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[发明专利]适于高动态、控制慢响应的制导控制一体化设计方法-CN202111500689.0有效
发明人：孙光;李永远;王小军;张旭辉;刘焱飞;宋盛菊;张宏江;雍颖琼;阳佳;李旗挺;李晟嘉;杜立超;孟元军 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种适于高动态、控制慢响应的制导控制一体化设计方法，包括(1)建立反映飞行器含慢响应气动参数函数模型；(2)建立含慢响应参数的飞行器高精度动力学模型；(3)建立一体化设计的飞行器控制模型；(4)对飞行器控制模型进行控制律设计。本发明可真正实现制导与控制一体化设计理念，即一套控制律同时实现制导与姿控任务，具有高控制精度、高稳定度的优点。
适于动态控制响应制导一体化设计方法

[发明专利]一种多波段兼容隐身膜系结构及其制备方法-CN202111449050.4有效
发明人：宋盛菊;李永远;孙光;刘焱飞;雍颖琼;程奇峰;张宏江;李晟嘉;李旗挺;阳佳;杜立超 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G02B1/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种多波段兼容隐身膜系结构及其制备方法，膜系结构包括重复层、光栅层，重复层包括从内往外依次设置的电介质层和金属层，重复层设置至少两层，电介质层连接于基底层表面，光栅层为周期微纳结构；制备方法包括:在基底材料表面均匀沉积电介质层、金属层和一氧化硅层；在一氧化硅层的表面制备周期性分布的光刻胶层；对光刻胶层以外的一氧化硅层进行处理腐蚀。实现了可见光(0.38μm‑0.78μm)、中远红外波段(3‑5μm和8‑14μm)和激光波长(1.064μm和10.6μm)的兼容隐身，其制作原材料只有三种材料，膜层层数只有5层，结构简单，重量轻、厚度薄，加工制作工艺成熟，易于规模化生产和应用。
一种波段兼容隐身结构及其制备方法

[发明专利]一种基于LORA自组网通信的健康数据监测系统及方法-CN202310499820.9在审
发明人：杨琨;石皓宁;阳佳;李晟嘉;桑胜波;赵忠鑫;王文旭 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于LORA自组网通信的健康数据监测系统及方法，属于基于LORA自组网通信的健康数据监测技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于LORA自组网通信的健康数据监测系统硬件结构及其监测方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：包括采集终端、网关路由器和监测服务器，网关路由器通过导线与监测服务器连接后进行数据交互，采集终端包括手环壳体和采集指套，手环壳体的正面安装有显示屏和按键模块，手环壳体的内部封装有控制电路板，在控制电路板上集成有微控制器、通信模块和电源模块；采集指套的内部设置有脉搏波传感器和温度传感器，各传感器均通过总线与微控制器相连；本发明应用于易危人群的健康数据监测。
一种基于 lora 组网通信健康数据监测系统方法

[发明专利]基于等效负折射平板结构的空气成像器件设计方法-CN202211419897.2在审
发明人：阳佳;祁振强;李永远;李旗挺;刘冬;李晟嘉;孙光;刘焱飞;韩特;肖肖 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于等效负折射平板结构的空气成像器件设计方法，包括：建立单层反射镜阵列仿真模型；确定单层反射镜阵列仿真模型中的反射镜阵列的周期、反射镜的深宽比、反射镜反射材料、反射镜反射材料厚度、反射镜镀膜厚度；根据单层反射镜阵列仿真模型建立双层的等效负折射平行平板结构。本发明通过仿真计算确定空气成像器件的反射镜阵列结构参数及材料，从而提高设计和制备效率、减少研制周期，降低成本。
基于等效折射平板结构空气成像器件设计方法

[发明专利]一种基于三模态对抗网络的图文匹配方法-CN201910528838.0有效
发明人：冀中;林志刚;李晟嘉;庞彦伟 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：一种基于三模态对抗网络的图文匹配方法，在图文两模态的基础上，将高层图片特征和底层文本特征串联得到融合模态，以融合模态作为第三种模态，依次进行各个模态的分类约束和进行模态两两之间的对抗匹配约束，构成三模态对抗网络。本发明能够有效地进行图文匹配，能够有效提高图文匹配的性能，对于百度，谷歌等搜索引擎公司优化图文互搜精度起到积极作用。同时对于其他模态也有借鉴意义，比如对提高语音文本匹配性能，起到了重要的推动作用。
一种基于三模态对抗网络图文匹配方法

