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公开(公告)号：CN103407588A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310370909.1
申请日：2013-08-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种能够有效增强宇航员运动能力的太空运动辅助方法及其装置。该方法是在宇航服上耦合外骨骼系统，该外骨骼系统包括仿形机械结构、人机接口系统、控制系统、执行机构和能源动力系统，通过人机接口系统感知宇航员的运动状态和运动意图并将其发送给控制系统，控制系统将信息处理后发送指令给执行机构，执行机构驱动仿形机械结构辅助支撑宇航员负重或为宇航员的动作提供助力，大大降低了宇航员的能量消耗，进而提高宇航员承载能力、上下肢运动能力和信息处理能力，增强宇航员恶劣环境适应能力，辅助宇航员完成各种空间作业，而且仿形机械支撑结构还可以保护宇航员身体，避免宇航员受到损伤，适合在宇航员太空作业装置领域推广应用。
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公开(公告)号：CN101764577B
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN200910263433.5
申请日：2009-12-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03F1/32
Abstract: 一种基于单路反馈和非迭代技术的基带预失真功放线性化方法，属于电子技术领域，涉及功率放大器线性化技术。将两路正交的幅度线性增长的训练序列先后输入到功放，然后通过功放输出的I路反馈信号序列构建改进型的查找表；整个功放系统的输入信号先通过幅度计算、查找对应的查找表值，再分别对I、Q两路基带输入信号作相应的预示真处理，预失真处理后的输入信号经D/A转换、滤波和上变频后输到功放，即可得到与整个功放系统基带输入信号呈线性放大的输出信号。整个预失真处理过程可在数字处理芯片(包括DSP或FPGA)中实现，与现有技术相比，本发明无需反正切或者是反余弦运算，无需进行坐标变换，从而降低了计算量，提高了计算效率，其实现系统结构更为简单。
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公开(公告)号：CN101783665A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN200910214528.8
申请日：2009-12-31
Applicant: 广东正业科技股份有限公司 , 电子科技大学
IPC: H03K17/28 , H03K17/292
Abstract: 本发明涉及电气设备技术领域，尤其涉及一种可编程步进延时时基和采样系统，其包括有时钟模块、CPU/FPGA控制模块、粗延迟和细延迟模块，它以预定触发频率在预定触发时刻为采样系统产生三路同步采样触发信号，第一路送给CPU/FPGA控制模块形成AD采样控制信号，第二路送往脉冲源形成脉冲源触发信号，第三路送往粗延迟模块和细延迟模块，经过预定时间延迟之后送往取样头，形成精确可编程步进延时选通的取样头触发信号，能够与重复的触发脉冲信号准确同步，产生宽范围、精确步进延时的采样信号，可以对长周期、短占空比的信号进行精确定时采样，具有实施简单、调试方便、不易受到噪声、温度影响等优点。
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公开(公告)号：CN101777891A
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN200910213961.X
申请日：2009-12-18
Applicant: 广东正业科技股份有限公司 , 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及电气设备技术领域，特别涉及超快边沿阶跃脉冲发生方法及其发生器，本发明由高精度的时钟基准源产生时钟激励信号，时钟激励信号激励高速比较器产生一个较快边沿的脉冲信号，由脉冲幅度调整电路对较快边沿的脉冲信号的幅度进行放大和预整形，然后进入脉冲上升边沿加速电路，利用阶跃恢复二极管的阶跃恢复效应，对经过幅度调整之后脉冲信号的上升边沿作进一步加速，同时对输出脉冲信号的波形进行整形和幅度控制，以达到特性阻抗测试仪对上升时间和幅度以及过冲的要求，最后由脉冲输出接口进行输出，输出的脉冲上升时间150ps、幅度大于500mV、过冲小于10％，预冲可忽略不计，能发现或者感知较小的阻抗不连续距离。
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公开(公告)号：CN115755964B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202211424607.3
申请日：2022-11-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反向学习蛇算法的无人机任务分配方法，包括以下步骤：S1、对任务分配场景建模；S2、设置反向学习的蛇算法初始化参数：使用基于种群的算法，设置算法的种群、迭代次数、各个环节的门限值参数；S3、对优化过程进行迭代，输出全局最优解；S4、求解得到无人机对任务的最优分配，将此分配方案输出，并计算其最终收益。本发明主要针对无人机集群这一特定物理对象，将其抽象成无人机集群解决任务分配的问题。首先，建立任务分配问题的数学模型，利用群智能算法，结合反向学习过程，对随机生成的种群进行筛选，减少了算力消耗。因此，本发明所提出的基于反向学习蛇算法的无人机任务分配方法对计算资源不富裕的系统具有明显的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119670995A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411710394.X
