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公开(公告)号：CN112285746B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011130668.X
申请日：2020-10-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多路径信号的欺骗检测方法和装置。该方法包括：接收并稳定跟踪第i颗卫星至少一个运动轨迹周期内该卫星在各高度角对应的GNSS直射信号和GNSS多径信号，获取接收机接收所述GNSS直射信号和所述GNSS多径信号时的信噪比估计值SNR，根据所述信噪比估计值SNR形成该卫星的各高度角与接收机的第一短时方差z1的对应关系，并存储该对应关系；根据所述第一短时方差z1，设置预设门限值T；在接收该卫星信号时，观测所述接收机接收卫星GNSS信号时的第二短时方差z2，当z2
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公开(公告)号：CN104657269B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510084032.9
申请日：2015-02-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供一种嵌入式开发学习自动纠错方法及系统，包括在开发界面选择案例，对案例进行分解，根据分解的提示流程进行代码编写及编译或调试，并将代码及编译信息或调试信息提交给服务器；监控并采集嵌入式开发板信息，并将开发板信息提交给服务器；将服务器接收的代码、开发板信息及编译信息或调试信息同后台数据对比，并使用分类器分类，若归为正确类型，则生成正确信息；若归为错误类型，则生成对应的错误信息及解决方案；将正确信息或错误信息及解决方案下发到开发界面，并提示用户进入新的提示流程或对代码进行修改。本发明能够很好地帮助学习者解决在编程和硬件连接等方面经常碰到的问题，避免学习者将时间花费在排错上，提高了学习效率。
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公开(公告)号：CN104197938A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410445404.1
申请日：2014-09-03
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G01C21/18 , G01C21/206 , G01C25/005
Abstract: 本发明一种基于脚部惯性传感器的室内定位方法，使用了一个基于扩展卡尔曼滤波的估计结合仿生的网格细胞路径整合方法的架构，其中定位的位置和方向信息由惯性传感器的数据计算得到，而零速修正使用了多条件判断准则，用于判断脚是否着地，当满足条件时将当时的速度置零并触发卡尔曼滤波估计，修正计算出来的速度、位置信息的非线性误差增长，之后将速度信息作为输入利用网格细胞路径整合方法进一步消除位置信息的漂移误差。
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公开(公告)号：CN104075718A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410254483.8
申请日：2014-06-10
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G01C21/165
Abstract: 本发明一种固定线路的行人行走路线定位方法，首先，训练过程中，让用户佩戴设置有加速度传感器和方向传感器的定位装置并开启卫星定位功能，在确定的路径上行走至少一次，由此获取既定行走路线的样本数据，通过不断地进行动态更新训练样本数据，可以得出在既定行走路线上的所有标志点和相邻标志点之间的行走步数，并且记录下这条路径上采集到的位置数据信息，将其保存到训练样本数据中；在实际行走过程中，通过加速度传感器和方向传感器判断用户行走路线是否偏离既定路线，只有当传感器判断用户偏离既定路线时才开启卫星定位功能进行进一步确认，这样大大降低了功耗，减少了计算量，且不仅仅依赖卫星定位，具有更高的实用性。
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公开(公告)号：CN119714253A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411664520.2
申请日：2024-11-20
Applicant: 厦门大学
IPC: G01C21/16 , G01C22/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N3/086 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开一种惯导、视觉与先验信息动态融合的定位方法，旨在提高动态和复杂环境中的位置与位姿估计的精度和鲁棒性，包括：1、实时收集设备IMU数据，转换到世界坐标系并去除重力得到预处理IMU数据；2、应用神经网络架构搜索技术获得最优神经网络；3、由预处理IMU数据构成训练数据集训练最优神经网络并推理出位姿增量估计、协方差；4、基于先验信息获取先验方向及其协方差；5、引入视觉信息与设备IMU数据融合并构建VIO系统，由其输出位姿估计、协方差；6、步骤3至5的输出结果作为因子图的测量信息进行多源信息融合；7、利用因子图融合结果更新最优神经网络的参数，按步骤1修正设备IMU数据，再送入最优神经网络进行推理，然后重复步骤4至7。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109919034A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910099724.9
申请日：2019-01-31
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种肢体动作识别与纠正辅助训练系统及方法，其利用仿真产生的大数据集训练深度神经网络，再使用真实采集的数据进行迁移学习，进而建立准确的动作姿势分析神经网络模型；同时，本发明仅利用单一的惯性传感器获取训练者的双脚传感器数据或双手传感器数据，并将该双脚或双手传感器数据的时间序列作为跑步识别模型的输入，从而分析出训练者在运动过程中存在的姿势不规范的问题并给出纠正建议，能够在一定程度上帮助训练者预防、减轻运动损伤，帮助训练者培养良好的运动姿势。
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公开(公告)号：CN102723915B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201210234492.1
申请日：2012-07-06
Applicant: 厦门大学
IPC: H03F1/32
Abstract: 本发明涉及一种适合硬件实现的基于查询表的数字预失真方法和装置，步骤如下：1）根据当前输入信号和历史输入信号分别生成二维索引值；2）根据索引值在二维查询表预失真器中查找预失真因子，进行预失真处理。本发明所述的方法在同等功放记忆深度情况下收敛的速度更快，而且该索引方法非常适合硬件实现；预失真查询表的更新采用自适应的最小均方误差算法和线性内插算法相结合的方法，有效地加快了查询表的收敛速度；采用1比特符号相关算法对预失真装置模拟链路的延时进行估算，降低了算法硬件实现的复杂度。
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公开(公告)号：CN113327306B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110581138.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一款基于手影实现的专属动画生成方法及生成系统，涉及动画生成。1)获取训练数据；2)数据预处理；3)数据集标注；4)搭建目标检测网络模型；5)训练模型；6)固化模型；7)制作素材库；8)启动手影识别系统；9)在设备前做各种动物手影；10)摄像头拍摄获取图片进行识别，得手影动作数据信息；11)根据手影动作数据信息，在对应位置生成手影；12)为动画添加语音信息；13)重复步骤10)至12)直到收到终止手势；14)保存步骤11)至12)的画面及对应音频为视频文件且根据视频文件的名称生成相应二维码供给用户扫描查看。通过双手演示出场景，实时识别手的位置，进行动画创作，培养使用者创造力、想象力、注意力。
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公开(公告)号：CN108828628B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810368235.4
申请日：2018-04-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G01S19/21
Abstract: 本发明涉及一种欺骗信号检测方法，该方法包括将卫星信号进行射频处理得到中频采样信号并送至基带处理，获得原始观测值，惯性传感器的观测值经过预处理之后，映射为设备的运动参数，与原始观测值进行联合欺骗干扰检测；预先建立噪声模型，根据惯性传感器的实时输出数据进行实时修正，修正后的参数将与预先建立的噪声模型参数进行比对，并输出对欺骗信号的检测概率；将各类检测概率利用融合序贯检测技术进行联合检测，判断出存在欺骗干扰信号的概率；本发明提供了一种欺骗信号检测方法，具有体积小、功耗低、成本低、检测性能好的优点，同时在使用低成本惯导传感器时，有效的消除了器件的观测噪声提高其检测性能。
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