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公开(公告)号：CN114280648A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111633352.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析的无人机干扰源定位方法及系统，属于无人机通信及干扰信号识别领域，系统包括地面部分和无人机机载部分，方法利用主成分分析算法对干扰信号进行分类识别，同时在无人机扫频期间时刻检测各方向的干扰信号强度，根据干扰信号识别与能量检测过程中出现的信号峰值时刻计算出干扰源的方位角，在上一个预定监测点完成监测干扰源任务后，地面控制中心控制无人飞行至下一个预定监测点，且下一个预定监测点的位置在上一个预定监测点的干扰源方位角的覆盖范围，通过至少两次监测即可对干扰源的位置坐标信息，以保证信号干扰源的实时精准定位。
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公开(公告)号：CN114626296B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210229275.7
申请日：2022-03-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法，属于电磁辐射响应波形预测领域，该方法通过确定影响线缆电磁脉冲辐射响应波形的物理因素，通过对物理因素进行大量取样，经过全波仿真得到取样点的输出波形，将仿真数据分为训练集、验证集与测试集，构建基于一维残差注意力CNN的网络模型，用仿真数据对其进行训练、验证和测试，将网络预测的波形与全波仿真得到的波形进行比较，获得线缆电磁脉冲辐射响应预测模型；将测试集的样本点输入到训练好的线缆电磁脉冲辐射响应预测模型进行预测，预测结果进行反归一化得到最终预测结果。实现更能反映实际情况的高功率微波辐照下线束响应波形的快速预测。
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公开(公告)号：CN114763196A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210536339.8
申请日：2022-05-17
Applicant: 吉林大学
IPC: B64C21/06 , B64C21/04 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06K9/62 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性降维的小型固定翼飞行器失速控制方法，属于小型固定翼飞行器主动流动控制技术领域。对机翼的攻角进行实时测量，通过非线性降维算法对攻角数据进行实时处理，判断处理后的攻角是否达到临界失速攻角，当达到时，控制合成射流压电泵工作，从机翼尾缘处通过导流管道将低动量气体吸入泵腔内，再通过导流管道向机翼表面喷射气体以抑制机翼表面边界层的分离，当攻角从临界失速攻角逐渐减小，保持原翼型的气动性能。优点在于降低测量攻角误差，压电式合成射流控制具有更快的响应速度，以应对飞行器在空中的突发失速情况，对失速攻角下的飞行姿态进行速度补偿，防止飞行器的失速。
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公开(公告)号：CN114280648B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111633352.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S19/42 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析的无人机干扰源定位方法及系统，属于无人机通信及干扰信号识别领域，系统包括地面部分和无人机机载部分，方法利用主成分分析算法对干扰信号进行分类识别，同时在无人机扫频期间时刻检测各方向的干扰信号强度，根据干扰信号识别与能量检测过程中出现的信号峰值时刻计算出干扰源的方位角，在上一个预定监测点完成监测干扰源任务后，地面控制中心控制无人飞行至下一个预定监测点，且下一个预定监测点的位置在上一个预定监测点的干扰源方位角的覆盖范围，通过至少两次监测即可对干扰源的位置坐标信息，以保证信号干扰源的实时精准定位。
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公开(公告)号：CN113301654B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110389059.4
申请日：2021-04-12
