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[实用新型]星载可见光探测装置-CN202320926426.4有效
发明人：秦伟伟;何兵;章艳;赵欣;康伟杰;白宏阳;刘刚;朱晓菲;迟昊 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种星载可见光探测装置，该星载可见光探测装置包括高速光学成像仪、伸缩支架以及隐身化地磁探测仪，伸缩支架安装在高速光学成像仪上，伸缩支架设置成能够朝远离高速光学成像仪的方向伸长；隐身化地磁探测仪包括传感模块，传感模块至少部分安装在伸缩支架上，并能够随伸缩支架朝远离高速光学成像仪的方向移动。本实用新型提出的星载可见光探测装置，通过伸缩支架的伸长和收缩，使隐身化地磁仪的传感模块在工作时能够远离高速光学成像仪，在停止工作时能够靠近高速光学成像仪，不仅使整体结构更加紧凑，节约空间，而且避免了隐身化地磁仪与高速光学成像仪之间相互干扰，从而在高速光学成像仪工作的同时能够实现在轨地磁探测。
可见光探测装置

[发明专利]复杂地面背景下多尺度弱小目标实时检测系统及方法-CN202010361229.3有效
发明人： 白宏阳;郑浦;郭宏伟;李政茂;梁华驹;周育新;徐啸康 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂地面背景下多尺度弱小目标实时检测系统及方法，系统包括相机、供电电池组、嵌入式图像处理器、地面站一体机以及图传发射器；本发明采用深度学习的方法对复杂地面背景下多尺度弱小目标进行实时检测与识别，具有识别率高、实时性好、成本低和结构简单等优点，为复杂地面背景下多尺度弱小目标实时检测与识别提供一种较好的解决方案。
复杂地面背景尺度弱小目标实时检测系统方法

[发明专利]一种基于强化学习的飞行器控制方法-CN202310704882.9在审
发明人： 白宏阳;赵大想;孙瑞胜;薛帅;曹宇 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的飞行器控制方法，具体为：建立飞行器运动环境，并根据控制目标设计控制性能验证指标；建立马尔可夫决策过程，构建智能控制方式，将控制过程转化为决策过程，搭建强化学习环境，通过神经网络来拟合控制目标与相关自变量关系，在不同的飞行器飞行状态下给出最优解；选择强化学习算法并构建状态空间、动作空间和奖惩函数，进行归一化；设计训练空间，预设控制指令空间并进行训练；根据控制律设计需求，设计基于经典控制的三回路过载驾驶仪，在不同时间段跟踪不同的阶跃过载，并且通过控制性能验证指标来比对性能差异。本发明可以更好的适应飞行器飞行过程中遇到强干扰、大攻角改变等情形，控制效果得到较高提升。
一种基于强化学习飞行器控制方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的火箭着陆制导方法及系统-CN202310615988.1在审
发明人：薛帅;赵大想;孙瑞胜;曹宇;靳科锐;白宏阳 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： F42B15/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的火箭着陆制导方法及系统。该方法为：首先根据火箭的六自由度动力学模型搭建仿真环境，建立火箭着陆制导马尔科夫决策过程；然后根据深度强化学习算法，搭建神经网络，并使用训练模块对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型；接着仿真测试模块调用训练好的神经网络模型进行仿真验证；最后根据仿真测试后的神经网络模型，生成实时控制指令引导火箭着陆飞行。该系统包括环境搭建模块、马尔科夫决策模块、算法模块、训练模块、仿真测试和控制模块。本发明算法效率高，在模型存在一定偏差的情况下，具备泛化能力，能够满足着陆精度要求，燃料消耗低，对可回收运载火箭的自主着陆，具有很好的应用价值。
一种基于深度强化学习火箭着陆制导方法系统

[发明专利]一种基于行波马达的芯片化寻北仪-CN202310289563.6在审
发明人：谢锦宣;周同;李文韬;白宏阳;苏岩 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01C17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行波马达的芯片化寻北仪，包括综合控制电路板、基于MEMS芯片行波马达式旋转平台、MEMS陀螺仪装配仓、上限位盖板、显示模块接口及三段式外壳；其中综合控制电路板完成整体旋转调制寻北控制及真北方向解算；旋转平台在综合控制电路操作下完成多角度步进旋转或连续旋转，带动安装在旋转平台上的MEMS陀螺仪装配仓及上限位盖板转动，实现陀螺仪敏感轴转动；显示模块接口外接显示器实现寻北状态及结果显示。本发明基于扁平化的芯片行波马达式旋转平台，使整体寻北仪的体积、质量大幅降低，且行波马达功耗低，降低了整体系统的能量耗损，并基于综合控制电路确保了旋转调制技术对陀螺仪的常值误差补偿效果，实现了寻北精度提升。
一种基于行波马达芯片化寻北仪

