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]一种钢筋回波干扰下的灾害目标成像方法-CN201810595737.0有效
  • 曹芸茜;吴仁彪;何炜琨 - 中国民航大学
  • 2018-06-11 - 2021-11-02 - G01S13/88
  • 本发明公开了一种钢筋回波干扰下的灾害目标成像方法。该方法首先利用Fhyp‑curvelet变换将雷达接收信号投影到多个尺度空间,所有尺度空间中各目标回波的能量彼此分离且各自聚集,然后在多尺度空间中滤除钢筋分量后反变换到空时域,得到只含有灾害目标回波的数据,再次将重构后的数据变换到波数域,在该域下考虑了多层地下介质中电磁波波速变化的特点,最后再反变换到空时域进行灾害目标成像。本发明方法均采用快速处理算法,有效降低了运算复杂度,且适用于多层地下介质中钢筋回波干扰下的灾害目标成像。
  • 一种钢筋回波干扰灾害目标成像方法
  • [发明专利]基于FoveaBox无锚神经网络的无人机检测方法-CN202110350008.0在审
  • 屈景怡;刘闪亮;李云龙;吴仁彪 - 中国民航大学
  • 2021-03-31 - 2021-05-18 - G06K9/00
  • 本发明提供了基于FoveaBox无锚神经网络的无人机检测方法,首先设定FoveaBox神经网络模型的初始参数,将无人机数据库中的训练集图像输入设定的FoveaBox神经网络模型进行训练,得到基于深度学习的无人机检测模型;将待检测的无人机图像输入到步骤一训练好的无人机检测模型,得到多层预测目标可能性的特征图;接着通过位置子网络对主干网的输出特征图进行处理,并结合检测头部子网络对主干网的输出特征图进行逐像素的分类,直接检测获取目标类型及位置信息。本发明所述的基于FoveaBox无锚神经网络的无人机检测方法,能够自动识别无人机,并对识别出的无人机标记确定无人机的位置信息,适用范围广,通用性强。
  • 基于foveabox神经网络无人机检测方法
  • [发明专利]一种利用概率天气预报的集合飞行路径规划方法-CN201910504720.4在审
  • 王晓亮;何理;张喆;王鹏;吴仁彪 - 中国民航大学
  • 2019-06-12 - 2020-12-15 - G05D1/10
  • 本发明公开了一种利用概率天气预报的集合飞行路径规划方法,包括:首先利用概率天气预报,建立概率化的二维空域网格模型以进行水平方向上的路径规划。将路径规划分为多个阶段,除第一阶段外,每个阶段分别规划完全避开可能的危险天气区域的绕飞路径和穿越可能的危险天气区域的穿越路径,最终得到包含多条规划路径的飞行路径集合。在路径规划的代价函数中引入危险天气现象的出现概率,且出现概率越大代价函数值越大。各阶段的路径规划采用A*算法。本方法规划得到的飞行路径集合,可供飞行员临近飞行或飞行中根据实际的天气情况进行选择,也可供飞行员在飞行前对可能的飞行路径进行针对性的准备。
  • 一种利用概率天气预报集合飞行路径规划方法
  • [发明专利]风电场对气象雷达降雨量影响的分析与定量化评估方法-CN201710108154.6有效
  • 何炜琨;汲超迪;王晓亮;吴仁彪 - 中国民航大学
  • 2017-02-27 - 2020-06-16 - G06F30/20
  • 一种风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法。其利用雷达与风电场经纬度位置信息计算风电场与雷达相对距离,并与雷达视线距离进行比较;计算风轮机回波信号强度,比较其与雷达接收机灵敏度大小;利用风电场和雷达所在区域地形高度,并结合雷达仰角以及波束宽度等参数,计算雷达波束的照射范围。计算处于雷达照射范围内风轮机的长度,基于物理光学法的解析模型计算风轮机RCS进而得到雷达反射率;通过改变风轮机的尺寸参数以及分布方式,分析风轮机模型以及风轮机分布方式对雷达反射率的影响;利用雷达反射率与降雨量的关系,计算风电场区域的降雨量。本发明利用基于物理光学法的解析模型完成,具有计算速度快、处理步骤相对简单等优点。
  • 电场气象雷达降雨量影响分析量化评估方法
  • [发明专利]基于解重扩算法的GNSS矢量接收机抗干扰方法-CN201710383139.2有效
  • 吴仁彪;张瑞华;贾琼琼;王文益;卢丹;王璐 - 中国民航大学
  • 2017-05-26 - 2020-02-18 - G01S19/21