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习算法的无人机通信频段分配系统及方法，系统包括地面控制中心和机载控制端，方法为首先地面控制中心对预使用频段进行频谱扫描，并判断该频段上是否存在干扰，若该频段存在干扰，则跳转至下一频段继续进行频谱扫描，通过这种方法以确定无人机在正式飞行之前能够良好的与地面控制中心完成通信。然后，在无人机正常工作时利用无人机自身的机载控制端对当前无人机通信频段信息与工作情况进行循环检测，并对其他频段的空闲状况进行预测，在当前通信频段受到干扰时，能够快速的进行频段切换，避免无人机的正常遥测信息与数据传输受到不必要的干扰，从而提高无人机的工作效率与抗干扰性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113887506B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111236109.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及了一种基于MDS‑CNN的干扰信号分类识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取不同干扰类型不同干噪比下的干扰信号，作为干扰信号样本，构建干扰信号数据集；采用多维缩放算法对干扰信号数据集进行降维，得到降维后的干扰信号数据集；利用降维后的干扰信号数据集对CNN模型进行训练，获得训练后的CNN模型；获取通信系统的干扰信号；对通信系统的干扰信号进行降维后，输入训练后的CNN模型进行识别。并发明将多维缩放算法与CNN网络结合，利用多维缩放算法对数据进行压缩提高训练和识别速度，利用CNN网络实现干扰信号的准确识别，实现了对干扰信号进行准确、快速的识别。
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公开(公告)号：CN114763196B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210536339.8
申请日：2022-05-17
Applicant: 吉林大学
IPC: B64C21/06 , B64C21/04 , G06F18/213 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性降维的小型固定翼飞行器失速控制方法，属于小型固定翼飞行器主动流动控制技术领域。对机翼的攻角进行实时测量，通过非线性降维算法对攻角数据进行实时处理，判断处理后的攻角是否达到临界失速攻角，当达到时，控制合成射流压电泵工作，从机翼尾缘处通过导流管道将低动量气体吸入泵腔内，再通过导流管道向机翼表面喷射气体以抑制机翼表面边界层的分离，当攻角从临界失速攻角逐渐减小，保持原翼型的气动性能。优点在于降低测量攻角误差，压电式合成射流控制具有更快的响应速度，以应对飞行器在空中的突发失速情况，对失速攻角下的飞行姿态进行速度补偿，防止飞行器的失速。
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公开(公告)号：CN114626296A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210229275.7
申请日：2022-03-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法，属于电磁辐射响应波形预测领域，该方法通过确定影响线缆电磁脉冲辐射响应波形的物理因素，通过对物理因素进行大量取样，经过全波仿真得到取样点的输出波形，将仿真数据分为训练集、验证集与测试集，构建基于一维残差注意力CNN的网络模型，用仿真数据对其进行训练、验证和测试，将网络预测的波形与全波仿真得到的波形进行比较，获得线缆电磁脉冲辐射响应预测模型；将测试集的样本点输入到训练好的线缆电磁脉冲辐射响应预测模型进行预测，预测结果进行反归一化得到最终预测结果。实现更能反映实际情况的高功率微波辐照下线束响应波形的快速预测。
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公开(公告)号：CN113887506A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111236109.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及了一种基于MDS‑CNN的干扰信号分类识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取不同干扰类型不同干噪比下的干扰信号，作为干扰信号样本，构建干扰信号数据集；采用多维缩放算法对干扰信号数据集进行降维，得到降维后的干扰信号数据集；利用降维后的干扰信号数据集对CNN模型进行训练，获得训练后的CNN模型；获取通信系统的干扰信号；对通信系统的干扰信号进行降维后，输入训练后的CNN模型进行识别。并发明将多维缩放算法与CNN网络结合，利用多维缩放算法对数据进行压缩提高训练和识别速度，利用CNN网络实现干扰信号的准确识别，实现了对干扰信号进行准确、快速的识别。
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公开(公告)号：CN113301654A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110389059.4
申请日：2021-04-12
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习算法的无人机通信频段分配系统及方法，系统包括地面控制中心和机载控制端，方法为首先地面控制中心对预使用频段进行频谱扫描，并判断该频段上是否存在干扰，若该频段存在干扰，则跳转至下一频段继续进行频谱扫描，通过这种方法以确定无人机在正式飞行之前能够良好的与地面控制中心完成通信。然后，在无人机正常工作时利用无人机自身的机载控制端对当前无人机通信频段信息与工作情况进行循环检测，并对其他频段的空闲状况进行预测，在当前通信频段受到干扰时，能够快速的进行频段切换，避免无人机的正常遥测信息与数据传输受到不必要的干扰，从而提高无人机的工作效率与抗干扰性。
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