自动驾驶车路协同感知方法、设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN115743171B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202211357496.9

    申请日:2022-11-01

    Abstract: 一种自动驾驶车路协同感知方法,包括:第一感知对象和第二感知对象获取第一视野和第二视野中至少一个车辆的图像信息和三维信息,第一视野和第二视野包括同一个车辆;第一感知对象将第一二值化特征和第一视野中至少一个车辆的三维信息发送到第二感知对象,第二感知对象对第一二值化特征和第二二值化特征进行匹配得到匹配结果,所述匹配结果中包括至少一对匹配成功的车辆;第二感知对象基于ICP算法对所述至少一对匹配成功的车辆所对应的三维信息计算得到坐标变换矩阵;第二感知对象基于坐标变换矩阵对第一视野的三维信息和第二视野的三维信息进行融合,从而扩大了感知对象的视野。

    面向高移动性通信的大规模MIMO信道估计方法、基站

    公开(公告)号:CN116366405B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310296845.9

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 面向高移动性通信的大规模MIMO信道估计方法和基站,该方法包括:接收所有用户发送的导频信号以计算各用户的导频信号协方差矩阵;对于每一个指定的用户,控制其不发送导频信号但与其使用相同导频信号的其他用户发送导频信号,获得除去该用户的导频信号协方差矩阵;根据用户的导频信号协方差矩阵和除去该用户的导频信号协方差矩阵计算得到信道的协方差矩阵;根据接收的导频信号、导频信号协方差矩阵、信道的协方差矩阵和信道时间相关系数估计信道并计算估计的信道的协方差矩阵。信道时间相关系数表示任意时刻的信道与初始状态的信道的相关程度,反映了信道的老化程度,故本方法能够获得更准确的信道知识抵抗信道老化效应,提高大规模MIMO网络的性能。

    面向高移动性通信的大规模MIMO信道估计方法、基站

    公开(公告)号:CN116366405A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310296845.9

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 面向高移动性通信的大规模MIMO信道估计方法和基站,该方法包括:接收所有用户发送的导频信号以计算各用户的导频信号协方差矩阵;对于每一个指定的用户,控制其不发送导频信号但与其使用相同导频信号的其他用户发送导频信号,获得除去该用户的导频信号协方差矩阵;根据用户的导频信号协方差矩阵和除去该用户的导频信号协方差矩阵计算得到信道的协方差矩阵;根据接收的导频信号、导频信号协方差矩阵、信道的协方差矩阵和信道时间相关系数估计信道并计算估计的信道的协方差矩阵。信道时间相关系数表示任意时刻的信道与初始状态的信道的相关程度,反映了信道的老化程度,故本方法能够获得更准确的信道知识抵抗信道老化效应,提高大规模MIMO网络的性能。

    FBMC-OQAM定时及信道估计训练序列设计方法

    公开(公告)号:CN110213191B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN201910461412.8

    申请日:2019-05-30

    Abstract: 一种FBMC‑OQAM定时及信道估计训练序列设计方法和系统,涉及无线通信领域。训练序列由三个连续FBMC符号构成,包括两个辅助数据符号和位于所述两个辅助数据符号中间的一个导频符号。其中导频符号的奇数或偶数序号位的工作子载波调制数据置零,对应两个辅助数据符号奇数与偶数序号位的工作子载波调制数据相同或互为相反数,从而构建一种在时域具有共轭对称特性的序列,通过该序列的共轭对称特性可以完成定时同步功能。此外,利用FBMC‑OQAM系统中虚部干扰在时频平面上的对称特性,该训练序列不但可用于符号定时同步,还可用于FBMC‑OQAM系统滤波后的频域信道估计。

    一种基于单惯性传感器的轨迹还原方法

    公开(公告)号:CN112212861B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202010994902.7

    申请日:2020-09-21

    Inventor: 赵毅 王一峰 汪洋

    Abstract: 本发明涉及一种基于单惯性传感器的轨迹还原方法。首先构建多种基础动作轨迹的几何模型,根据惯性传感器测量的加速度和角速度数据形成初步运动轨迹,利用LSTM模型和相似度曲线对初步运动轨迹完成了准确的分割,将初步运动轨迹分割为多个基础动作轨迹,使用训练好的1D‑CNN模型预测每个基础动作轨迹的类型,并使用训练好的深度学习模型准确确定每个基础动作轨迹的几何参数的值,完成了每个基础动作轨迹的准确还原,将基础动作轨迹进行拼接,最终得到运动动作的还原轨迹,实现了只根据单个惯性传感器的测量数据就能精确还原运动轨迹。

    一种低峰均比FBMC-OQAM信号处理方法和系统

    公开(公告)号:CN110071890B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN201910335891.9

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 一种低峰均比FBMC‑OQAM信号处理方法和系统,是基于DFT预编码来降低FBMC‑OQAM信号峰均比的基带信号处理方法和系统。通过将分组后的预传输数据映射为满足特定共轭对称特性的数据序列,再采用DFT进行预编码可以将映射得到的共轭对称数据序列转化为满足OQAM调制实正交要求的实虚交替排列的数据序列,因此该预编码后的数据序列可以直接映射到对应的子载波上进行IFFT子载波调制和滤波。通过该系统和信号处理方法,避免了在DFT预编码和子载波调制IFFT之间进行额外的将复数的实虚部进行分离的OQAM预处理操作。因此通过该系统和信号处理方法可以借助DFT预编码使得FBMC‑OQAM系统的发射信号恢复单载波特性,进而可以显著的降低FBMC‑OQAM发射信号的峰均比。

    一种基于深度学习模型的特定动作识别方法及系统

    公开(公告)号:CN112101255A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010994285.0

    申请日:2020-09-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习模型的特定动作识别方法及系统,所述方法包括:获取初始训练数据集;根据所述初始训练数据集得到设定动作光学轨迹信息和设定动作惯性轨迹信息,根据设定动作光学轨迹信息和设定动作惯性轨迹信息对动作识别模型进行训练,通过训练后的动作识别模型和样条函数完成设定动作的识别。本发明通过精确的训练集对模型进行训练,通过训练好的模型并基于样条函数完成设定动作的精准识别。

    基于信息交互的鬼探头事故预警系统

    公开(公告)号:CN109949612B

    公开(公告)日:2020-06-30

    申请号:CN201910269234.9

    申请日:2019-04-04

    Abstract: 本发明公开基于信息交互的鬼探头事故预警系统,由车前检测模块、arduino开发板、位置定位模块、通信模块、车内语音报警模块、车外语音报警模块和车载显示器组成,车前检测模块由二个超声波雷达组成,并分别安装在汽车车头的左、右两侧内,二超声波雷达的输出端和位置定位模块的输出端均与arduino开发板的信号输入端电连接,arduino开发板的控制端分别与车内语音报警模块的输入端、车外语音报警模块的输入端和车载显示器的输入端控制连接,通信模块与arduino开发板双向连接。与现有技术相比,能够实现人车双向预警,消除行人盲区的安全隐患,有效地避免鬼探头事故的发生,安全系统高,并拓展车辆的感知范围作用。

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