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公开(公告)号：CN112040408A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010816294.0
申请日：2020-08-14
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于监管场所的多目标精确智能定位跟踪方法，包括如下步骤：采集定位区域感兴趣位置点的信号强度信息，并且对信号强度信息进行预处理，将其转换为符合深度LSTM网络模型的格式；将预处理后的数据进行局部特征提取，得到原始数据更丰富的信息表示，并输入深度LSTM网络模型对模型进行训练；采集监管场所的实时位置信息，并对信息进行预处理，将其转换为符合深度LSTM网络模型的格式；将预处理后的数据输入训练好的深度LSTM网络模型中，将深度LSTM网络模型的输出送入全连接层，得到更具区分性的表示形式；最后利用线性回归层得到最终的位置映射，输出位置信息。本发明所公开的方法可以有效提高定位精度，提高定位速度。
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公开(公告)号：CN112213754B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202010986965.8
申请日：2020-09-18
Applicant: 山东大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种利用无人机进行地面目标定位跟踪的方法，包括如下步骤：无人机接收卫星导航定位信号，并进行处理得到载波信号；将载波信号分别输入到两个强跟踪局部滤波器中进行滤波处理，然后输入到主滤波器中进行数据融合，得到无人机的精确位置坐标；无人机向地面目标发送超宽带信号；地面目标接收超宽带信号后，对超宽带信号进行变频，再转发至无人机；无人机接收到地面目标转发的变频信号后，计算出地面目标在无人机坐标系中的位置坐标；然后转换成在北京大地坐标系中的位置坐标。本发明所公开的方法大大提高了系统的精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113031027A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110218898.X
申请日：2021-02-26
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种多倍音速空间目标飞行器的卫星信号快速捕获同步方法，包括如下步骤：接收机接收卫星发射信号，并进行参数初始化；生成卫星发射信号的本地参考信号；对接收到的卫星发射信号进行解调，抽样，得到抽样序列；对抽样序列补零或插零，产生新序列，即接收参考信号；将本地参考信号和接收参考信号同时输入基于快速傅里叶变换的跨异步码元部分匹配滤波器系统进行处理；对系统输出的信号进行最大值选择；并进行阈值判断，和最小二乘优化，以弥补该系统的扇贝损失与相关损失，实现捕获精度的提高。本发明的方法相比于传统方法能大幅改善高动态定位接收机的捕获概率和抗噪声性能。
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公开(公告)号：CN110058202A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910410716.1
申请日：2019-05-17
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于角度和信号到达时间差估计的高性能混合定位方法及其实现装置，包括步骤如下：(1)基于MIMO双基地雷达实现目标的波达角度估计，并描述由于波达角度估计造成的目标位置估计误差；(2)考虑系统的信号到达时间差，并描述TDOA估计时的信号到达距离误差与目标坐标的关系；(3)利用最小二乘构建损失函数，并求得目标坐标。本发明基于双基地雷达的信号模型引入酉矩阵提高运算效率；通过共享特征向量提高角度估计的准确度；利用角度和信号达到时间差两种参数联合定位的算法改善了目标位置估计的准确度，并降低了对接收阵列数目的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112040408B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010816294.0
申请日：2020-08-14
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于监管场所的多目标精确智能定位跟踪方法，包括如下步骤：采集定位区域感兴趣位置点的信号强度信息，并且对信号强度信息进行预处理，将其转换为符合深度LSTM网络模型的格式；将预处理后的数据进行局部特征提取，得到原始数据更丰富的信息表示，并输入深度LSTM网络模型对模型进行训练；采集监管场所的实时位置信息，并对信息进行预处理，将其转换为符合深度LSTM网络模型的格式；将预处理后的数据输入训练好的深度LSTM网络模型中，将深度LSTM网络模型的输出送入全连接层，得到更具区分性的表示形式；最后利用线性回归层得到最终的位置映射，输出位置信息。本发明所公开的方法可以有效提高定位精度，提高定位速度。
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公开(公告)号：CN112444776A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011132782.6
申请日：2020-10-21
Applicant: 山东大学
IPC: G01S5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于TDOA和FDOA的无人机高精度定位方法，包括以下步骤：利用空间中的接收站接收TDOA测量值和FDOA测量值，并将其等效为距离差测量值和距离差变化率测量值；对接收站的位置坐标进行联合估计构建待估计矢量；构建对应距离差测量值、距离差变化率测量值以及接收站位置测量值和待估计矢量之间的表达式；求出代价误差函数的非线性加权最小二乘优化模型；泰勒级数联合迭代求出待估计矢量的最优闭式解；当满足迭代终止条件得到目标的位置和速度。本发明的方法将接收站的位置坐标进行联合迭代估计，降低了接收站位置误差对定位精度的影响；利用定位误差修正提供更加精确的迭代初值，在保证收敛性和提高收敛速度的同时，提高目标定位精度。
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公开(公告)号：CN112213754A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010986965.8
申请日：2020-09-18
Applicant: 山东大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种利用无人机进行地面目标定位跟踪的方法，包括如下步骤：无人机接收卫星导航定位信号，并进行处理得到载波信号；将载波信号分别输入到两个强跟踪局部滤波器中进行滤波处理，然后输入到主滤波器中进行数据融合，得到无人机的精确位置坐标；无人机向地面目标发送超宽带信号；地面目标接收超宽带信号后，对超宽带信号进行变频，再转发至无人机；无人机接收到地面目标转发的变频信号后，计算出地面目标在无人机坐标系中的位置坐标；然后转换成在北京大地坐标系中的位置坐标。本发明所公开的方法大大提高了系统的精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110058202B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201910410716.1
申请日：2019-05-17
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于角度和信号到达时间差估计的高性能混合定位方法及其实现装置，包括步骤如下：(1)基于MIMO双基地雷达实现目标的波达角度估计，并描述由于波达角度估计造成的目标位置估计误差；(2)考虑系统的信号到达时间差，并描述TDOA估计时的信号到达距离误差与目标坐标的关系；(3)利用最小二乘构建损失函数，并求得目标坐标。本发明基于双基地雷达的信号模型引入酉矩阵提高运算效率；通过共享特征向量提高角度估计的准确度；利用角度和信号达到时间差两种参数联合定位的算法改善了目标位置估计的准确度，并降低了对接收阵列数目的要求。
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公开(公告)号：CN113031027B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110218898.X
申请日：2021-02-26
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种多倍音速空间目标飞行器的卫星信号快速捕获同步方法，包括如下步骤：接收机接收卫星发射信号，并进行参数初始化；生成卫星发射信号的本地参考信号；对接收到的卫星发射信号进行解调，抽样，得到抽样序列；对抽样序列补零或插零，产生新序列，即接收参考信号；将本地参考信号和接收参考信号同时输入基于快速傅里叶变换的跨异步码元部分匹配滤波器系统进行处理；对系统输出的信号进行最大值选择；并进行阈值判断，和最小二乘优化，以弥补该系统的扇贝损失与相关损失，实现捕获精度的提高。本发明的方法相比于传统方法能大幅改善高动态定位接收机的捕获概率和抗噪声性能。
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