  • 一种基于解重扩算法的GNSS矢量接收机抗干扰方法。其包括将阵列天线接收到的数字中频信号向干扰正交补空间投影,并将抑制干扰后的数据送入接收机,由标量跟踪环路完成定位解算后给出接收机状态矢量以及跟踪环路参数初值;对接收机状态矢量和跟踪环路参数进行预测,利用预测得到的跟踪环路参数构造参考信号,将接收信号和参考信号进行相干累加求解得到权矢量;对接收信号加权,得到抑制干扰后的相关结果;将相关结果送入鉴别器中而对接收机状态矢量和跟踪环路参数进行更新校正等步骤。本发明方法能产生高增益的同时可以提高接收机的定位性能,并且具有抗压制性干扰能力,无需知道卫星信号和干扰来向信息,对阵列流形误差不敏感,稳健性较好。
  • 基于解重扩算法gnss矢量接收机抗干扰方法
  • [发明专利]基于扩展RAIM的卫星导航欺骗干扰抑制方法-CN201710042910.X有效
  • 吴仁彪;王文益;任文 - 中国民航大学
  • 2017-01-19 - 2019-07-23 - G01S19/21
  • 本发明公开了一种基于扩展RAIM的卫星导航欺骗干扰抑制方法。该发明充分利用了卫星故障和转发式欺骗干扰的共性和各自的特点,首先利用接收机端的伪距测量残差的检测统计量,判断粗差是否存在;然后再利用接收机端的多普勒残差的检测统计量,判断当前存在的粗差类型是欺骗式干扰还是卫星故障;再通过各颗卫星之间的相互组合,并联合捕获结果,来确定存在粗差的卫星数量以及存在粗差的具体卫星;最后通过判定结果,反馈给跟踪环路,使跟踪环路跟踪真实卫星信号。本发明能检测卫星故障和欺骗干扰,可在不改变接收机原有结构的情况下排除多星故障和多星欺骗干扰。
  • 基于扩展raim卫星导航欺骗干扰抑制方法
  • [发明专利]基于空间相关一致性的ADS-B欺骗式干扰检测方法-CN201710207620.6有效
  • 吴仁彪;陈蕾;卢丹;王文益;胡铁乔;王璐;贾琼琼 - 中国民航大学
  • 2017-03-31 - 2019-07-09 - G01S19/21
  • 一种基于空间相关一致性的ADS‑B欺骗干扰检测方法。其包括利用接收机对接收信号进行解码得到方向向量组;计算特征向量组;计算特征向量组中两个相邻向量的余弦相关值,判断同一组空中位置消息是否来自同一信源;方向向量组及特征向量组的余弦相关值序列;计算皮尔逊相关系数,进而判断出真实目标和虚假目标等步骤。本发明结合阵列天线和空中位置消息,验证空中位置消息所反映的坐标空间中飞机的运动趋势与信号空间中信号来向的变化趋势是否一致,从而判断出真实目标和虚假目标。另外,对于接收机上上阵列天线接收的信号仅需计算其信号协方差矩阵的特征值分解,无需搜索测向,不需要阵列流形信息,对于阵列天线的幅相误差是比较稳健的。
  • 基于空间相关一致性ads欺骗干扰检测方法
  • [发明专利]雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法-CN201610225597.9有效
  • 王晓亮;何炜琨;吴仁彪 - 中国民航大学
  • 2016-04-11 - 2018-02-27 - G01S7/02
  • 一种雷达的风电场杂波抑制中风轮机朝向估计方法。其包括首先根据风电场中各风轮机相对于雷达的位置关系确定风轮机所在的雷达分辨单元,并分析这些雷达分辨单元的频谱。根据各风轮机所在雷达分辨单元的频谱宽度,估算对应的线速度,该速度为风轮机叶片尖端相对于雷达的最大径向线速度。建立各风轮机叶片尖端最大径向线速度与风轮机朝向角对应关系的方程。最后利用雷达与风轮机间的位置关系,并利用风电场中所有风轮机朝向一致的特点求解方程而估计出风轮机朝向角。风轮机朝向角是雷达的风电场杂波抑制中所需要的一个重要参数,本发明可以为有效抑制风电场杂波对雷达系统的干扰奠定技术基础。
  • 雷达电场抑制中风轮机朝向估计方法
  • [发明专利]基于空时协方差矩阵拟合的湍流目标速度谱宽估计方法-CN201710755364.4在审
  • 李海;段佳玲;湛蕾;吴仁彪 - 中国民航大学
  • 2017-08-29 - 2018-01-30 - G01S7/41
  • 一种基于空时协方差矩阵拟合的湍流目标速度谱宽估计方法。其包括1)初始化所有待检测距离单元的雷达回波数据,由阵列接收的待检测距离单元雷达回波数据估计出雷达回波信号的协方差矩阵2)根据待检测距离单元的空间锥角,构造该距离单元湍流目标信号的协方差矩阵模型Rs(fo,σf);3)构造代价函数,在目标参数范围内进行二维搜索找到使代价函数最大值的参数组合由多普勒谱宽得到该距离单元的湍流目标速度谱宽估计值;4)重复上述步骤,逐距离单元对雷达接收的回波数据进行处理,最终得到全距离单元的湍流目标速度谱宽估计结果。仿真结果表明,在低信噪比情况下,本发明方法可获得较为精确的湍流目标速度谱宽估计结果。