[发明专利]一种基于神经网络的生物生态系统的模拟方法-CN201810843096.6有效
发明人：冀中;李晟嘉 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种基于神经网络的生物生态系统的模拟方法：建立基于神经网络的生物生态系统的模拟方法的数据集，包括构成标签块、签子块1、标签子块2、初始块、初始子块1和初始子块2；将初始子块1输入到子网络1中，模拟生态系统对生物的影响；将初始块输入到子网络2中，模拟生物的种间影响；将初始子块2输入到子网络3中，模拟生物的种内影响；将相似度矩阵1，相似度矩阵2和相似度矩阵3按对应元素求平均，得到平均相似度矩阵，再将平均相似度矩阵的所有元素求平均，从而得到相似度分数。本发明输入的数据即是生物的原始细胞，神经网络的训练迭代的过程即是生物逐渐演变的过程而训练好的神经网络便是生物的生态系统。
一种基于神经网络生物生态系统模拟方法

[发明专利]一种量子计算驱动的飞行航班规划方法-CN202211321592.8在审
发明人：李旗挺;李永远;阳佳;李晟嘉;刘焱飞;张宏江;杜立超;孙光;宋盛菊;金鹏;矫慧 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种量子计算驱动的飞行航班规划方法，属于飞行任务规划领域；设定飞机数量、飞机起飞和降落时间、飞机飞行航线、飞机抵达目的地时间的最大延迟；设计构型空间，对飞机飞行航线的冲突问题进行数学建模；构建飞机间飞行航线发生冲突的条件集合；将飞机的起飞延迟分解为调度延迟和起飞准备时间；将飞机冲突消解问题映射为二元二次无约束优化问题；利用变分量子特征值求解算法求解，获得最优解；利用量子近似优化算法对规划问题的结果进行校验，验证每架飞机的起飞延迟时间；本发明对问题进行离散化处理，将问题映射为二元二次无约束优化问题，使得该规划问题能够在量子计算机上实现，从而使得该规划问题具备在量子计算机上实现的可行性。
一种量子计算驱动飞行航班规划方法

[发明专利]一种低功耗无人机自主目标跟踪方法-CN202211297000.3在审
发明人：李旗挺;李永远;张宏江;杜立超;阳佳;李晟嘉;刘焱飞;雍颖琼;孙光;宋盛菊 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种低功耗无人机自主目标跟踪方法，属于飞行器视觉跟踪领域；获取样本数据，生成训练样本集、测试集和验证集；构建目标跟踪神经网络模型；通过训练样本集对目标跟踪神经网络模型进行训练；利用测试集和验证集对目标跟踪神经网络模型进行参数验证；将样本目标图像输入到目标跟踪神经网络模型，得到样本目标图像的目标跟踪结果；结合采集获得的深度数据和所述目标跟踪结果给出导航信息；实现目标跟踪；本发明通过采用剪枝压缩处理减少模型的参数数量和与之相关的运算量，提高模型跟踪速度的同时不会降低跟踪准确率，使得精简后的模型能够满足嵌入式平台中对于速度与功耗的要求，扩展了目标跟踪算法的适用范围。
一种功耗无人机自主目标跟踪方法

[发明专利]一种基于时域特征的多生命体征情绪识别方法和系统-CN202211400979.2在审
发明人： 李晟嘉;阳佳;李永远;孙光;李旗挺;刘冬;刘焱飞;毛羽;矫慧 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时域特征的多生命体征情绪识别方法和系统，该方法包括：基于深度卷积神经网络，对多生命体征进行时域融合和特征提取，得到融合深度特征；基于时域特征捕捉的注意力神经网络模型，对融合深度特征进行优化，得到注意力融合特征；基于深度神经网络模型，对注意力融合特征进行降维度特征提取和映射，得到情绪识别结果。本发明采用易获得的多生命体征信号作为情绪识别的判断依据，并基于人工智能算法实现情绪识别。
一种基于时域特征生命体征情绪识别方法系统

[发明专利]一种基于分布一致性的自注意力视频摘要方法-CN201910514548.0有效
发明人：冀中;赵玉晓;李晟嘉;庞彦伟 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F16/738 文献下载
摘要：一种基于分布一致性的自注意力视频摘要方法：将视频以帧的形式输入到卷积神经网络中提取视频帧的特征向量；将视频帧的特征向量输入到双向长短期记忆网络中进行编码训练，得到初始的编码特征序列；将初始的编码特征序列中的编码向量输入到自注意力机制中，得到编码特征序列；将编码特征序列中加权后的编码特征向量依次输入到长短期记忆网络中进行训练解码，生成对应的重要性分数向量；将重要性分数向量输入到用于衡量编解码器网络模型的MK损失函数中，在标签向量的约束和监督下，不断地反馈并调整个网络的参数，得到最终的帧级重要性分数，选取相应视频的关键镜头和关键帧集合并输出视频摘要的结果。本发明得到的重要性分数与标签具有分布一致性。
一种基于分布一致性注意力视频摘要方法

