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[发明专利]一种基于同时定位与标定的目标定位方法及装置-CN202110123639.9有效
发明人：刘雯;邓中亮;李双志;刘延旭;胡恩文 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于同时定位与标定的目标定位方法与装置，所述方法包括：获取至少三个已知位置基站与第一目标轨迹点的第一观测信息；基于已知位置基站的位置信息以及第一观测信息，对第一目标轨迹点的位置进行估计得到第一目标轨迹点的位置信息；在存在第一未知位置基站的情况下，获取第一目标轨迹点与第一未知位置基站的第二观测信息；基于第一目标轨迹点的位置信息以及第二观测信息，对第一未知位置基站的位置进行估计得到第一未知位置基站的位置信息；对第一目标轨迹点的位置信息和第一未知位置基站的位置信息进行优化，得到第一目标轨迹点对应的定位信息和第一未知位置基站对应的定位信息。本发明，能够提高目标定位的准确性。
一种基于同时定位标定目标方法装置

[发明专利]一种资产态势分析方法及装置-CN201910529076.6有效
发明人：刘玉柱 -专利权人：浙江齐治科技股份有限公司
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种资产态势分析方法及系统，方法包括：通过网络扫描获取未知资产，并录入未知资产的配置信息；基于未知资产的特征信息，对未知资产进行初步分类，根据录入的未知资产的配置信息与目标设备建立连接；根据初步分类的类型获取对应的资产类型探测模板，将资产类型探测模板中的探测指令发送至目标设备上执行，基于目标设备返回的探测信息确定未知资产的设备类型。
一种资产态势分析方法装置

[发明专利]基于极值理论的SAR目标开集与增量识别方法及装置-CN202211267513.X在审
发明人：计科峰;马晓杰;冷祥光;封斯嘉;张琳彬 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于极值理论的SAR目标开集与增量识别方法及装置。所述方法包括：通过根据SAR图像中的目标特征，计算各目标与其他类别目标之间的欧式距离，并利用极值理论确定各类目标的边界，得到开集识别模型，再次针对每类目标，将距离边界问题转换为集合覆盖问题，选择出每类的关键样本用于增量学习并轻量化开集识别模型然后在利用开集识别模型对已知类别目标分类，同时寻找出未知类别目标。当模型找到未知类别的目标，并根据该未知目标更新开集识别模型以增加该模型的已知目标类别。采用本方法能够可以对已知类别目标进行正确分类，同时可以辨别出未知类别的目标。
基于极值理论 sar 目标增量识别方法装置

[发明专利]基于强度滤波器的多扩展目标跟踪方法-CN201610364263.X有效
发明人：李翠芸;桂阳;姬红兵 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-05-27 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于强度滤波器的多扩展目标跟踪方法，以解决现有技术不能在杂波强度未知和新生目标状态未知情况下进行准确跟踪多扩展目标的问题，实现步骤包括：建立增广空间模型，实现杂波和目标相互转化；初始化目标粒子集和杂波强度；预测存活目标粒子集，初始化新生目标粒子集，预测杂波强度，预测量测强度；对扩展目标量测集进行量测划分；更新目标粒子集和杂波强度；重采样更新后的目标粒子集；采用k‑means聚类方法获得目标状态。本发明的应用领域更广，不仅能够捕获到未知新生目标的位置状态信息，而且能在准确估计目标状态的同时，实时地更新未知杂波的强度，可用于雷达信号处理等领域。
杂波扩展目标目标粒子目标状态强度滤波器初始化量测跟踪雷达信号处理位置状态信息更新目标空间模型预测量重采样预测聚类可用更新捕获粒子存活转化

[发明专利]未知概率Skew及重尾噪声下的目标跟踪方法-CN202211020469.2在审
发明人：周林;张前程;轩亚柯;刘樾;程聪聪;张梦;冷俊芳;李军伟;胡振涛 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种未知概率Skew及重尾噪声下的目标跟踪方法，包含以下步骤：首先，在分布式目标跟踪框架下，根据未知参数所服从的特性进行先验建模；其次通过标准变分贝叶斯方法定点迭代联合推断出目标状态、系统偏差所提方法在目标跟踪过程中综合考虑了未知概率随机出现的过程噪声、异常重尾量测噪声和未知且时变的系统偏差的多重影响，能够有效地估计出目标状态、噪声协方差、系统偏差等未知参数，进而提高了目标的跟踪精度，同时具有较好的自适应性和鲁棒性
未知概率 skew 噪声目标跟踪方法