  • 基于协方差矩阵拟合湍流目标速度估计方法
  • [发明专利]基于最小色散方法的ADS‑B压制式干扰抑制方法-CN201710801256.6在审
  • 王文益;刘慎悦;吴仁彪;卢丹;王璐;贾琼琼 - 中国民航大学
  • 2017-09-07 - 2018-01-16 - G01S19/21
  • 本发明公开了一种基于最小色散方法的ADS‑B压制式干扰抑制方法。其为实现ADS‑B信号的压制式干扰抑制,结合最小功率法,在无需知道阵列天线流型、无需估计协方差矩阵情况下,考虑ADS‑B信号本身具有的脉冲特性,及ADS‑B信号被干扰信号淹没时的时域观测信号同样具有脉冲特性的特点,提取观测信号更低阶统计量中有用信息,选取令输出SINR最大的p值作为最优p值。再采用牛顿迭代方法解算出最优权矢量,对观测信号进行空域滤波,将ADS‑B信号从连续的压制式干扰信号当中提取出来,使接收机成功检测ADS‑B信号并进行解码,获得正常飞行的飞机位置信息,并且获得抗干扰性能的提升。本发明方法既适用于线阵,也适用于面阵。
  • 基于最小色散方法ads压制干扰抑制
  • [发明专利]基于迭代自适应处理的低空风切变风速估计方法-CN201710800801.X在审
  • 李海;陈筱浅;吴仁彪 - 中国民航大学
  • 2017-09-07 - 2018-01-12 - G01S13/95
  • 一种基于迭代自适应处理的低空风切变风速估计方法。其包括根据雷达接收数据,构造空时二维导向矢量,并获得空时导向矢量完备矩阵;根据上述空时导向矢量完备矩阵对待检测距离单元的雷达接收数据进行迭代自适应处理,得到高分辨率空时二维功率谱;利用邻近距离单元的空时二维谱功率确定地杂波功率水平,并设计中值滤波器,以检测风切变信号;将经过中值滤波器滤波的信号利用频率质心法获得风切变场的中心风速估计值及分布情况等步骤。仿真结果表明,在强杂波背景下,本发明方法可以获得较为精确风场速度估计结果,且由于不需要利用IID样本抑制杂波,较最优处理器在运算量上有了明显减少。
  • 基于自适应处理低空切变风速估计方法
  • [发明专利]一种基于最大相关信号能量的卫星导航定位方法-CN201610032730.9有效
  • 陈万通;韩萍;吴仁彪 - 中国民航大学
  • 2016-01-19 - 2017-12-22 - G01S19/39
  • 一种基于最大相关信号能量的卫星导航定位方法。其包括基于用户概略位置,在导航域建立栅格搜索空间;基于先验信息,针对每一栅格,计算该栅格对应的每一颗卫星的码相位和多普勒频率;针对每一栅格,计算该栅格对应的每一颗卫星的码相位和多普勒频率,构造本地信号,计算本地信号与实际接收信号的相关能量;将所有卫星的相关能量进行非相干累加,得到该栅格的联合相关能量;遍历计算所有栅格,依次计算每一栅格的联合相关能量,比较所有导航域栅格的联合相关能量,找出峰值所在的栅格点;最终所得栅格点坐标换算成真实的用户三维位置等步骤。本发明方法能将全部卫星的相关信号能量直接投射到导航域,可用于接收机移动到弱信号环境下导航解的快速估计。
  • 一种基于最大相关信号能量卫星导航定位方法
  • [发明专利]一种低成本小型无人机监视雷达-CN201710666249.X在审
  • 王晓亮;何炜琨;吴仁彪 - 中国民航大学
  • 2017-08-07 - 2017-12-08 - G01S13/02
  • 本发明公开了一种低成本小型无人机监视雷达,该雷达天线由一个发射天线和接收天线阵组成;发射天线发射全向波束覆盖整个监视范围;接收天线阵由多组接收单元C组成;每组接收单元C由波束覆盖相同监视区域的两个相邻定向接收天线A与B组成,通过比较接收天线A与B接收的同一飞行目标回波信号的差异,在方位向确定飞行目标相对于波束中心的方位角,不同组接收单元C覆盖不同的监视区域。该雷达能够获得小型无人机雷达监视所需的较长的相干处理时间;由于方位向采用了宽波束设计,减少了天线数量;每组接收单元相互独立,与现有密集阵列天线和相控阵体制小型无人机监视雷达相比显著降低了成本。
  • 一种低成本小型无人机监视雷达

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