公开(公告)号：CN118519170A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410753694.X

申请日：2024-06-12

Applicant: 中山大学 ,  中国电子科技集团公司第七研究所

Inventor： 庄学彬 ,  何瑞珠 ,  荣华 ,  牛犇 ,  林子健 ,  张林杰

IPC: G01S19/21 ,  G01S19/37

Abstract: 在本申请提供的基于信号捕获的欺骗信号检测方法、装置及信号接收机中，根据待检测接收信号的信号捕获结果，确定目标相关峰矩阵和其对应的目标图片；确定目标Transformer模型，目标Transformer模型为采用真实信号数据对应的图片和欺骗信号数据对应的图片训练得到的，真实信号数据在第一相关峰矩阵中截取到的，欺骗信号数据为在第二相关峰矩阵中获取到的，第一相关峰矩阵仅存在真实信号，第二相关峰矩阵中欺骗信号与真实信号相互叠加；对目标图片进行维度转换，并将维度转换后的目标图片输入目标Transformer模型，得到待检测接收信号的欺骗信号检测结果。如此，可以提高检测准确率。

公开(公告)号：CN117687425A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311765377.1

申请日：2023-12-20

Applicant: 中山大学

Inventor： 侯治威 ,  赵佳盛 ,  陈天兴 ,  陈洪波 ,  庄学彬 ,  李涵

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/695 ,  G05D109/20

Abstract: 本申请公开了一种基于事件触发通信的多无人机编队控制方法及装置，本申请提供的技术方案构建多无人机系统的动力学模型和编队控制逻辑，当有跟随无人机接收到邻居无人机的状态量时，则跟随无人机根据接收到的状态量更新本地的控制器参数和触发函数并更新标志位，当标志位为第一状态时，计算跟随无人机的控制辅助变量并更新控制触发函数和将重置标志位，当控制触发函数满足触发条件时结合自适应的扰动观测器和滑模控制，得到跟随无人机的控制量，同时，当本地的触发函数满足通信触发条件时，则跟随无人机向邻居无人机广播本地的状态量，形成触发通信控制的闭环，能够合理地决定更新时间，约束每个无人机的通信占比和控制占比，提高控制和通信效率。

公开(公告)号：CN111930134B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202010740670.2

申请日：2020-07-28

Applicant: 中山大学

Inventor： 陈洪波 ,  田松岩 ,  段焰辉 ,  庄学彬 ,  王劲博 ,  张岐良 ,  侯治威

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/242 ,  G05D1/247 ,  G05D109/10

Abstract: 本发明涉及飞行器技术领域，公开了一种跨域飞行器的姿态控制系统，包括射流组、贮存箱、汽化单元和控制单元；射流组包括射流喷嘴组和射流孔组；射流喷嘴组包括偏航喷嘴组、俯仰翻转喷嘴组和增升喷嘴组，射流孔组包括偏航射流孔组、俯仰翻转射流孔组和增升射流孔组；控制单元包括控制器和姿轨传感器，姿轨传感器与控制器信号连接。高速跨域飞行时，控制器控制不同的射流喷嘴组开启，通过偏航喷嘴组、俯仰翻转喷嘴组和增升喷嘴组分别控制飞行器本体的航向、偏转和高度，调整飞行器本体的飞行状态；有效利用射流喷嘴产生飞行控制力，射流工质的推力与来流相互作用产生的附加力共同形成飞行控制力，实现基于虚拟气动舵面技术的飞行器控制的目的。

公开(公告)号：CN119148504A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411350613.8

申请日：2024-09-26

Applicant: 中山大学

Inventor： 侯治威 ,  张云森 ,  程炜毅 ,  陈洪波 ,  庄学彬

IPC: G05B11/42

Abstract: 本申请公开了一种基于深度强化学习的无人机控制方法、装置、终端及介质，本申请提供的方案当无人机处于有执行机构失效的情况，由于当系统存在稳态误差而此时策略网络根据系统状态输出的动作不能进一步让四旋翼无人机往目标位置运动时，将系统状态里的实际轨迹和期望轨迹的偏差做累积后得到的数据作为实际的位置误差项，即积分后的系统状态，当系统存在稳态误差而此时策略网络根据系统状态输出的动作不能进一步让四旋翼无人机往目标位置运动时，位置误差项会不断累积增大，从而驱使策略网络产生更大的动作值从而使四旋翼无人机收敛到目标值和增高控制精度，从而提高无人机在面对有执行机构完全失效的情况下的飞行稳定性。

公开(公告)号：CN116520357A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310770754.4

申请日：2023-06-28

Applicant: 中山大学

Inventor： 庄学彬 ,  何雨昕 ,  陈洪波 ,  王帅 ,  武领华 ,  曾小慧 ,  林子健

IPC: G01S19/21 ,  G01S19/37

Abstract: 本发明涉及欺骗干扰识别技术领域，公开了基于稀疏分解的GNSS接收机欺骗干扰检测方法及装置。本发明在GNSS接收机跟踪阶段对延迟锁定环路中的相关器的输出进行基于稀疏分解的信号处理，得到稀疏分解结果；所述基于稀疏分解的信号处理包括信号预处理、过完备字典构造与基于改进IHT算法的稀疏分解，所述改进IHT算法对稀疏向量中非零分量的值进行非负约束；若所述稀疏分解结果中值高于预置阈值的元素仅为两个，则判定所述GNSS接收机受到欺骗干扰。本发明实现了对基于单天线的频率锁定精欺骗信号的检测，不需消耗大量计算资源，也不需其他硬件设备辅助，可以方便地扩展至多种接收机，应用前景广阔。

