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公开(公告)号：CN107633105B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201710564030.9
申请日：2017-07-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于改进混合蛙跳算法的四旋翼无人机参数辨识方法，以混合蛙跳算法为基础，通过对算法中蛙跳规则改进，提高了混合蛙跳算法的全局收敛速度，并根据四旋翼无人机参数特性，对适应度函数进行设计，减少算法的计算复杂度，提高对四旋翼无人机多参数辨识的效率。该方法具有一定的普适性，能够实现对大多数具有非线性和强耦合度系统的参数辨识。
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公开(公告)号：CN106097264B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201610397922.X
申请日：2016-06-07
Applicant: 西北工业大学 , 中国西安卫星测控中心
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双树复小波和形态学的卫星遥测数据滤波方法，用于解决现有卫星遥测数据滤波方法实用性差的技术问题。技术方案是首先利用双树复小波对卫星原始遥测数据进行分解，利用一种半软阈值滤波函数对初始遥测数据进行滤波，对数据中的噪声进行有效滤除；其次利用复合形态滤波方法对初始数据进行滤波，对数据滤波同时保留其中异常数据；最后求取两种滤波结果的差值并通过设定阈值对两种滤波结果进行综合，得到最终滤波结果。实验结果表明本发明方法可以对遥测数据中的噪声进行有效滤除并对异常数据进行保留，实用性强。
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公开(公告)号：CN106097264A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610397922.X
申请日：2016-06-07
Applicant: 西北工业大学 , 中国西安卫星测控中心
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双树复小波和形态学的卫星遥测数据滤波方法，用于解决现有卫星遥测数据滤波方法实用性差的技术问题。技术方案是首先利用双树复小波对卫星原始遥测数据进行分解，利用一种半软阈值滤波函数对初始遥测数据进行滤波，对数据中的噪声进行有效滤除；其次利用复合形态滤波方法对初始数据进行滤波，对数据滤波同时保留其中异常数据；最后求取两种滤波结果的差值并通过设定阈值对两种滤波结果进行综合，得到最终滤波结果。实验结果表明本发明方法可以对遥测数据中的噪声进行有效滤除并对异常数据进行保留，实用性强。
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公开(公告)号：CN104950876A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510329953.7
申请日：2015-06-15
Applicant: 西北工业大学 , 中国西安卫星测控中心
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0254
Abstract: 本发明公开了一种基于故障敏感性约束的航天器弱小故障检测方法，用于解决现有故障检测方法对航天器弱小故障检测效果差的技术问题。技术方案是首先对原系统进行等价变换，其次设计故障检测观测器，再生成残差，最后，设计基于H_与区域极点配置的观测器增益矩阵。由于等价变换后其中一个子系统不受模型不确定性和未知输入的影响，故采用该子系统进行故障检测观测器设计，可以提高系统对模型不确定性和未知输入的鲁棒性，另外，在进行观测器增益矩阵设计时，考虑区域极点配置，把观测器的极点配置在理想的稳定区域，以提高故障检测的灵敏度。应用本发明方法可以对航天器的弱小故障进行快速、准确的检测，提高了航天器弱小故障检测的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108009272B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201711369754.4
申请日：2017-12-19
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明涉及一种基于有向带权图的低空运动目标搜索方法，属于图像处理技术领域。针对目前已有的可见光序列图像运动目标搜索方法，大多存在搜索范围固定、搜索效率较低的问题，本发明采用包含拓扑关系和权重的有向带权图来描述图像局部区域间的相对运动关系，依据目标的运动趋势动态规划搜索范围，使搜索过程更具方向性和针对性，在缩小搜索范围的同时，缩短了搜索时间，并提高了搜索准确度。在此基础上，结合一种基于采样策略优化的降维Haar特征描述图像局部信息，提高了对运动目标的表征能力，从而实现对序列图像中运动目标的准确、快速搜索。
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公开(公告)号：CN108122003A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711369730.9
申请日：2017-12-19
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的弱小目标识别方法，是深度神经网络在计算机视觉方面的应用。本发明针对已有的神经网络对弱小目标识别精度不高、识别速度慢的问题，提出了一种新型深度神经网络结构，该结构注重对弱小目标特征的提取，通过增加图像数据深度、反复提取相同尺度特征等方法准确描述小尺度图像特征，从而实现了对弱小目标的准确识别。
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公开(公告)号：CN108009272A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711369754.4
申请日：2017-12-19
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于有向带权图的低空运动目标搜索方法，属于图像处理技术领域。针对目前已有的可见光序列图像运动目标搜索方法，大多存在搜索范围固定、搜索效率较低的问题，本发明采用包含拓扑关系和权重的有向带权图来描述图像局部区域间的相对运动关系，依据目标的运动趋势动态规划搜索范围，使搜索过程更具方向性和针对性，在缩小搜索范围的同时，缩短了搜索时间，并提高了搜索准确度。在此基础上，结合一种基于采样策略优化的降维Haar特征描述图像局部信息，提高了对运动目标的表征能力，从而实现对序列图像中运动目标的准确、快速搜索。
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公开(公告)号：CN107895066A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711020967.6
申请日：2017-10-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进混合蛙跳算法的四旋翼无人机参数辨识方法，以混合蛙跳算法为基础，通过对算法中蛙跳规则改进，提高了混合蛙跳算法的全局收敛速度，并根据四旋翼无人机参数特性，对适应度函数进行设计，减少算法的计算复杂度，提高对四旋翼无人机多参数辨识的效率。该方法具有一定的普适性，能够实现对大多数具有非线性和强耦合度系统的参数辨识。
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公开(公告)号：CN104933307B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510329951.8
申请日：2015-06-15
Applicant: 西北工业大学 , 中国西安卫星测控中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的太阳电池隐式方程参数辨识方法，用于解决现有太阳电池参数辨识方法辨识精度低的技术问题。技术方案是基于粒子群优化算法，针对太阳电池模型为隐式方程的特点，采用基于待辨识方程的适应度函数设计方法，通过辨识，能够高效的提取太阳电池模型的五个参数。在辨识的过程中无需进行等效方程的线性简化和参数小范围变化的缺省，使得辨识过程更具灵活性、适应性和鲁棒性，辨识结果精确度更高。同时，本发明方法还能用于解决除太阳电池模型外的其他隐式方程参数辨识问题，具有一定的普适性。
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