专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]用于多基地雷达失序量测融合的粒子滤波集中式跟踪方法-CN201910534932.7有效
  • 杨晓波;杨琪;付玲枝;柴雷;易伟;孔令讲 - 电子科技大学
  • 2019-06-20 - 2021-03-30 - G01S7/02
  • 本发明公开一种用于多基地雷达失序量测融合的粒子滤波集中式跟踪方法,属于多基地雷达系统数据融合技术领域。本发明序贯地利用失序量测更新失序量测产生时刻和最新顺序滤波时刻间的所有状态,并利用粒子滤波实现目标跟踪,克服了由于雷达站点数据处理时间不同和通信链路延迟等原因引起的雷达量测失序,从而导致目标融合跟踪性能恶化的问题。本发明判断当前量测是否是顺序量测,若是进行顺序量测更新,否则进行失序量测融合,有效解决了多基地雷达系统中因各雷达站点数据预处理时间不同和通信链路延迟等原因导致的多个任意时序的失序量测的问题,针对多个任意时序的失序量测问题提出了一种普适的解决方法,相比于直接忽略失序量测的融合精度更高。
  • 用于基地雷达失序融合粒子滤波集中跟踪方法
  • [发明专利]基于最大期望近似的切尔诺夫融合方法-CN201710740143.X有效
  • 易伟;黎明;陈树东;李洋漾;孔令讲;柴雷;付玲枝;王经鹤 - 电子科技大学
  • 2017-08-25 - 2020-09-29 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于最大期望近似的切尔诺夫融合方法。其包括在每部传感器进行粒子滤波获得本地的估计结果,同时采用最大期望方法将本地估计结果近似为高斯混合分布,并在多传感器之间交互高斯混合参数,然后利用一阶近似模型下的切尔诺夫融合方法进行初步的数据融合,将融合结果作为重要性采样函数,恢复各个传感器的本地粒子样本,同时计算对应的指数权值,获得每个粒子样本的指数加权结果,并作为新的粒子样本,并再次利用最大期望方法将其近似为高斯混合分布,最后依据切尔诺夫融合准则进行分布式数据融合,利用融合结果计算得到目标的估计状态。该方法可以实现最优的切尔诺夫融合,获得精度高且保守的分布式数据融合结果。
  • 基于最大期望似的切尔诺夫融合方法
  • [发明专利]基于网络代价的节点选择方法-CN201910307732.8有效
  • 杨晓波;蒋歆玥;杨婧;付玲枝;孙俊;易伟;袁野;孔令讲 - 电子科技大学
  • 2019-04-17 - 2020-09-01 - H04L12/24
  • 本发明公开了一种基于网络代价的节点选择方法,包括以下步骤:S1、对雷达组网系统的参数进行初始化;S2、保证目标跟踪精度满足要求,建立目标跟踪误差函数约束条件;S3、建立网络代价模型,确立资源优化问题;S4、确定目标优先级;S5、确定节点选择矩阵;S6、确定簇首选择矩阵。本发明解决了现有雷达节点选择方式一味追求最大化跟踪精度而造成系统在节点调度和通信传输等方面的风险加大的问题,在保证跟踪精度的同时最小化了节点和通信代价,实现了跟踪精度随目标位置灵活调整以节省雷达资源,求解过程简单、精度高。
  • 基于网络代价节点选择方法

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