公开(公告)号：CN114721015B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210368065.6

申请日：2022-04-08

Applicant: 中山大学

Inventor： 庄学彬 ,  何雨昕 ,  黄国峰 ,  谢礼伟 ,  林子健 ,  曾小慧 ,  曾昆

IPC: G01S19/21 ,  G01S19/29 ,  G01S19/30 ,  G01S19/37 ,  G01S3/14

Abstract: 本发明涉及卫星导航信号抗干扰技术领域，公开了一种GNSS接收机盲稳健STAP波束形成方法及装置。本发明不需要事先了解GNSS信号的波达方向，首先通过重构期望信号协方差矩阵，以降低期望信号的DOA估计的不确定性水平，其次利用先前的DOA估计结果来近似期望信号DOA的后验概率密度函数，然后形成导向矢量，该导向矢量为向由近似的后验后验概率密度函数确定的不同DOA的导向矢量分离的加权和，进而将导向矢量应用于TDL系数约束，最终根据求取的最优TDL系数形成STAP波束。本发明可以获得TDL的近似线性相位，并且在估计方向上提供波束主瓣增益，保证较优的输出载噪比的同时有效消除接收机中的测量误差。

公开(公告)号：CN114489142A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210308613.6

申请日：2022-03-28

Applicant: 中山大学

Inventor： 侯治威 ,  陈天兴 ,  庄学彬 ,  杨永盛 ,  陈洪波 ,  李雄 ,  王劲博

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应滑模的无人机编队控制方法及相关装置，方法包括：当接收到队列编整信息时，获取领航机所处的初始领航位置和各个跟随机所处的初始跟随位置；根据队列编整信息、初始领航位置和初始跟随位置，确定各个跟随机对应的一致性跟踪信息和估计扰动值；基于一致性跟踪信息建立积分型滑模面；根据积分型滑模面的一阶导数和估计扰动值，确定各个跟随机对应的控制信息；计算控制信息与预设的历史控制信息之间的调控差值；当调控差值的范数大于预设的调控阈值时，采用控制信息生成飞控指令并下发至对应的跟随机。通过自适应滑模增益以及扰动估计的方式，在未知扰动边界的情况下进行无人机编队的灵活且低成本的飞行控制。

公开(公告)号：CN112859898B

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202110065729.7

申请日：2021-01-18

Applicant: 中山大学

Inventor： 庄学彬 ,  谢扬帆 ,  陈洪波 ,  席泽璞 ,  曾昆

IPC: G05D1/08 ,  G05D1/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双通道双向神经网络的飞行器轨迹预测方法，应用于高超声速飞行器，包括：构建飞行轨迹的预训练数据集；构建双通道双向神经网络；通过所述预训练数据集对所述双通道双向神经网络的神经网络参数进行预训练；通过实时轨迹数据对所述神经网络参数进行再训练；通过训练后的双通道双向神经网络对无观测数据段进行轨迹预测。本发明能够减少了轨迹预测中对飞行器相关参数的依赖，实现了对飞行器轨迹智能、快速、准确的预测，满足了实际应用需求。

公开(公告)号：CN119046813A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411256095.3

申请日：2024-09-09

Applicant: 中山大学

Inventor： 侯燕青 ,  史怡宁 ,  秦浩鹏 ,  庄学彬 ,  陈洪波 ,  刘鑫 ,  陈建衡 ,  杨家健

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/10 ,  G06F11/08

Abstract: 本申请公开了一种整周模糊度正确性校验方法、装置、设备及存储介质，方法包括：采用LAMBDA算法对浮点整周模糊度进行固定转换，得到固定整周解；基于浮点整周模糊度和固定整周解计算Ratio值；将Ratio值和预置参数信息输入预设XGBoost分类模型中进行正确性校验，得到检验结果，预置参数信息包括基线长度、TEC和PDOP等；若检验结果为通过，则接受固定整周解，并基于固定整周解更新其他参数对应的固定解，若未通过，则保留浮点解。本申请能够解决现有技术依赖保守阈值和先验知识，且对测量噪声的考虑过于简单，导致条件成功率不理想的技术问题。

公开(公告)号：CN118393537A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410588749.6

申请日：2024-05-13

Applicant: 中山大学

Inventor： 庄学彬 ,  林子钧 ,  陈洪波 ,  曾小慧 ,  王帅

IPC: G01S19/37 ,  H04W28/06 ,  G06F17/18

Abstract: 本申请提供的基于GNSS信号的数据压缩方法、装置及存储介质，该方法包括：对GNSS中频信号进行采样得到调制信号，根据调制信号的调制类型确定调制信号对应的多个压缩阈值矩阵，每一压缩阈值矩阵对应一个压缩等级。针对调制类型自适应设置多个压缩等级。在压缩时可以考虑调制类型的功率谱密度，以提升压缩方法对信号功率的自适应能力，避免因为数据压缩影响信号功率，降低信号功率损耗。接着选取最优压缩阈值矩阵，为系数矩阵设置合适的阈值，以保留能量占比高的子带，使得最终得到的压缩矩阵在用于数据压缩时不仅能提高数据压缩的效率，还能够降低信号功率损耗。进而在压缩GNSS数据的同时尽量不影响后续进行定位解算和分析的精度。