传感器幅相误差与目标到达角度的联合估计方法

    公开(公告)号:CN111046591A

    公开(公告)日:2020-04-21

    申请号:CN201911420375.2

    申请日:2019-12-31

    Abstract: 本发明提供一种传感器幅相误差与目标到达角度的联合估计方法,首先根据一阶泰勒展开建立导向矢量与DoA粗估计和离网误差之间的联系,并利用多重信号分类算法中噪声子空间与信号子空间的正交性,构建参数为幅相误差、离网误差的多变量优化问题,通过子问题闭式解的交替迭代,最终实现传感器的误差补偿和DoA的精确估计。本发明在实现传感器自校准的同时,兼具MUSIC算法超分辨率角度估计的优势,同时解决谱搜索过程中存在的离网问题,能极大提高实际应用中DoA估计的精确性和鲁棒性。

    一种低计算复杂度的远场和近场混合信号源参数估计方法

    公开(公告)号:CN113032721A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110265703.7

    申请日:2021-03-11

    Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域,具体涉及一种低计算复杂度的远场和近场混合信号源参数估计方法。本发明不需要进行奇异值分解、特征值分解以及矩阵求逆等计算复杂度较高的矩阵运算,具有较低的计算复杂度。本发明在利用正交匹配追踪算法进行近场距离参数的估计时,由于只对距离参数进行了网格划分,因此将以往的二维参数搜索转变成了一维参数搜索,进一步降低了参数估计算法的计算复杂度。由于本发明在计算远‑近场混合信号源参数时,所采用的离散分数阶傅里叶变换算法和正交匹配追踪算法都对环境噪声和接收数据的快拍数不敏感,因此本发明相对以往算法在低信噪比、小快拍数的环境下有更好的估计性能。

    一种抗冲击跌落吸能单元板

    公开(公告)号:CN103381987B

    公开(公告)日:2015-06-17

    申请号:CN201310289397.6

    申请日:2013-07-11

    Abstract: 本发明提供的是一种抗冲击跌落吸能单元板。包括上面板、下面板和连接于上面板与下面板之间的连接板,所述连接板由上平面段、半圆弧段和下平面段构成,一对或两对连接板连接于上面板与下面板之间,所述上面板和下面板为波纹夹芯板。本发明提供了一种抗冲击跌落吸能单元板结构,可铺设在电梯地板上,在电梯突然坠落和地面碰撞时,通过单元板各部件的塑性变形来吸收冲击能量,从而减小电梯坠落对人体产生的冲击伤害,保护乘客的生命安全。

    一种车内紧急逃生系统
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104314411A

    公开(公告)日:2015-01-28

    申请号:CN201410143320.2

    申请日:2014-04-10

    Abstract: 本发明公开了一种车内紧急逃生系统,包括改进的车锁、控制按钮、固定装置、气动装置。在车锁位置加装有用于将车锁弹开的反向弹片,反向弹片与控制按钮间安装有连接杆,控制按钮安装在汽车门板上;气动装置包括气缸、推杆、自锁装置、触发按钮,气缸前端连接推杆,气缸内充有惰性气体,气缸内安装有用于使惰性气体处于压缩状态的自锁装置,气缸外侧安装有用于触发自锁装置的触发按钮;固定装置一侧与气动装置的气缸尾端连接,固定装置另一侧安装在副驾驶椅座的椅背侧面。本发明解决了极端状态下车门锁无法正常开启的问题,同时又能辅助驾驶员在车外压力大时顺利打开车门,能够保证驾乘人员的生命财产安全。

    一种低计算复杂度的远场和近场混合信号源参数估计方法

    公开(公告)号:CN113032721B

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202110265703.7

    申请日:2021-03-11

    Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域,具体涉及一种低计算复杂度的远场和近场混合信号源参数估计方法。本发明不需要进行奇异值分解、特征值分解以及矩阵求逆等计算复杂度较高的矩阵运算,具有较低的计算复杂度。本发明在利用正交匹配追踪算法进行近场距离参数的估计时,由于只对距离参数进行了网格划分,因此将以往的二维参数搜索转变成了一维参数搜索,进一步降低了参数估计算法的计算复杂度。由于本发明在计算远‑近场混合信号源参数时,所采用的离散分数阶傅里叶变换算法和正交匹配追踪算法都对环境噪声和接收数据的快拍数不敏感,因此本发明相对以往算法在低信噪比、小快拍数的环境下有更好的估计性能。

