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公开(公告)号：CN113596985B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110767685.2
申请日：2021-07-07
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路径损耗校正模型的接收信号强度(RSS)定位装置和定位方法，采用室外移动通信的RSS作为定位的测距信息，首先根据移动通信信号的频率范围、传播环境、基站布设选择已有的路径损耗模型建立路径损耗的校正模型，求解该模型的校正参数，将校正参数与解析出的信号参数及其他相关信息用于校正参数指纹库的构建中；建立LTE接收信号强度与距离的伪距模型，进行基于移动通信信号的RSS定位的方法。本发明通过路径损耗校正模型将RSS与收发机之间的距离相关联，路径损耗校正模型的RSS定位方法具有自适应能力，能够在同一类环境下不同位置直接用RSS与已有自适应调正后的校正参数来获取LTE基站到定位装置的伪距信息，产生较高的定位精度。
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公开(公告)号：CN113596985A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110767685.2
申请日：2021-07-07
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路径损耗校正模型的接收信号强度(RSS)定位装置和定位方法，采用室外移动通信的RSS作为定位的测距信息，首先根据移动通信信号的频率范围、传播环境、基站布设选择已有的路径损耗模型建立路径损耗的校正模型，求解该模型的校正参数，将校正参数与解析出的信号参数及其他相关信息用于校正参数指纹库的构建中；建立LTE接收信号强度与距离的伪距模型，进行基于移动通信信号的RSS定位的方法。本发明通过路径损耗校正模型将RSS与收发机之间的距离相关联，路径损耗校正模型的RSS定位方法具有自适应能力，能够在同一类环境下不同位置直接用RSS与已有自适应调正后的校正参数来获取LTE基站到定位装置的伪距信息，产生较高的定位精度。
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公开(公告)号：CN114159671A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111526221.9
申请日：2021-12-14
Applicant: 湘潭大学
IPC: A61M21/02 , A61G15/04 , A61G15/02 , A61G15/10 , G06F3/01 , A61B5/16 , A61B5/318 , A61B5/369 , A61B3/11 , A61B3/113 , A61B5/11 , A61B5/378 , A61B5/38 , A61B5/374
Abstract: 本发明公开一种基于VR全景视频的大学生心理健康训练系统及训练方法，系统包括硬件交互子系统，硬件交互子系统用于与训练者之间实现数据传输以及生理数据的采集；软件子系统，软件子系统与硬件交互子系统信号连接并用于实现数据储存并构建虚拟现实环境；数据分析系统，数据分析系统用于收集和分析数据并生成结果报告；硬件交互子系统包括用于承载训练者的机械椅以及穿戴在训练者上的VR交互装置；软件子系统用于在VR交互装置上构建虚拟现实环境，机械椅能够调节不同的姿态以适应不同的虚拟现实环境。本发明通过设置机械椅令训练者能够在不同身体姿态的情况下针对不同的虚拟现实场景进行交互，提高了训练者的训练效果。
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公开(公告)号：CN118485010B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410949722.5
申请日：2024-07-16
Applicant: 湘潭大学
Inventor： 宋小波
IPC: G06F30/27 , G06F30/10 , G06N3/126 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌套式多种群分类遗传算法的图形排样方法，涉及图形排样优化设计技术领域，先对需要排布的图形进行特征分类，分类后的每类图形嵌套两个子种群，得到嵌套式的两层种群；再采用最优保存式加权选择算子对每类图形的第二层种群进行两轮的选择交叉和交换式变异；剔除第二轮变异后的变异种群中适应度差的个体，保留适应度较高的个体；然后采用临界多边形算法对排序优化后的图形进行排样，得到最优结果。本发明的基于嵌套式多种群分类遗传算法的图形排样方法，提高了遗传算法的局部搜算能力，且大大增加了基因的丰富程度，能够更好地完成排样任务，从而提高板材利用率及生产效率。
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公开(公告)号：CN118485010A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410949722.5
申请日：2024-07-16
Applicant: 湘潭大学
Inventor： 宋小波
IPC: G06F30/27 , G06F30/10 , G06N3/126 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌套式多种群分类遗传算法的图形排样方法，涉及图形排样优化设计技术领域，先对需要排布的图形进行特征分类，分类后的每类图形嵌套两个子种群，得到嵌套式的两层种群；再采用最优保存式加权选择算子对每类图形的第二层种群进行两轮的选择交叉和交换式变异；剔除第二轮变异后的变异种群中适应度差的个体，保留适应度较高的个体；然后采用临界多边形算法对排序优化后的图形进行排样，得到最优结果。本发明的基于嵌套式多种群分类遗传算法的图形排样方法，提高了遗传算法的局部搜算能力，且大大增加了基因的丰富程度，能够更好地完成排样任务，从而提高板材利用率及生产效率。
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