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公开(公告)号：CN114994425A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210374517.1
申请日：2022-04-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提出一种导航接收机与机载设备电磁兼容预测方法和系统，其中，方法包括：构建训练数据集，训练数据集包括利用实验获得的特征参数和路径损耗，利用训练数据集对路径损耗预测模型进行训练，并在训练过程中通过智能算法优化路径损耗预测模型的权值阈值，从而获得训练好的路径损耗预测模型；实时采集机载设备的传输信号，基于传输信号提取目标特征参数；将目标特征参数输入训练好的路径损耗预测模型获得目标路径损耗；将目标路径损耗输入电磁兼容预测模型中，以确定导航接收机与机载设备是否电磁兼容。根据本公开的方法解决现有技术中路径损耗的预测效果不好导致电磁兼容性的预测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN114841195B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210334596.3
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/2131 , G06F18/10 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G01S19/37 , G01S19/21 , G06N3/094
Abstract: 本公开提出一种航电空间信号建模方法和系统，其中，方法包括：采集航电空间信号，航电空间信号是包括机载源信号的混合信号，对航电空间信号进行时频分析得到初始时频图；将初始时频图输入至训练好的生成模型进行定向增强得到重构时频图，将重构时频图输入至训练好的语义分割网络模型得到滤波图像；利用滤波图像对重构时频图进行滤波处理获得目标时频图，对目标时频图进行反时频分析得到分离出的机载源信号，以实现航电空间信号的建模。根据本公开的方法解决现有技术中处理航电空间信号的分离精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN116796278A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311052632.8
申请日：2023-08-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/2433 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，本发明公开了多源异构数据的异常检测方法和系统，该方法包括对多源异构数据进行统计建模并通过数据拆分方法得到多源异构数据分布的背景分布特征；利用预设的滑动窗口对背景分布特征进行预处理以得到特定时间序列上的背景图序列；基于背景分布特征中的目标大小在背景图序列上进行自适应分块得到自适应分块结果，并通过解耦表征方法识别自适应分块结果中每个分块的单源点；基于识别的单源点确定背景图序列中异常数据位置，并根据多源异构数据和移除异常数据的背景图序列的比较计算结果得到多源异构数据的异常数据位置。本发明可以直接从传感器耦合的多源异构感知测量值进行不确定性估计，高效的进行异常检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119693785A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411588861.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请提出了一种复杂城市背景异常目标自学习检测方法，涉及信息技术领域，其中，该方法包括：通过多模态视觉传感器采集城市场景数据，并对采集的多模态数据进行初步异常检测，得到初步异常检测结果；利用先验知识和数据调优对初步异常检测结果增加不确定性知识，构建不确定性模型；基于不确定性模型，计算并比较不同模态数据之间的相对熵，并根据相对熵差异确定重采样量级，调整不同模态数据的权重；基于调整后的权重，对采集的多模态数据进行多因素耦合推理，得到异常检测结果。采用上述方案的本发明能够在无监督环境下对复杂城市背景环境的异常目标进行可靠监测。
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公开(公告)号：CN114841195A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210334596.3
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01S19/37 , G01S19/21
Abstract: 本公开提出一种航电空间信号建模方法和系统，其中，方法包括：采集航电空间信号，航电空间信号是包括机载源信号的混合信号，对航电空间信号进行时频分析得到初始时频图；将初始时频图输入至训练好的生成模型进行定向增强得到重构时频图，将重构时频图输入至训练好的语义分割网络模型得到滤波图像；利用滤波图像对重构时频图进行滤波处理获得目标时频图，对目标时频图进行反时频分析得到分离出的机载源信号，以实现航电空间信号的建模。根据本公开的方法解决现有技术中处理航电空间信号的分离精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN114201988B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111423556.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种卫星导航复合干扰信号识别方法和系统，方法包括：将待识别的复合干扰信号进行预处理，并获取所述预处理后的待识别复合干扰信号的多域特征；将获取的多域特征分别基于其对应的维度分别输入预先训练好的深度学习神经网络模型，一维序列特征输入到一维序列特征提取模块，多维序列特征输入到多维序列特征提取模块，然后分别对不同维度的域特征进行提取；将提取出的不同维度的域特征输入预先训练好的深度学习神经网络模型的特征融合层和全连接层中，得到所述复合干扰信号的分类识别结果。本发明能够达到更好的复合干扰信号识别效果。
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公开(公告)号：CN116796278B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311052632.8
申请日：2023-08-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/2433 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，本发明公开了多源异构数据的异常检测方法和系统，该方法包括对多源异构数据进行统计建模并通过数据拆分方法得到多源异构数据分布的背景分布特征；利用预设的滑动窗口对背景分布特征进行预处理以得到特定时间序列上的背景图序列；基于背景分布特征中的目标大小在背景图序列上进行自适应分块得到自适应分块结果，并通过解耦表征方法识别自适应分块结果中每个分块的单源点；基于识别的单源点确定背景图序列中异常数据位置，并根据多源异构数据和移除异常数据的背景图序列的比较计算结果得到多源异构数据的异常数据位置。本发明可以直接从传感器耦合的多源异构感知测量值进行不确定性估计，高效的进行异常检测。
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公开(公告)号：CN114201988A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111423556.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种卫星导航复合干扰信号识别方法和系统，方法包括：将待识别的复合干扰信号进行预处理，并获取所述预处理后的待识别复合干扰信号的多域特征；将获取的多域特征分别基于其对应的维度分别输入预先训练好的深度学习神经网络模型，一维序列特征输入到一维序列特征提取模块，多维序列特征输入到多维序列特征提取模块，然后分别对不同维度的域特征进行提取；将提取出的不同维度的域特征输入预先训练好的深度学习神经网络模型的特征融合层和全连接层中，得到所述复合干扰信号的分类识别结果。本发明能够达到更好的复合干扰信号识别效果。
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