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公开(公告)号：CN115379559A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211008100.X
申请日：2022-08-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法，该算法包括差分进化算法、坐标变换和多元牛顿迭代算法，该算法采用无线测距技术和基站定位技术获取算法所需的待定位目标与基站的距离数据和基站的定位数据。首先，进行完备的定位误差模型机理建模。其次，利用差分进化算法初步估计待定位目标的位置初值。再者，利用坐标变换原点构建相对定位坐标系并进行坐标变换。最后，使用多元牛顿迭代算法配合坐标变换结果对待定位目标的位置进行精确估计。本发明所提出的最优位置估计算法可配合各种无线测距技术使用，能明显抑制待定位目标的位置估计误差，大幅度提高基于测距的相对定位精度。
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公开(公告)号：CN118604724A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410640104.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动量加速差分进化的最优位置估计方法，包括以下步骤：（1）采用UWB和RTK无线测距技术获取所需的测距和RTK坐标数据，并依此建立完备的TOA定位模型；（2）利用PDOA设备获取的俯仰角信息，PDOA到达角的位置有空间区分度，以此作为TOA非线性方程组增添约束条件；（3）利用改进的差分进化算法求解非线性方程组的最优解；本方法包括基于最小二乘法的初值选择、基于动量加速的梯度更新策略和基于历史信息的搜索方向更新策略共同实现，该方法采用无线测距技术获取所需的测距定位和角度数据，有效抑制待定位目标的Z方向结果误差，同时提升最优位置估计方法的解算速度。
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公开(公告)号：CN115660008A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211430407.9
申请日：2022-11-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种新型电子界址点读写器终端设备，包括读写器盒体，硬件电路、天线组和固定支架，所述硬件电路安装在盒体内部，包括PCB板和与所述PCB板电连接的控制器、存储器、电源管理模块、RTK模块、UWB测距模块、无线通信模块一、无线通信模块二、机器学习模块、输入输出模块。所述天线组安装在盒体的外部表面特定位置，RTK模块获取读写器的实时位置坐标信息，所述UWB测距模块获取读写器与目标电子界址点实时距离信息，所述机器学习模块中部署轻量型的深度学习模型，所述固定支架将读写器安装在无人机或地面机器人等载体上。本发明与电子界址点和云服务器协同工作，适用于对室外空域遮蔽区的高精度定位。
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公开(公告)号：CN115222556A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210859384.7
申请日：2022-07-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/16 , G06F16/909 , G06F16/29 , G01S19/47 , G01C21/16
Abstract: 本发明提供了一种基于电子界址点和空地协同机制的地籍调查系统与方法，该系统包括电子界址点、电子控制点、土地调查机器人和土地调查服务器。指界人员现场在电子界址点内写入地籍信息并布设于每户居民地籍图顶点上用以指界，于待调查地区内适当布设控制点。土地调查机器人装载有专用阅读器设备且服从土地调查服务器的资源调度，利用空地协同机制和本发明所提供的流程实现地籍快速调查。土地调查服务器处理调查数据并以此构建完整的地籍图。本发明可实现居民地籍界址调查与勘测的智能化与自动化、大幅提高土地调查的作业效率、在降低技术操作的门槛的同时可获取准确的土地数据，适用于全国土地资源初次调查和大规模图解调查后的补充调查。
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公开(公告)号：CN102255644B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201110192229.6
申请日：2011-07-11
IPC: H04B7/08
Abstract: 本发明属于通信技术领域，公开了一种空间调制系统检测方法。本发明是针对现有的SM系统的检测方法复杂度过高的问题而提出的，具体包括：对接收天线按信号功率大小进行排序；确定球形译码搜索半径；按确定的顺序进行检测。本发明的方法通过对接收天线按信号功率大小进行排序，优先计算出接收天线的信号与发射端信号的最大误差距离，使本次搜索在搜索球体内的概率最小，减少了搜索次数，降低了计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104702279A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510116349.6