[发明专利]一种基于机械臂移动平台的超声触感声场测量系统及方法-CN202111493719.X在审
发明人：阳佳;张宏江;韩特;李旗挺;雍颖琼;李晟嘉;李永远;欧杨湦;孙光;刘焱飞;宋盛菊;杜立超 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G01H9/00 文献下载
摘要：本申请涉及超声触感强度量化评估的技术领域，公开了一种基于机械臂移动平台的超声触感声场测量系统及方法，包括超声波相控阵、测量传声器、前置放大器、电声测试仪、机械臂和主控计算机；超声波相控阵和机械臂之间可以沿垂直于超声波相控阵发射面的方向移动，通过主控计算机设置焦点和工作参数，控制发射超声振动波在相控阵声场空间任意位置聚焦，人手放在焦点处可以获得触觉感知；测量时主控计算机通过后台通讯发送焦点位置给机械臂，控制机械臂前端在相控阵声场空间的移动，使其工作前端装载的测量传声器按照预设轨迹运动自动运行到相控阵焦点位置，将焦点的声信号转成电信号，经前置放大器放大输入电声测试仪，实时测出该点频谱和声压幅值。
一种基于机械移动平台超声触感声场测量系统方法

[发明专利]一种用于高速飞行器的含复铰可连续变弯度机翼结构-CN202111445829.9在审
发明人：刘焱飞;李永远;孙光;宋盛菊;陈海鹏;张宏江;阳佳;雍颖琼;李旗挺;李晟嘉;杜立超;赵大海;韩特;欧杨湦 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： B64C3/48 文献下载
摘要：本申请提供了一种用于高速飞行器的含复铰可连续变弯度机翼结构，包括闭环变形单元、位移放大机构和驱动机构，闭环变形单元为闭环且每两个相邻边之间均铰接的四边结构，闭环变形单元包括固定闭环单元、尾部闭环单元、以及位于固定闭环单元和尾部闭环单元之间的至少一个中间闭环单元，固定闭环变形单元的固定边与飞行器主体固定；驱动装置用于驱动固定闭环变形单元发生变形；位移放大机构连接于两个相邻的闭环变形单元之间，前一闭环变形单元变形能够带动位移放大杆移动，位移放大杆使下一闭环变形单元获得同向放大的形变位移。使得机翼结构具有较大弯度调节能力，能够实现机构弯度的连续光滑调整。
一种用于高速飞行器含复铰可连续弯度机翼结构

[发明专利]一种基于复合薄膜应激变形的仿生微型机器人-CN202111473859.0在审
发明人：雍颖琼;李永远;张宏江;李旗挺;阳佳;李晟嘉;孙光;刘焱飞;宋盛菊;杜立超;刘岱 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： B25J7/00 文献下载
摘要：一种基于复合薄膜应激变形的仿生微型机器人，包括绝缘胶带、U形躯体、运动足、形状记忆驱动体。绝缘胶带分别封装于U型躯体的两端。U形躯体由双层薄膜构成，其中一层薄膜的热膨胀系数大于另一层薄膜的热膨胀系数。运动足由3个铜线足组成，其中2个运动足连接于U形躯体开口端的两侧，另1个涂有环氧树脂基材料的运动足连接于U形躯体的闭口端。形状记忆驱动体连接于U形躯体上。U形躯体和形状记忆驱动体，可在外部电源或热源控制下发生应激变形，通过外部电源/热源的接入‑撤销，实现弯曲‑展开运动，从而实现微型机器人的周期性运动。
一种基于复合薄膜应激变形仿生微型机器人

[发明专利]一种基于卷积神经网络的注意力目标识别方法-CN201810849427.7有效
发明人：冀中;孔乾坤;李晟嘉 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-07-28 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明的一种基于卷积神经网络的注意力目标识别方法，通过对卷积神经网络的不同层次的特征图进行特征增强以及特征注意力两大处理，从而获得更加具有表征目标物体能力的特征图，然后将所得的特征图分别进行目标检测操作，这样既保留了浅层特征图中的小目标信息，也保留了深层特征中的大目标信息，使得特征图更加具有表征目标物体的能力，作为一种单阶段目标检测器，在保证目标检测效率的同时，大大提升了目标检测的精度。
一种基于卷积神经网络注意力目标识别方法

[发明专利]基于关注层的卷积神经网络图像特征处理方法-CN201810155060.9有效
发明人：冀中;李晟嘉;庞彦伟 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-02-23 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习、图像处理，为提出基于关注层的卷积神经网络处理方法，减少池化对特征图带来的像素和位置信息的损失，即减少对卷积操作信息的削弱，从而优化从卷积层中输出的特征图，本发明，基于关注层的卷积神经网络图像特征处理方法，步骤如下：(1)搭建并初始化卷积神经网络；(2)将从卷积层得到的m个特征图输入到关注层；(3)将训练后数据输入到全连接层中，再经过一些训练迭代后，输入到Softmax之中进行结果的输出；(4)通过不断的迭代训练得到较为准确的结果。本发明主要应用于图像处理场合。
基于关注卷积神经网络图像特征处理方法

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