[发明专利]新生未知自适应噪声协方差TPHD滤波的目标跟踪方法-CN202211112547.1在审
发明人：静大海;陆星辰;蒋德富;王松;杨佳林 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种新生未知自适应噪声协方差TPHD滤波的目标跟踪方法，主要解决在传感器跟踪场景中目标新生强度未知和量测噪声协方差未知的条件下，传统目标跟踪技术不能准确跟踪导致滤波精度下降的问题。该方法以高斯混合轨迹概率假设密度(TPHD)滤波为基础，使用当前时刻获取的量测驱动目标新生强度，并且将量测噪声协方差建模为服从逆伽马分布的随机矩阵，采用变分贝叶斯作框架进行递推滤波，实现同时自适应估计量测噪声协方差和多轨迹联合后验概率密度本发明以轨迹概率假设密度滤波为基础，区分各个目标轨迹的同时，重点解决目标新生强度未知和量测噪声的协方差矩阵未知的问题。
新生未知自适应噪声协方差 tphd 滤波目标跟踪方法

[发明专利]复杂场景雷达辐射源脉冲信号分选与认知对抗系统-CN202211084199.1有效
发明人：刘立国;李京书;包中华;田树森;满欣 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提出了一种复杂场景雷达辐射源脉冲信号分选与认知对抗系统，它包括特征学习模块、首次聚类模块、参数调整模块、脉内信息分选模块、脉间信息分选模块、已知雷达辐射源目标的电磁信号智能表征特征库模块、已知雷达辐射源目标的智能表征模型、未知雷达辐射源目标的表征识别模块、训练样本聚类模块、训练样本分区模块、训练样本学习模块、未知雷达辐射源目标的功能识别模块、未知雷达辐射源目标的行为意图推理模块。本发明能够分析出未知雷达随着观测时间变化而呈现出的功能/状态变化，构建未知雷达电磁目标行为意图表征模型，实现对雷达辐射源的全面认知，从而实现反辐射源导弹攻击的电磁对抗。
复杂场景雷达辐射源脉冲信号分选认知对抗系统

[发明专利]一种基于烟叶近红外光谱的相似烟叶搜索方法-CN200810030799.3有效
发明人：杜文;易建华;谭新良;任建新;张文利;周燕 -专利权人：湖南中烟工业有限责任公司
申请日： 2008-03-12 - 公布日： 2008-08-27 - 主分类号： G01N21/17 文献下载
摘要：首先对每种目标烟叶进行分布式取样，进行样品前处理，在近红外光谱仪上扫描得到其近红外光谱，再分别对每一种目标烟叶的多个近红外光谱进行主成分分析(PCA)运算，得到载荷矩阵、特征值和标准化残差，生成每种目标烟叶的数据模型；然后扫描未知烟叶的近红外光谱，用目标烟叶数据模型中的载荷矩阵对未知烟叶近红外光谱进行主成分分解计算，得到未知烟叶的主成分得分与分解残差，计算未知烟叶的主成分得分与目标烟叶数据模型的主成分空间距离，以及未知烟叶分解残差与目标烟叶数据模型中的标准化残差之间的残差距离，用主成分空间距离与残差距离和的平方根来衡量未知烟叶与目标烟叶的距离，距离越小则相似度越高；最后，比较未知烟叶与各个目标烟叶的距离，按距离的大小排序，得到相似烟叶搜索结果。
一种基于烟叶红外光谱相似搜索方法

[发明专利]一种表项建立方法及装置-CN201410839769.2有效
发明人：何川 -专利权人：新华三技术有限公司
申请日： 2014-12-29 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： H04L12/741 文献下载
摘要：所述方法包括：转发层面收到下行报文时，判断所述下行报文是否为未知报文；当所述下行报文为未知报文时，所述转发层面将所述未知报文上送到控制层面；控制层面收到所述未知报文后，为所述未知报文的目标主机建立对应的安全绑定表项因此，本发明可以通过建立安全绑定表项来保证目标主机正常访问网络。
一种建立方法装置