[发明专利]一种基于MEMS陀螺仪的超小型寻北系统-CN202310289562.1在审
发明人：谢锦宣;周同;高子然;吴奇龙;白宏阳;苏岩 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01C17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MEMS陀螺仪的超小型寻北系统，包括寻北上位机软件及超小型寻北仪控制系统，上位机软件通过串行接口及通讯单元实现上位机与寻北仪间的通信；控制系统在接收到上位机软件的控制指令后，控制转台朝指定角度旋转，并实现较高的角度控制精度，并实现MEMS陀螺仪的采样控制及数据传输；最终由上位机软件接收MEMS陀螺仪采样数据解算得到真北向信息。本发明基于高可靠性制备的超小型寻北仪，通过内嵌寻北仪控制系统，并外置寻北上位机软件，实现了旋转平台转动角度的实时高精度控制及陀螺仪采样数据实时显示，确保多位置寻北方案带来的累积误差补偿性能的有效性，并基于滤波解算算法，实现了小型化前提下的高精度寻北。
一种基于 mems 陀螺仪超小型系统

[发明专利]一种便携式火箭制导组件地面测试发控系统-CN202310305055.2在审
发明人： 白宏阳;曹宇;邹冠宇;靳科锐;邓天宇 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： F42B15/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种便携式火箭制导组件地面测试发控系统，该系统包括防护箱体、测试发控计算机、电源模块、操作面板模块和线缆；防护箱体用于安装和保护内部设备；测试发控计算机用于对火箭制导组件测试进行控制和测试；电源模块为测试发控计算机和火箭制导组件供电；操作面板模块用于控制火箭制导组件，并为测试发控计算机和火箭制导组件提供电器通信接口；系统内置故障模拟诊断算法、导航算法等相关算法，测试发控计算机通过操作面板上的电气通信接口将指令转换为控制信号发送到火箭制导组件，并接收其反馈的状态信号发送给测试发控计算机。本发明可根据实际需求加载其他算法软件，具有集成度高、体积小、重量轻、功能全面和适用性强的优点。
一种便携式火箭制导组件地面测试系统

[发明专利]一种全天候便携式多功能仿生定位定姿观瞄系统及方法-CN202010368325.0有效
发明人： 白宏阳;梁华驹;郭宏伟;郑浦;李政茂;周育新;胡珂 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种全天候便携式多功能仿生定位定姿观瞄系统及方法，该系统包括激光测距仪、可见光探测器、红外探测器、偏振光探测器、仿生偏振光导航传感器、航姿模块、北斗定位模块、智能图像处理板、小型显示屏、无线模块和电源模块，通过激光测距仪获得目标的距离信息；通过智能图像处理板融合可见光、红外、偏振光探测器的信息进行目标特征提取和目标智能检测；通过北斗定位模块、航姿模块和仿生偏振光导航传感器解算观瞄系统的位姿信息；通过显示器在线观察目标检测结果和定位测姿结果；通过无线模块可将目标检测结果和定位测姿结果传输至其它外部终端；电源模块用于给系统提供电源转换功能。
一种全天候便携式多功能仿生定位定姿观瞄系统方法

[发明专利]一种卫星拒止下智能自主导航方法-CN202211549582.X在审
发明人： 白宏阳;曹宇;邹冠宇;靳科锐 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星拒止下智能自主导航方法，当卫星信号可用时，惯性导航系统输出的速度、航向角信息和IMU测量值将作为训练LSTM神经网络模型的输入特征，网络模型的输出为卫星导航系统的位置增量信息；当卫星拒止时GNSS信号丢失，INS和IMU的相关信息将用于LSTM神经网络模块生成伪GNSS位置增量；基于卫星信号丢失前一时刻的卫星位置将伪GNSS位置增量累加后即可得到伪GNSS位置信息，再将伪GNSS位置信息代替原有的GNSS信号送入卡尔曼滤波器，以校正纯惯性导航解算结果。本发明克服了在卫星拒止情况下只有惯性导航系统工作导致定位精度会随时间发散的缺点，提高了传统组合导航在卫星拒止情况下的定位精度。
一种卫星拒止下智能自主导航方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的来袭导弹防御对抗系统及方法-CN202211147804.5在审
发明人： 白宏阳;薛帅;孙瑞胜;陈伟;靳科锐 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的来袭导弹防御对抗系统及方法。该系统包括模型搭建模块、马尔科夫决策模块、神经网络创建模块、训练模块、仿真验证模块和决策模块。方法为：首先搭建载机、诱饵和来袭导弹的相对运动模型，建立马尔科夫决策过程；然后根据深度强化学习算法，搭建神经网络，并使用训练模块对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型；接着仿真验证模块调用训练好的神经网络模型进行仿真验证；最后根据仿真验证后的神经网络模型，生成干扰物投放方案和载机机动方案，对来袭导弹进行防御对抗。本发明算法效率高，自主决策能力强，提升飞行器针对典型场景的自主化、自适应智能决策能力，提高了飞行器的战场生存和突防能力。
一种基于深度强化学习来袭导弹防御对抗系统方法

