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公开(公告)号:CN119986710A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510466747.4
申请日:2025-04-15
Applicant: 南开大学
IPC: G01S19/21 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及GNSS欺骗检测技术领域,提供一种基于动态加权的多模态GNSS欺骗检测方法,包括获取一维SQM时间序列和二维相关函数并进行预处理;通过Transformer通道对标准化二维相关函数进行特征提取,获得全局特征;通过CNN通道对标准化二维相关函数进行特征提取,获得局部特征;通过一维SQM时间序列获得Transformer通道动态权重矩阵以及CNN通道动态权重矩阵;将全局特征和局部特征和对应权重相乘并相加,获得融合特征;对融合特征进行全局平均池化,并通过全连接网络映射为欺骗概率;根据欺骗概率和概率阈值检测欺骗。本发明显著提高了在复杂环境中检测的准确率,增强了系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号:CN118470499A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410708532.4
申请日:2024-06-03
Applicant: 南开大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/30 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,提供一种双transformer结合卷积神经网络的小目标小样本学习方法,通过transformer网络和卷积神经网络获得第一特征图、第二特征图、第三特征图;通过编码器对第三特征图进行自注意力处理,通过噪声滤除模块对第一特征图、第二特征图、处理后的第三特征图进行噪声信息滤除处理,通过跨尺度特征融合模块进行特征融合,通过IoU感知查询选择模块获得对象查询;通过解码器获得预测特征图;通过对输入图像添加随机噪声,通过解码器获得去噪组预测特征图;通过对预测特征图和去噪图预测特征图进行二分图匹配计算损失,获得检测特征图。本发明提高了声纳图像检测的准确性、识别速度和自动化水平。
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公开(公告)号:CN116931004A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202311196076.1
申请日:2023-09-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及导航系统欺骗检测技术领域,提供一种基于加权卡尔曼增益的GNSS缓变欺骗检测方法。包括:通过滑动窗口在量测更新过程中获取卫星的观测归一化新息并进行累加,获得累加归一化新息;根据累加归一化新息计算加权卡尔曼增益,通过加权卡尔曼增益对卫星进行状态更新,获得滤波状态向量;遍历在量测更新时刻的所有可见卫星,根据多个卫星的滤波状态向量计算所有卫星的归一化新息平方和,获得检验统计量;给定虚警率,通过虚警率计算获得检测门限;比较检验统计量和检测门限,若检验统计量大于检测门限则存在欺骗干扰,否则无欺骗干扰。本发明抑制了有害新息对组合导航滤波器的污染,提高了欺骗入侵后准确新息的保持时间。
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