申请日：2024-11-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/047 , G01C21/20 , G01C21/00 , G06T17/05 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于全局搜索与元启发式优化的无人机路径规划方法，首先建立复杂约束下的无人机路径规划模型，并确立适应度函数及其约束条件，再设置算法初始化参数并混沌映射初始化种群位置，使用元启发式优化算法进行循环迭代求解，输出全局最优路径，最后将全局最优路径实现到无人机上，并计算最优路径所对应的飞行距离，完成无人机路径规划。本发明的方法将元启发式算法——冠豪猪算法结合禁忌搜索，增强全局搜索能力，同时结合混沌映射，对种群初始化进行优化，增加了随机性和不可预测性，使得算法可以更快的收敛，在面向具有复杂环境、复杂约束路径规划问题时有明显优势，解决了无人机在三维复杂山地环境中的路径规划问题。
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公开(公告)号：CN115343956B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210979304.1
申请日：2022-08-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的多机器人系统鲁棒蜂拥控制方法，首先建立多机器人动力学模型，并确定参考信号形式，利用参数化神经网络范式表达系统中具有的匹配/非匹配扰动，定义估计权值函数以及基函数形式，接着基于上述步骤中构建的参数化神经网络估计器，设计鲁棒蜂拥控制器，并采用Lyapunov稳定性定理，产生神经网络估计参数的自适应更新律，而后分析闭环误差系统的稳定性，实现受干扰情况下多机器人系统的鲁棒蜂拥控制。本发明的方法针对二阶多机器人系统，考虑了双通道受干扰的情况，使用神经网络的方法实现了多机器人的鲁棒蜂拥控制，对于非线性动力学的干扰没有利普尼茨限制，与现实情况下的干扰更接近，适用于多机器人系统的蜂拥控制领域。
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公开(公告)号：CN119312389A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411349777.9
申请日：2024-09-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种事件触发机制下隐私保护的预设时间合围控制方法。首先，建立包含多个领导者和多个跟随者的多机器人系统，明确隐私保护约束下的预设时间合围控制问题；而后设计基于输出掩码函数的隐私保护器；进一步构建预设时间隐私保护合围控制器，使得所有跟随者机器人能够在保护自身隐私的前提下，进入领导者机器人们的凸包内；接着构建无芝诺行为的事件触发函数，设计基于事件触发机制的隐私保护预设时间合围控制器。本发明结合事件触发机制和有限时间理论，提高了多机器人系统隐私保护合围控制的收敛性能并降低了算法计算的资源消耗，综合隐私保护、通信宽带约束和收敛速度，进一步扩展了算法的应用场景。
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公开(公告)号：CN119225407A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411349779.8
申请日：2024-09-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于莱维飞行鹦鹉优化算法的无人机任务分配方法，包括以下步骤：S1、基于图论方法对无人机任务分配场景进行建模，建立任务分配数学模型；S2、设置鹦鹉优化算法初始化参数；S3、对优化过程进行循环迭代：设置求解参数及迭代结束条件，记录解空间当中每次迭代的全局最优解，循环一次结束后进行参数和位置更新，直至满足迭代结束条件；S4、输出分配序列，计算整个过程的最小航程代价。本发明在考虑无人机航程约束的前提下，更加贴合实际任务情况，而且使用了混沌映射优化初始化种群，并且优化过程当中采取莱维飞行策略，有着更强的全局搜索能力以及更加适用于现实问题的解决，在一定程度上能够解决无人机任务分配问题。
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公开(公告)号：CN118981213A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411040162.8
申请日：2024-07-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进角蜥优化算法的无人机任务分配方法，首先利用图论原理构建无人机任务分配的模型，并定义目标函数及其约束条件，然后初始化改进角蜥优化算法参数，并基于tent混沌映射初始化角蜥种群，再基于改进角蜥优化算法求解任务分配模型，选取历史最优解，最后迭代求解得到最优分配方案。本发明的方法考虑无人机的航程约束的同时，还考虑了实际任务过程中可能存在的障碍物，并在初始化时引入混沌映射提高种群初始搜索能力，并加入自适应权重平衡探索和开发，以提高收敛速度和收敛精度，能在复杂环境中实现更高效、更稳定的无人机群任务规划和执行。
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