一种雷达机动目标跟踪波形设计方法

    公开(公告)号:CN107390199B

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201710855364.1

    申请日:2017-09-20

    Abstract: 一种雷达机动目标跟踪波形设计方法,属于雷达通信技术领域,具体涉及雷达机动目标跟踪波形设计方法。本发明首先对机动目标构造运动模型,计算滤波器更新矩阵权值、运动模型的混合输入状态及对应的估计误差协方差矩阵,然后利用线性或非线性滤波算法获得各子模型的局部无偏滤波器估值和目标状态估计误差协方差矩阵,进行复合矩阵更新以获得最优融合状态估计及融合估计误差协方差矩阵,在此基础上获得发射波形旋转参数,利用分数阶傅里叶变换旋转用户设定波形得到新的量测误差椭圆及发射波形,最后进行马尔科夫转移概率矩阵的更新,以达到更好的跟踪精度。本发明解决了机动目标跟踪稳健性不强、准确性低的问题。本发明可运用于雷达通信技术。

    一种雷达机动目标跟踪波形设计方法

    公开(公告)号:CN107390199A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710855364.1

    申请日:2017-09-20

    CPC classification number: G01S7/41

    Abstract: 一种雷达机动目标跟踪波形设计方法,属于雷达通信技术领域,具体涉及雷达机动目标跟踪波形设计方法。本发明首先对机动目标构造运动模型,计算滤波器更新矩阵权值、运动模型的混合输入状态及对应的估计误差协方差矩阵,然后利用线性或非线性滤波算法获得各子模型的局部无偏滤波器估值和目标状态估计误差协方差矩阵,进行复合矩阵更新以获得最优融合状态估计及融合估计误差协方差矩阵,在此基础上获得发射波形旋转参数,利用分数阶傅里叶变换旋转用户设定波形得到新的量测误差椭圆及发射波形,最后进行马尔科夫转移概率矩阵的更新,以达到更好的跟踪精度。本发明解决了机动目标跟踪稳健性不强、准确性低的问题。本发明可运用于雷达通信技术。

    一种车架载小型化高速探地雷达抖动补偿方法及补偿系统

    公开(公告)号:CN119217920B

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411764054.5

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 本发明提供了一种车架载小型化高速探地雷达抖动补偿方法及补偿系统,涉及探地雷达探测技术领域,包括数据处理器接收倾斜姿态信息,计算车架倾斜角,补偿处理器接收车架倾斜角度,由补偿处理器对车架倾斜角度信息进行基于路况自适应噪声与角度阈值调整以及多模型切换卡尔曼滤波处理,预测下一时刻车架平台的姿态信息并更新角度阈值;同时补偿处理器依据预测的数据生成补偿运动命令并发送到机械补偿装置的位移控制器;距离补偿算法处理得到运动信息,将运动信息传递给机械补偿装置执行补偿动作。本申请利用卡尔曼滤波处理,自适应噪声与角度阈值调整机制,线性与非线性补偿切换机制进行预测更新,根据路面变化自适应调整,提高数据采集的准确性。

    一种车架载小型化高速探地雷达抖动补偿方法及补偿系统

    公开(公告)号:CN119217920A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411764054.5

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 本发明提供了一种车架载小型化高速探地雷达抖动补偿方法及补偿系统,涉及探地雷达探测技术领域,包括数据处理器接收倾斜姿态信息,计算车架倾斜角,补偿处理器接收车架倾斜角度,由补偿处理器对车架倾斜角度信息进行基于路况自适应噪声与角度阈值调整以及多模型切换卡尔曼滤波处理,预测下一时刻车架平台的姿态信息并更新角度阈值;同时补偿处理器依据预测的数据生成补偿运动命令并发送到机械补偿装置的位移控制器;距离补偿算法处理得到运动信息,将运动信息传递给机械补偿装置执行补偿动作。本申请利用卡尔曼滤波处理,自适应噪声与角度阈值调整机制,线性与非线性补偿切换机制进行预测更新,根据路面变化自适应调整,提高数据采集的准确性。

    一种粗精匹配结合的地磁道路定位方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN118329014B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410488155.8

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明提供一种粗精匹配结合的地磁道路定位方法、系统及存储介质,涉及智能驾驶领域,为解决现有方法计算量大,地磁数据特征维度少,导致算法易受测量噪声影响的问题。包括:步骤一、获取沿路径的地磁标量、三轴地磁矢量、车辆三轴姿态角信息,建立空间序列地磁基准库;步骤二、对基准库进行采样,获取训练集一对预构建的随机森林分类器进行训练,得到粗匹配模型;步骤三、获取训练集二对预构建的多尺度孪生神经网络进行训练,得到精匹配模型;步骤四、获取车辆行驶时地磁强度与姿态角的空间序列;步骤五、使用粗匹配模型确定当前车辆所在道路,使用精匹配模型确定当前车辆所在道路中的位置;步骤六、重复执行步骤四至步骤五,至定位结束。

    一种动态拓扑下基于因子图的多AUV协同定位方法及系统

    公开(公告)号:CN116793366B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202310850613.3

    申请日:2023-07-12

    Abstract: 本发明一种动态拓扑下基于因子图的多AUV协同定位方法及系统,涉及AUV协同定位技术领域,为解决现有的技术无法应对系统拓扑结构的动态变化,无法兼顾的定位精度、定位实时性的问题。包括如下过程:采集多AUV协同定位系统当前时刻动态拓扑结构信息;更新从艇及其邻居主艇信息;构建因子图模型,将从艇状态变量及主艇量测信息定义为变量节点,采用状态方程函数节点并基于和积算法在多AUV协同定位系统因子图模型中的传递更新,采用量测方程函数节点对将状态变量节点与量测变量节点信息进行融合与更新,得到当前时刻从艇位置信息估计值。本发明兼顾了算法的定位效率及系统的拓展性和灵活性,保证定位结果的精确性。

    一种检测无人机Wireless Power Transfer电路中功率元件缺陷的装置

    公开(公告)号:CN117872075B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202311833889.7

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 本申请涉及属于无人机状态监测技术领域,具体为一种检测无人机Wireless Power Transfer电路中功率元件缺陷的装置,包括功率元件、过零检测电路、计时器电路、锁存器电路、比较器电路、驱动板和直流电源;所述功率元件连接直流电源;所述功率元件还连接过零检测电路,所述过零检测电路连接计时器电路,所述计时器电路分别连接锁存器电路和比较器电路,所述锁存器电路也连接比较器电路,所述比较器电路连接驱动板,所述驱动板还连接有信号发生器、计时器电路和功率元件。本申请能够找出已发生缺陷、但还未烧毁的IGBT或MOSFET器件,可提前更换以防止Wireless Power Transfer电路故障,有效防止无线网络中断等业务损失。

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