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[发明专利]一种基于智能体交互深度强化学习的室内定位方法-CN202310750563.1在审
发明人：郭贤生;黄河;钱博诚;司皓楠;黄健;安然;赖哲学;余嘉伟;段林甫 -专利权人：四川混构定位科技有限公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种基于智能体交互深度强化学习的室内定位方法。本发明首先在室内环境下采集少量带标签指纹数据作为训练样本，利用多个智能体协同学习指纹经验，通过深度强化学习算法获取RSS(Received Signal Strength，RSS)指纹信息并训练出稳健的多智能体深度强化学习的评估网络定位模型，最后实现室内定位。其优势在于在少量带标签数据基础上利用深度强化学习网络构建指纹库并实现动态更新的定位模型。实验结果证明本发明所提方法具有更高效的环境部署效率、更准确的定位精度与更稳健的位置服务能力。
一种基于智能交互深度强化学习室内定位方法

[发明专利]一种模型无关元学习室内定位方法-CN202310487993.9在审
发明人：郭贤生;陈丽萍;司皓楠;赖哲学;段林甫;代茜怡;杨胤 -专利权人：四川混构定位科技有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/0985 文献下载
摘要：本发明属于室内定位技术领域，具体是涉及一种模型无关元学习室内定位方法。本发明利用自动编码器提取RSS指纹的潜在特征，对原始RSS指纹降维去噪，得到稳健的RSS指纹。然后利用稳健的RSS指纹进行室内定位，通过元学习的双层优化方法，学习一组能够快速适应多任务的初始化元参数。在支持集上得到特定于任务的最优参数，再在查询集上进行定位，只需要少量的样本即可更新模型，实现对环境的快速适应。本发明可以有效克服复杂室内环境中由于环境变化数据分布不同导致的误差增大的问题，从而本发明提出的环境自适应的模型无关元学习室内定位方法是一种能够在复杂动态室内环境中实现小样本准确定位的方法。
一种模型关元学习室内定位方法

[发明专利]一种基于三步对抗的室内定位方法-CN202310678611.0在审
发明人：郭贤生;杨胤;陈丽萍;代茜怡;段林甫;司皓楠;黄健;钱博诚 -专利权人：四川混构定位科技有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04W4/021 文献下载
摘要：本发明属于室内定位技术领域，具体是涉及一种基于三步对抗的室内定位方法。本发明通过最小化离线和在线数据之间的多核最大均值差异来解决问题a)，通过三步式最大最小化对抗学习解决问题b)。此外，本发明采用多梯度下降算法来平衡模型对上述两个问题的处理能力，并使得本发明不需要任何的超参数。本发明利用三步式对抗学习增强了模型对目标域类内不同样本差异的泛化性，克服了传统领域适应技术仅对齐域间边缘分布，而忽略了类内不同样本差异的问题，从而达到高精度定位效果。
一种基于对抗室内定位方法

[发明专利]一种面向众包的强化协同训练室内定位方法-CN202310405995.9在审
发明人：郭贤生;张明恒;段林甫;司皓楠;钱博诚;纪文静 -专利权人：四川混构定位科技有限公司
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04W4/021 文献下载
摘要：本发明属于室内定位技术领域，具体的说是涉及一种面向众包的强化协同训练室内定位方法。本发明提出在协同训练中引入强化学习作为候选集样本选择的策略工具，因为DQN算法是一种离线策略算法，需要先对DQN网络进行训练再用于候选集样本的选择。DQN算法通过与环境的充分互动探索可以让网络对数据空间有整体的感知，这种策略相比于传统的固定策略更能防止局部最优解的情况发生。
一种面向强化协同训练室内定位方法

[发明专利]一种室内不确定系统的定位和跟踪方法-CN202211279258.0在审
发明人：郭贤生;司皓楠;钟科;黄健;张玉坤;李林;钱博诚 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明属于室内目标跟踪技术领域，具体是涉及一种室内不确定系统的定位和跟踪方法。本发明测量噪声与多源干扰下二阶非线性系统的模型相结合。首先通过最小二乘法得到位置信息的先验预估值，用于后续状态预估器的校准。然后设计基于径向基神经网络状态预估器同时对系统受到的集总干扰和系统的全部状态进行估计，得到一个相对于先验预测值更加平滑且准确的定位结果。最后使用预估器输出的系统状态以及集总干扰的预估值设计反步法控制律，驱动系统进行预设轨迹的跟踪。仿真结果表明所提出方法能够在测量噪声与多源干扰下获得准确且连续的定位、跟踪结果。
一种室内不确定系统定位跟踪方法