[发明专利]基于舰船摇晃下无人机回收着陆的幅频特性参数获取方法-CN202210851991.9有效
发明人：霍建文;刘满禄;谭立国;王姮;白宏阳;张华;王琨;李亮;张新彬;侯明哲 -专利权人：西南科技大学;哈尔滨工业大学;江南大学;南京理工大学
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于舰船摇晃下无人机回收着陆的幅频特性参数获取方法，通过构建无人机回收着陆装置，并根据无人机回收着陆装置构建运动学模型，并根据运动学模型构建基于舰船摇晃下的稳定性模型；利用稳定性模型计算摇荡参数；并根据摇荡参数构建基于舰船摇晃的摇荡模型，并根据摇荡模型获取无人机回收着陆的幅频特性参数；本发明在不规则摇荡条件下，对摇荡参数进行分析，得到无人机回收着陆的幅频特性参数；为后续根据无人机回收着陆的幅频特性参数构建智能自适应算法来预测瞄准点的位置，提高舰船的航向和速度以提高无人机与回收装置对接精度，奠定基础。
基于舰船摇晃无人机回收着陆特性参数获取方法

[发明专利]一种高分辨率遥感图像目标在轨轻量化快速检测方法-CN202010368406.0有效
发明人： 白宏阳;郭宏伟;周育新;郑浦 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种高分辨率遥感图像目标在轨轻量化快速检测方法，包含以下步骤：获取原始高分辨率可见光遥感图像，建立包含目标位置、大小、类别和航向角信息的遥感图像数据集；搭建轻量化深度学习网络模型；在深度学习框架下训练并评估搭建的轻量化深度学习网络模型；使用训练完成的轻量化深度学习网络模型在测试集上进行测试。该方法在Combricon 1H8、NVIDIA Jetson TX2等嵌入式平台下具有网络规模小、模型参数少、检测精度高、推理速度快等优点，适用于在资源受限的嵌入式平台上的部署，为遥感平台上的在轨目标检测与识别任务提供一种有效的解决方案。
一种高分辨率遥感图像目标量化快速检测方法

[发明专利]一种空地一体化植物生长状态智能感知系统及方法-CN202210749992.2在审
发明人：刘佳昱;刘天乐;常家宁;白宏阳;陶家璇;唐雷;宋孜烨;彰彬;岳子豪 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种空地一体化植物生长状态智能感知系统及方法，该系统包括无人巡视机、无人巡视车、智能图像监测云台、智能APP和服务器。方法为：首先用户在智能APP上设定无人巡检车、无人巡检机的巡检轨迹进行巡检巡检；然后智能图像监测云台进行数据采集，将采集到的植物图像树莓派进行检测与识别，树莓派驱动机械臂偏转使喷洒系统对准喷洒目标，对目标病虫害完成对应农药的喷洒；用户通过智能AP进行问题咨询和交流，实现作物生长、采摘、销售以及运送的一条龙式服务。本发明操作简单、功能齐全、病虫害识别精度高、成本低、对环境污染小，提高了作物生产、采摘、销售和运送的效率。
一种空地一体化植物生长状态智能感知系统方法

[发明专利]基于深度卷积神经网络的多目标无标记姿态估计方法-CN201910377054.2有效
发明人： 白宏阳;周育新;李政茂;郑浦;徐啸康;郭宏伟;梁华驹 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的多目标无标记姿态估计方法，包括以下步骤：从视频中采集包含目标行为的图像序列；针对每幅图像，标注每个目标特征部位的位置和类别，并构建训练数据集与测试数据集；构建多目标姿态估计模型；对多目标姿态估计模型进行训练以调整其权重，优化多目标姿态估计模型；对多目标姿态估计模型中进行精度评估，根据精度与期望值的关系，进行目标姿态估计或是进行重新训练、优化多目标姿态估计模型。本发明的方法，只需少量训练图像就可以在准确度上达到人类水平；在背景杂乱、不均匀光照以及相机失真等情况下也可以有效地跟踪目标特征部位；且对不同类型的目标，都能取得较好的效果。
基于深度卷积神经网络多目标标记姿态估计方法

[发明专利]一种软边缘支持向量机仿生偏振光航向解算方法-CN202010329354.6有效
发明人： 白宏阳;梁华驹;郭宏伟;郑浦;李政茂;周育新;胡珂 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06V10/145 文献下载
摘要：本发明公开了一种软边缘支持向量机仿生偏振光航向解算系统及方法，系统包括水平仪、像素级偏振相机、数据处理计算机、锂电池和安装架，通过水平仪保证安装架上的像素级偏振相机正对天顶点；通过像素级偏振相机实时采集大气偏振模式得到偏振度和偏振角图像；通过数据处理计算机进行航向解算；该方法步骤为：对偏振相机采集的偏振图片进行阈值分割得到两区域图像；对两区域图像进行连通域检测得到三区域图像；对三区域图像的偏振角取反得到可分类的偏振图像；对可分类的偏振角图像利用软边缘支持向量机进行航向解算得到航向角。本发明将航向解算问题转化为二分类问题并利用软边缘支持向量机求解，抗干扰性强，可在多云和阴天条件下进行航向解算。
一种边缘支持向量仿生偏振光航向方法

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