    一种基于混合匹配追踪算法的MIMO雷达稀疏成像算法

    公开(公告)号:CN105652273B

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201610152745.9

    申请日:2016-03-17

    Abstract: 本发明属于雷达技术领域和信号处理领域,特别涉及多输入多输出类型系统的应用,具体说是一种基于混合匹配追踪算法的MIMO雷达稀疏成像算法。本发明包括:(1)M个发射阵元发射相互正交的相位编码信号,N个接收阵元接收该相位编码信号;(2)每个接收阵元的接收机的匹配滤波器对接收到的相位编码信号进行匹配滤波;(3)对匹配滤波后的信号作傅里叶变换,得到空间谱域回波表达式。本发明所提的HMP算法中的每一次索引选择的过程是利用OMP算法实现的,这种操作保证了在基信号选择时的正交性,也就能在字典矩阵具有傅里叶类似性质的时候可以区分相距很近的空间面元;与此同时,在HMP算法中存在的回溯选择操作与SP算法相同。

    一种车内紧急逃生系统
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104314411B

    公开(公告)日:2016-09-14

    申请号:CN201410143320.2

    申请日:2014-04-10

    Abstract: 本发明公开了一种车内紧急逃生系统,包括改进的车锁、控制按钮、固定装置、气动装置。在车锁位置加装有用于将车锁弹开的反向弹片,反向弹片与控制按钮间安装有连接杆,控制按钮安装在汽车门板上;气动装置包括气缸、推杆、自锁装置、触发按钮,气缸前端连接推杆,气缸内充有惰性气体,气缸内安装有用于使惰性气体处于压缩状态的自锁装置,气缸外侧安装有用于触发自锁装置的触发按钮;固定装置一侧与气动装置的气缸尾端连接,固定装置另一侧安装在副驾驶椅座的椅背侧面。本发明解决了极端状态下车门锁无法正常开启的问题,同时又能辅助驾驶员在车外压力大时顺利打开车门,能够保证驾乘人员的生命财产安全。

    一种基于混合匹配追踪算法的MIMO雷达稀疏成像算法

    公开(公告)号:CN105652273A

    公开(公告)日:2016-06-08

    申请号:CN201610152745.9

    申请日:2016-03-17

    CPC classification number: G01S13/89

    Abstract: 本发明属于雷达技术领域和信号处理领域,特别涉及多输入多输出类型系统的应用,具体说是一种基于混合匹配追踪算法的MIMO雷达稀疏成像算法。本发明包括:(1)M个发射阵元发射相互正交的相位编码信号,N个接收阵元接收该相位编码信号;(2)每个接收阵元的接收机的匹配滤波器对接收到的相位编码信号进行匹配滤波;(3)对匹配滤波后的信号作傅里叶变换,得到空间谱域回波表达式。本发明所提的HMP算法中的每一次索引选择的过程是利用OMP算法实现的,这种操作保证了在基信号选择时的正交性,也就能在字典矩阵具有傅里叶类似性质的时候可以区分相距很近的空间面元;与此同时,在HMP算法中存在的回溯选择操作与SP算法相同。

    传感器幅相误差与目标到达角度的联合估计方法

    公开(公告)号:CN111046591B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN201911420375.2

    申请日:2019-12-31

    Abstract: 本发明提供一种传感器幅相误差与目标到达角度的联合估计方法,首先根据一阶泰勒展开建立导向矢量与DoA粗估计和离网误差之间的联系,并利用多重信号分类算法中噪声子空间与信号子空间的正交性,构建参数为幅相误差、离网误差的多变量优化问题,通过子问题闭式解的交替迭代,最终实现传感器的误差补偿和DoA的精确估计。本发明在实现传感器自校准的同时,兼具MUSIC算法超分辨率角度估计的优势,同时解决谱搜索过程中存在的离网问题,能极大提高实际应用中DoA估计的精确性和鲁棒性。

    一种小视场星敏感器量测延时滤波方法

    公开(公告)号:CN109000638A

    公开(公告)日:2018-12-14

    申请号:CN201810519570.X

    申请日:2018-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种小视场星敏感器量测延时滤波方法,属于飞行器姿态估计技术领域。本发明考虑到非线性姿态估计系统状态模型存在乘性噪声以及量测模型存在未知干扰的情况,建立了两种模型不确定存在下的飞行器姿态估计模型,同时基于扩展卡尔曼滤波的结构,利用鲁棒算法设计找到预测方差及估计方差的上界范围,再利用最小方差理论设计最优的滤波增益。本发明采用鲁棒扩展卡尔曼滤波对飞行器姿态确定,其本质是一种最小方差准则估计,不同于一般的频率域滤波器,本发明可以用于处理不确定性条件下进行姿态估计,具有实时性高、对先验信息依赖度低等优势,解决了星敏感器存在延时的问题,即使在信息不确定的情况下也能保证较高的姿态估计精度。

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