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种针对大规模目标群的无人机协同目标分配方法，针对大规模目标群首先删除目标群中的劣解目标，获取非劣解目标的集合，然后针对该集合中的目标进行任务分配，充分利用无人机执行任务能力，更加合理的进行目标任务分配。本发明能够保证无人机所执行的任务都是非劣解，为无人机分配非劣解集合中的最优目标，并且保证了所有无人机达到最大执行任务能力。本发明在建模过程中，对无人机和目标的数量关系进行分析，针对多无人协同大规模目标分配问题建模时情况考虑不全面的问题，考虑删除每架无人机目标集合中的劣解目标，使模型在目标分配过程中更具有实用性。
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公开(公告)号：CN110673620A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201911002811.4
申请日：2019-10-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的四旋翼无人机航线跟随控制方法，该方法首先建立了四旋翼无人机航线跟随深度强化学习算法的马尔可夫模型，然后采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法进行深度强化学习，克服以往基于强化学习的方法控制精度较低、无法实现连续控制和学习过程不稳定等问题，实现高精度的四旋翼无人机航线跟随控制。本发明方法将强化学习与深度神经网络相结合，提高了模型的学习能力和泛化能力，避免了在不确定性环境中人为操作无人机飞行的繁琐性和粗疏性，使得无人机完成航线跟随任务更为安全高效，同时在无人机目标跟踪、自主避障等场景中有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106455106B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201611104974.X
申请日：2016-12-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于信道状况感知的主导权可切换的随机接入方法，涉及通信技术领域，主要包括发送端主导的随机接入过程、收发端主导互换过程和接收端主导的随机接入过程，本发明由于采用了发送端退避是根据预测接收端信道干扰状况而进行退避的方案，所以其退避过程高度反映了接收端的信道干扰状况，从而使得随机接入更加精细；由于采用了将发送端主导的随机接入过程与接收端主导的随机接入过程相结合的方案，所以提升了退避效率，进而大幅度提高了网络吞吐率及提升了系统性能。
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公开(公告)号：CN106130609B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201610550949.8
申请日：2016-07-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04B7/024 , H04B7/0408 , H04W28/20
Abstract: 本发明提供了一种波束通信的协作增强传输方法，涉及无线通信技术领域，站点依照非波束交叠区UE的传输需求，利用OFDM将非波束交叠区UE所需频率带宽资源分配给非波束交叠区UE，并将剩余的系统频率带宽资源分配给波束边缘交叠区的UE，发送端将数据调制到分配的频率带宽上进行数据传输，接收端在相应的频率带宽上进行数据解调，完成数据传输，本发明在单波束服务多UE的服务方式下，避免了单波束服务单UE服务方式下服务效率低、存在资源浪费的问题；多波束协作，可以在保障非波束交叠区UE通信需求的同时，提升波束交叠区UE性能，单站点内多波束进行协作服务，故波束间易于协同，实现简单。
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公开(公告)号：CN105101453B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201510407868.8
申请日：2015-07-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W74/08
Abstract: 本发明提供了一种基于动态空闲信道评估门限的载波侦听方法，对现有的载波侦听机制进行改进，根据信道状态调整CCA门限及控制NAV有效作用范围，从而增加网络中的并发传输，提高网络吞吐量，本发明根据接收功率动态计算和调整CCA门限，可以有效提高网络的空间复用度，同时通过在CTS分组携带干扰容限和接受概率，有效地控制CTS分组中NAV的作用范围，进一步地提高空间复用度，从而提升网络吞吐量。
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