公开(公告)号：CN118158608A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410242338.1

申请日：2024-03-04

Applicant: 上海电气泰雷兹交通自动化系统有限公司

Inventor： 黄新林 ,  刘会明 ,  何婉宁 ,  刘昊旻 ,  梅萌 ,  徐中伟

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/029

Abstract: 本发明公开了一种基于轨道地图的UWB虚拟基站定位方法，包括：步骤S1，推导定位误差方差表达式，基于定位误差函数PN最小化，构建参考基站布置；步骤S2，根据提取到的地图、前车相似信息构建虚拟基站；步骤S3，根据构建虚拟基站和定位误差函数，基于最优基站组合确定定位坐标。减小了观测矩阵条件数，提高了LS求解的定位精度，同时对列车轨迹进行了约束。

公开(公告)号：CN119293595A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411476459.9

申请日：2024-10-22

Applicant: 同济大学 ,  上海电气泰雷兹交通自动化系统有限公司

Inventor： 杨远航 ,  何婉宁 ,  张语 ,  黄嘉祺 ,  黄新林 ,  徐中伟 ,  梅萌 ,  刘会明 ,  刘昊旻 ,  陈舒伟

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提供一种超宽带信号的分类方法及电子设备，该方法包括以下步骤：对原超宽带UWB数据集进行主成分分析，得到新UWB数据集；将所述新UWB数据集分别输入反向传播BP神经网络分类模型、遗传算法和反向传播GA‑BP神经网络分类模型、支持向量机SVM分类模型、随机森林算法RFA分类模型，得到各模型的输出结果；根据所述各模型的输出结果，通过最大比合并，构建强化UWB信号分类模型，确定UWB信号的分类结果。该方法结合了BP神经网络分类模型、GA‑BP神经网络分类模型、SVM分类模型以及RFA分类模型，在输入端采取主成分分析的方法，在输出端采取最大比合并的方法，最终实现分类准确率的提高。

公开(公告)号：CN119212078A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411372213.7

申请日：2024-09-29

Applicant: 上海电气泰雷兹交通自动化系统有限公司 ,  同济大学

Inventor： 刘会明 ,  黄新林 ,  何婉宁 ,  刘昊旻 ,  梅萌 ,  徐中伟

IPC: H04W64/00

Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的UWB基站标定误差消除方法，包括：步骤S1，推导存在标定误差的标签定位，即基于到达时间线性方程，推导存在定位误差的标签定位过程，根据求解标签定位表达式，分析基站标定误差校正方法；步骤S2，结合实验数据消除基站标定误差，即利用UWB定位平台及光栅、交换机设备，收集真实位置与求解标签位置数据，基于实验数据迭代求解坐标系旋转矩阵及偏差向量，实现标定误差的校正。在较低计算复杂度下实现了基站标定误差的校正。