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公开(公告)号：CN110619346A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910682281.6
申请日：2019-07-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合的海面移动目标模型的建模方法，该方法通过获取各类与海面移动目标相关的历史数据源信息来生成海面移动目标集合，并对不同移动数据源执行码头挖掘算法，以码头为关联语义向人工航行物引入多种移动数据源，最后基于移动数据源构造航行物出行链等一系列处理，从而生成一个覆盖全海上移动目标数量且拥有航行物属性的海面移动目标模型。该方法整合了不同数据源的优点，弥补原有模型采样率低、更新时间长、样本有偏性且缺少移动航行物信息的局限性，可用于海上不明物体排查、海上航线规划等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110380770A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910497201.X
申请日：2019-06-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法，该方法首先通过阵列天线接收信号，采用基于MUSIC的角度估计方法来估计阵列天线与卫星波束的偏移角；然后基于估计的偏移角，使用自适应耦合模型进行对卫星方向的跟踪，并根据跟踪过程中提取的特征参数，实现天线方向跟踪对准；最后根据得到的特征参数，调整基于MUSIC的角度估计方法中的参数，重复以上步骤，实现偏移角的实时估计和天线方向的实时跟踪对准。该对星方法有效提升了动态偏移角估计的速度和精度，从而提升了天线对准的速度和精度。
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公开(公告)号：CN110601777B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201910806319.6
申请日：2019-08-29
Applicant: 浙江大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/391 , H04B17/40 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开一种低轨卫星星座下星地下行链路同频干扰估计方法，该方法首先获取同频干扰数值；然后选用处理时间序列的预测算法，建立利用过去一段时间取得的同频干扰值CCI来预测当前时刻水平的模型，然后调整所述的预测算法的参数，使模型的输出拟合CCI随时间变化的规律，并利用一段时间的CCI数值检测经过S3步骤优化后的预测算法，计算得到所述的预测算法的精度，直到预测算法的精度达到精度阈值后，再通过得到的预测算法预测下一时刻各链路的CCI大小，得到的预测值可用于选择通信链路。本发明的方法能够降低算法复杂度，有效提高CCI值预测速度。
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公开(公告)号：CN110380770B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910497201.X
申请日：2019-06-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法，该方法首先通过阵列天线接收信号，采用基于MUSIC的角度估计方法来估计阵列天线与卫星波束的偏移角；然后基于估计的偏移角，使用自适应耦合模型进行对卫星方向的跟踪，并根据跟踪过程中提取的特征参数，实现天线方向跟踪对准；最后根据得到的特征参数，调整基于MUSIC的角度估计方法中的参数，重复以上步骤，实现偏移角的实时估计和天线方向的实时跟踪对准。该对星方法有效提升了动态偏移角估计的速度和精度，从而提升了天线对准的速度和精度。
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公开(公告)号：CN110619346B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910682281.6
申请日：2019-07-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合的海面移动目标模型的建模方法，该方法通过获取各类与海面移动目标相关的历史数据源信息来生成海面移动目标集合，并对不同移动数据源执行码头挖掘算法，以码头为关联语义向人工航行物引入多种移动数据源，最后基于移动数据源构造航行物出行链等一系列处理，从而生成一个覆盖全海上移动目标数量且拥有航行物属性的海面移动目标模型。该方法整合了不同数据源的优点，弥补原有模型采样率低、更新时间长、样本有偏性且缺少移动航行物信息的局限性，可用于海上不明物体排查、海上航线规划等。
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公开(公告)号：CN110601777A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910806319.6
申请日：2019-08-29
Applicant: 浙江大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/391 , H04B17/40 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开一种低轨卫星星座下星地下行链路同频干扰估计方法，该方法首先获取同频干扰数值；然后选用处理时间序列的预测算法，建立利用过去一段时间取得的同频干扰值CCI来预测当前时刻水平的模型，然后调整所述的预测算法的参数，使模型的输出拟合CCI随时间变化的规律，并利用一段时间的CCI数值检测经过S3步骤优化后的预测算法，计算得到所述的预测算法的精度，直到预测算法的精度达到精度阈值后，再通过得到的预测算法预测下一时刻各链路的CCI大小，得到的预测值可用于选择通信链路。本发明的方法能够降低算法复杂度，有效提高CCI值预测速度。
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