[发明专利]前景遮罩提取方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910880597.6有效
发明人：冯夫健;黄翰;王林;梁椅辉;董志诚;梁宝魁;夏大文;谭棉 -专利权人：贵州民族大学
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：该方法包括：获取原始高清图像对应的三分图，所述三分图包括未知区域；基于所述未知区域中的像素，获取待优化目标，所述待优化目标包括至少一个优化元素；采用群体竞争优化算法对所述待优化目标中的每一优化元素进行处理，获取所述未知区域的目标最优解组；基于所述目标最优解组获取所述未知区域的前景遮罩值；基于所述前景遮罩值对所述原始高清图像进行遮罩提取，有效提高了未知区域的前景遮罩值的准确率，使得后续根据该前景遮罩值对高清图像进行遮罩提取的更准确
前景提取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种识别未知或模糊目标物的分子印迹材料以及基于分子印迹的夹心式传感器检测方法-CN202210294209.8在审
发明人：耿利娜;邓玉林;罗爱芹;王旋;廖泽荣 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G01N33/483 文献下载
摘要：本发明提供了一种识别未知或模糊目标物的分子印迹材料，由包含模板、功能单体、交联剂、引发剂、致孔剂在内的体系形成的分子印迹聚合物，去除模板后获得的印迹材料含有与模板相契合的印迹空穴，未知或模糊目标物包括信息未知或模糊的化学或生物单一目标物，以及混合目标物体系。本发明可以使用的场合包括但不限于：样品中未知或模糊目标物的富集和分离；对待测样品中的未知或模糊目标物成分进行分析检测；评估待测样品与模板样品的差异性。分别使用分子印迹和适配体进行目标物捕获和探针标记，根据标记前后传感器输出信号变化实现定性或定量分析检测。
一种识别未知模糊目标分子印迹材料以及基于夹心传感器检测方法

[发明专利]一种基于类间关系的图像分类方法、装置、存储介质及终端-CN202211373788.1在审
发明人：梁孔明;童煜钧;常东良;马占宇;杨震;李童 -专利权人：北京邮电大学;北京工业大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类间关系的图像分类方法、装置、存储介质及终端，方法包括：获取待识别目标图像；将待识别目标图像输入预先训练的图像分类模型中；预先训练的图像分类模型是根据已知图像类别样本和未知图像类别样本训练生成的，已知图像类别样本和未知图像类别样本是根据目标域图像特征对目标域图像数据进行类间关系分离处理生成的；输出待识别目标图像对应的多个类别概率值，根据多个类别概率值确定待识别目标图像的最终类别。由于本申请充分利用了类间关系，能够有效的将未知类别图像从目标域图像数据中分离出来，解决了负向迁移问题，使域自适应技术在开集条件下也能工作，使得未知类别样本特征更具判别力，能高效地识别未知类别的图片。
一种基于关系图像分类方法装置存储介质终端

[发明专利]基于未知目标轨迹的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制方法-CN201610831242.4有效
发明人：宋永端;张东 -专利权人：重庆大学
申请日： 2016-09-19 - 公布日： 2019-02-01 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于未知目标轨迹的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制方法，包括步骤：步骤一、建立含有执行器故障的多输入多输出非线性系统的数学模型；步骤二、建立估计未知目标理想轨迹的模型，并利用此模型得出估计的目标轨迹逼近理想的目标轨迹本发明能够得出估计的未知目标轨迹，使其逼近理想的目标轨迹；设计的控制器通过巧妙地对“虚拟控制增益”进行矩阵分解，使得其他控制方法中对增益矩阵的条件限制大大降低；最终，在系统同时存在执行器故障、参数不确定性、外部干扰及追踪目标轨迹未知的情况下仍然可以获得渐近跟踪的稳态性能，使闭环控制系统对不确定模型和未知干扰具有鲁棒自适应作用。
基于未知目标轨迹非线性系统自适应跟踪控制方法

[发明专利]未知程序异常请求的监控方法、装置、及电子装置-CN201811640731.7有效
发明人：杨振华;杨晓东;游勇;王明广 -专利权人： 360企业安全技术(珠海)有限公司;北京奇安信科技有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种未知程序异常请求的监控方法、装置、及电子装置，其中，该方法包括：利用文件系统的微过滤驱动在终端设备的驱动层监听是否接收到目标请求，其中，目标请求用于请求打开文件；在监听到目标请求的情况下，利用微过滤驱动根据请求的文件对象和文件对象对应的设备对象判断目标请求是否为未知程序请求对磁盘读写的行为；在目标请求不是未知程序请求对磁盘读写的行为的情况下，允许执行目标请求；在目标请求是未知程序请求对磁盘读写的行为的情况下，拦截目标请求。
未知程序异常请求监控方法装置电子

[发明专利]一种目标属性抽取的方法和设备-CN201610950729.4有效
发明人：姚佳 -专利权人：广东惠禾科技发展有限公司
申请日： 2016-11-02 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提出了一种目标属性抽取的方法和设备，其中该方法，包括：根据与目标相关的文本信息生成语义扩展模型和拼音语义扩展模型；其中，所述目标包括已知目标和未知目标；基于所述语义扩展模型和拼音语义扩展模型对已知目标进行处理，生成标注模型；基于所述标注模型以及所述语义扩展模型和拼音语义扩展模型对所述未知目标进行处理，以抽取所述未知目标的目标属性。以此，实现了对目标属性更好地抽取，且具有很好的可移植性以及召回的多样性。
一种目标属性抽取方法设备