申请日：2015-03-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种锁相环频率合成器，属于无线电技术领域。该锁相环频率合成器包括由依次首尾相连的鉴频鉴相器、环路滤波器、压控振荡部件、分频器所构成的锁相环；所述压控振荡部件包括一组中心频率互不相同但具有相同压控增益的压控振荡器，且中心频率相邻的压控振荡器的调谐范围互有交叠；各压控振荡器的输入端通过一个切换开关与环路滤波器连接，所述切换开关用于选择压控振荡部件中的某一个压控振荡器与环路滤波器连通；各压控振荡器的输出端均与所述分频器的输入端连接。相比现有技术，本发明在宽调谐范围内均具有很好相位噪声特性，且结构简单，便于小型化、集成化。
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公开(公告)号：CN102255644A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110192229.6
申请日：2011-07-11
IPC: H04B7/08
Abstract: 本发明属于通信技术领域，公开了一种空间调制系统检测方法。本发明是针对现有的SM系统的检测方法复杂度过高的问题而提出的，具体包括：对接收天线按信号功率大小进行排序；确定球形译码搜索半径；按确定的顺序进行检测。本发明的方法通过对接收天线按信号功率大小进行排序，优先计算出接收天线的信号与发射端信号的最大误差距离，使本次搜索在搜索球体内的概率最小，减少了搜索次数，降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN119004133A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411102934.6
申请日：2024-08-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/22 , G01S11/02 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种基于特征相似度的UWB NLOS识别及测距误差补偿方法，包括以下步骤：（1）利用UWB基站与UWB标签获取距离观测值、信道传播状态，射频信道特征与CIR信号，包括参考CIR信息与采样CIR信息；（2）计算参考CIR与采样CIR之间的信道相似度，构造信道相似特征向量。（3）基于射频信道特征与信道相似特征向量的模式输入，构建NLOS识别深度学习模型；（4）调整参数结构，将NLOS识别深度学习模型转化为误差补偿模型；本发明通过对特征相似度进行计算，增强了特征表示能力，从而提高了UWB NLOS识别的准确性；本发明通过对CIR序列进行相似度计算，有效减少了输入参数，从而降低了模型的计算复杂度，提高了模型的推理效率；本发明还通过调节模型参数，同时实现UWB NLOS的识别及误差补偿功能，提高了模型的利用效率，减少了模型的大小。
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公开(公告)号：CN118915036A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411100713.5
申请日：2024-08-12
Applicant: 东南大学
IPC: G01S11/02 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , H04W4/02
Abstract: 本发明提供了一种基于级联残差注意力网络的UWB测距误差补偿方法与设备，该方法包括级联残差网络和注意力机制，设备为能获取自身高精度位置坐标的UWB测距模块。方法是先利用UWB测距模块采集完整的CIR数据和全部信道特征后，通过特征选择筛选关键CIR数据和信道特征组成输入数据集。再搭建级联残差网络模型并加入注意力机制进行模型训练。最后通过压缩、量化与边缘端部署，将训练好的模型于支持边缘计算的计算模块上实现UWB测距误差预测。本发明可以有效进行UWB测距误差的消除，且能够部署在计算资源受限的嵌入式设备上，实现快速、有效与鲁棒的UWB测距误差补偿，适用于多种需要应用UWB进行无线测距的场景，有助于大幅度提升基于UWB的测距定位精度。
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公开(公告)号：CN117851881A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311853281.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/241 , H04W4/02 , H04B1/7163 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/063 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种UWB视距/非视距识别的设备与算法，设备包括UWB通讯模块以及支持TinyML的计算模块，算法是先利用UWB通讯模块采集完整的CIR数据和全部信道特征后，通过特征选择筛选关键CIR数据和信道特征组成输入数据集，再搭建预训练模型并预训练权重，冻结预训练模型的输入层和特征提取块权重，加入自注意力机制并重新训练模型，使其具有UWB视距/非视距识别的有效表征，最后通过模型压缩、量化与TinyML部署，将重新训练好的模型部署于支持TinyML的计算模块上实现UWB视距/非视距识别。本发明可以在计算资源受限的嵌入式设备上实现快速、有效与鲁棒的UWB的视距/非视距识别，有助于进一步降低UWB测距误差，提高定位的精度。
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