公开(公告)号：CN109507704B

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN201811440152.8

申请日：2018-11-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 屈德新 ,  孙鹏 ,  张更新

IPC: G01S19/44

Abstract: 本发明公开了一种基于互模糊函数的双星定位频差估计方法，包括：(1)基于噪声互相关的双星信号，采用四阶互模糊函数进行处理，得到到达时间差的估计值和到达频率差的估计值(2)根据所述到达时间差的估计值到达频率差的估计值以及包含频差的信号得到互模糊内插方法对应频差，所述互模糊内插方法对应频差采用包含频差的信号分段后对应信号的离散频谱在最大谱线处的相位差表示；(3)计算所述互模糊内插方法对应频差的均方根误差本发明可以有效地提高互模糊函数频差估计的精度。

公开(公告)号：CN109507704A

公开(公告)日：2019-03-22

申请号：CN201811440152.8

申请日：2018-11-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 屈德新 ,  孙鹏 ,  张更新

IPC: G01S19/44

CPC classification number: G01S19/44

Abstract: 本发明公开了一种基于互模糊函数的双星定位频差估计方法，包括：(1)基于噪声互相关的双星信号，采用四阶互模糊函数进行处理，得到到达时间差的估计值 和到达频率差的估计值 (2)根据所述到达时间差的估计值到达频率差的估计值 以及包含频差的信号得到互模糊内插方法对应频差，所述互模糊内插方法对应频差采用包含频差的信号分段后对应信号的离散频谱在最大谱线处的相位差 表示；(3)计算所述互模糊内插方法对应频差的均方根误差 本发明可以有效地提高互模糊函数频差估计的精度。

公开(公告)号：CN116649957A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310482098.8

申请日：2023-04-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 沈澍 ,  孙鹏 ,  陈欣荣 ,  顾明辉 ,  耿昕雨 ,  晋则柯

IPC: A61B5/11 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明属于机器学习、深度学习、信号处理和模式识别的技术领域，公开了一种基于惯性传感器的马匹步态识别及跛行检测方法。本发明基于深度学习，将BiLSTM引入卷积神经网络，提取特征序列的正向和向后依赖关系，提高了网络的性能，并且有效提升了马匹的步态识别准确率；相较于基于图像的步态识别，基于惯性传感器的步态识别成本低、体积小、功耗低、灵活性高且不受环境因素影响；本发明主要针对马术训练场景，在马术训练中客观、全面、精准掌握马匹的实时步态以及跛行程度，不但可以提高马术训练效果和马匹竞技状态，而且对于马匹的早期运动伤病预防具有很好的控制作用，实用性强。

公开(公告)号：CN109544600A

公开(公告)日：2019-03-29

申请号：CN201811403138.0

申请日：2018-11-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙鹏 ,  朱松豪 ,  朱静怡 ,  郭文波

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种基于上下文相关和判别相关滤波器的目标跟踪方法，包括步骤：S1、构建基于相关滤波器的端对端的跟踪网络，以所述跟踪网络为基准网络构建用于追踪跟踪对象的跟踪器；S2、利用VGG16模型的前三层卷积层生成特征图，并基于所述特征图以及上下文信息训练学习上下文相关滤波器和尺度相关滤波器；S3、结合所述上下文相关滤波器与所述特征图训练平移滤波器，以所述平移滤波器定位跟踪对象的位置；S4、基于跟踪对象的所述位置使用所述尺度相关滤波器计算跟踪对象的比例，并结合所述平移滤波器、尺度相关滤波器、特征图以及上下文信息定位下一帧中跟踪对象的位置；本发明能够有效提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。