[发明专利]一种基于层级化元迁移的小样本雷达目标识别方法-CN202211276348.4有效
发明人：郭贤生;张玉坤;李林;司皓楠;钱博诚;钟科;黄健 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明属于目标识别技术领域，具体的说是涉及一种基于小样本的层级化元迁移雷达目标识别方法。本发明基于注意力机制提取特征，在特征级、样本级、和任务级上的层级化深度知识迁移，以寻求一个嵌入空间使得样本接近同类目标的类别原子，远离于其他类目标的类别原子。其中，在特征级设计了基于注意力机制的特征编码器，充分挖掘样本全局性的域不变特征，以克服样本在数据分布上的域差异问题；在样本级设计原子编码器，生成更加稳定的类别原子，以避免离群样本的影响；在任务级，设计元学习器累积训练任务的学习经验迁移至新任务，培养模型跨任务知识迁移的能力，实现元迁移目标识别。本发明的目标识别方法是一种智能的目标识别方法。
一种基于层级迁移样本雷达目标识别方法

[发明专利]一种NLOS环境下针对未知干扰的三维定位方法-CN202210548984.1在审
发明人：郭贤生;黄河;司皓楠;韩璐飞;张明恒;钱博诚;黄健;张玉坤;李林 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： H04W4/021 文献下载
摘要：本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种NLOS环境下针对未知干扰的三维定位方法。本发明在在NLOS环境下，根据已知测距信息建立三维约束优化定位模型，通过线性最小二乘法的定位结果建立约束并据此改进粒子群优化、鸡群优化、蚁狮优化算法的搜索范围用于求解所提定位方法。包括以下步骤：在室内设置4个固定的基站和一个待求的移动标签点，以室内一点为原点，建立空间三维坐标系；以超宽带的通信方式获取4个基站的三维坐标值以及各基站与标签节点的距离值；利用最小二乘法求出标签节点的三维坐标，保留除高度坐标外的二维坐标，利用约束优化重新计算标签节点的高度值。
一种 nlos 环境针对未知干扰三维定位方法

[发明专利]一种基于强化学习PPO算法的指纹室内定位方法-CN202210548986.0在审
发明人：郭贤生;张明恒;司皓楠;韩璐飞;黄河;钱博诚;黄健;张玉坤;李林 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： H04W4/021 文献下载
摘要：本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种基于强化学习PPO算法的指纹室内定位方法。本发明提出的基于强化学习PPO算法的指纹室内定位方法，让模型与环境互动产生训练数据，以获得更高奖励作为驱动来更新网络。本发明的方法不再依赖带标签指纹库，提供定位服务与模型更新可以同步进行，在定位系统的部署效率上有很大的提升。随着环境变化，该方法可以采集最新的轨迹数据来更新网络让其面对环境的变化后依然有很好的定位表现。
一种基于强化学习 ppo 算法指纹室内定位方法

[发明专利]一种考虑机载陀螺故障的四旋翼姿态可靠控制方法-CN202010320006.2有效
发明人：邵星灵;司皓楠;张文栋;刘俊 -专利权人：中北大学
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑机载陀螺故障的四旋翼姿态可靠控制方法，涉及四旋翼姿态控制领域。首先，建立描述机载陀螺传感器故障的通用方程；其次，以四旋翼角速率故障信号为输出状态，建立考虑机载陀螺故障和环境干扰的四旋翼姿态模型；然后，设计基于相对阈值的事件触发函数，分别针对四旋翼姿态回路及角速度回路构造非周期信息更新的扩张状态观测器，实现机载资源约束条件下对于传感器突发故障、有界环境干扰的同时估计；最后，基于动态逆原理设计虚拟控制量和角速度实际控制方程，确保低机载资源开销下四旋翼姿态可以安全可靠控制。本发明使四旋翼系统在面对机载陀螺传感器性能退化时控制过程稳定、可靠；实现输出反馈意义下机载计算资源利用率显著提升。
一种考虑机载陀螺故障四旋翼姿态可靠控制方法

[发明专利]一种基于视觉slam的机器人自主定位方法-CN202210548983.7在审
发明人：郭贤生;韩璐飞;司皓楠;张明恒;黄河;黄健;张玉坤;李林;钱博诚 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明属于机器人定位技术领域，具体涉及一种基于视觉slam的机器人自主定位方法。本发明的方法主要是：通过获取的图片，从图片中获取FAST角点作为特征点，然后对机器人位姿状态初始化后，通过获取图片中相同特征点进行特征匹配，进而进行追踪。本发明通过跟踪连续帧之间的视觉特征，并在新获取到的图像帧中不断追踪新的特征，从而实现机器人实时定位。
一种基于视觉 slam 机器人自主定位方法

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