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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

8 篇 专利

馆藏范围

8 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 同济大学
2 篇 中国人民解放军战...
2 篇 华南理工大学
1 篇 中国电子科技集团...
1 篇 南京财经大学

作者

2 篇 于宏毅
2 篇 冉晓旻
2 篇 余卓平
2 篇 罗玉涛
2 篇 熊璐
2 篇 沈智翔
2 篇 杜剑平
2 篇 余婉婷
2 篇 刘伟
2 篇 林雪峰
2 篇 吴志强
2 篇 夏新
2 篇 沈彩耀
2 篇 刘剑锋
1 篇 岳东
1 篇 陆安南
1 篇 陈小莉
1 篇 叶云霞
1 篇 尤明懿
1 篇 史斌华

语言

8 篇 中文

检索条件"主题词=联合估计系统"

共 8 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于深度学习的航迹矢量和目标类型联合估计系统及估计方法

一种基于深度学习的航迹矢量和目标类型联合估计系统及估计方法

引用

作者：于宏毅余婉婷杜剑平冉晓旻沈智翔沈彩耀刘剑锋 450000 河南省郑州市高新区科学大道62号

本发明公开一种基于深度学习的航迹矢量和目标类型联合估计系统及估计方法，该系统包括：航迹观测数据集构建模块用于基于航迹坐标和类别数据、观测信息和辅助信息，构建训练数据集；观测特征提取模块用于基于卷积神经网络提取训练数据... 详细信息

标准号: CN113569465A

本发明公开一种基于深度学习的航迹矢量和目标类型联合估计系统及估计方法，该系统包括：航迹观测数据集构建模块用于基于航迹坐标和类别数据、观测信息和辅助信息，构建训练数据集；观测特征提取模块用于基于卷积神经网络提取训练数据集的观测特征，得到与观测时隙对应的观测特征向量；辅助信息嵌入模块用于采用嵌入的方法将影响目标航迹的因素转换为低维实际矢量，拼接得到辅助信息特征向量作为输出；航迹特征提取模块用于利用神经网络学习观测特征向量、辅助信息特征向量到航迹矢量特征向量之间的映射关系；多任务学习模块用于通过最小化联合损失函数对各模块进行组合学习，联合输出航迹矢量和目标类型。本发明显著提高了航迹估计性能。

关键词：航迹辅助信息特征向量观测矢量特征提取模块训练数据集目标类型卷积神经网络联合估计系统神经网络学习构建模块估计性能观测数据观测信息类别数据嵌入模块任务学习矢量特征损失函数影响目标映射关系输出嵌入的最小化低维构建拼接向量联合学习转换

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一种基于深度学习的航迹矢量和目标类型联合估计系统及估计方法

一种基于深度学习的航迹矢量和目标类型联合估计系统及估计方法

引用

作者：于宏毅余婉婷杜剑平冉晓旻沈智翔沈彩耀刘剑锋 450000 河南省郑州市高新区科学大道62号

标准号: CN113569465B

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一种车辆质心侧偏角及路面附着系数联合估计系统

一种车辆质心侧偏角及路面附着系数联合估计系统

引用

作者：熊璐林雪峰夏新刘伟余卓平 200092 上海市杨浦区四平路1239号

本发明涉及一种车辆质心侧偏角及路面附着系数联合估计系统，该系统包括：多源信息获取模块：该模块用于获取主销处回正力矩、摄像机预瞄点距离右车道线距离以及侧向加速度；扩展卡尔曼滤波估计器：该估计器连接多源信息获取模块并估计... 详细信息

标准号: CN107901914B

本发明涉及一种车辆质心侧偏角及路面附着系数联合估计系统，该系统包括：多源信息获取模块：该模块用于获取主销处回正力矩、摄像机预瞄点距离右车道线距离以及侧向加速度；扩展卡尔曼滤波估计器：该估计器连接多源信息获取模块并估计得到路面附着系数和前轮侧偏角；质心侧偏角转换单元：该单元连接扩展卡尔曼滤波估计器并根据前轮侧偏角转换得到质心侧偏角。与现有技术相比，本发明估计结果准确，且能够克服噪声影响，可广泛应用于各种智能汽车。

关键词：估计器扩展卡尔曼滤波路面附着系数前轮侧偏角质心侧偏角多源信息获取模块侧向联合估计系统车辆质心单元连接估计结果回正力矩噪声影响智能汽车转换单元侧偏角车道线点距离主销摄像机转换应用

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一种电动汽车动力电池多状态联合估计系统及方法

一种电动汽车动力电池多状态联合估计系统及方法

引用

作者：罗玉涛吴志强 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种电动汽车动力电池多状态联合估计系统及方法，系统包括数据采集模块、数据预处理模块、参数辨识模块、状态估计模块以及储存模块；数据采集模块，用于采集电动汽车行驶数据以及动力电池状态数据；数据预处理模块用于数... 详细信息

标准号: CN113504481B

本发明公开了一种电动汽车动力电池多状态联合估计系统及方法，系统包括数据采集模块、数据预处理模块、参数辨识模块、状态估计模块以及储存模块；数据采集模块，用于采集电动汽车行驶数据以及动力电池状态数据；数据预处理模块用于数据清洗和数据插值；参数辨识模块，基于FFRLS方法和经数据预处理模块处理后的数据，进行动力电池二阶RC模型的参数辨识；状态估计模块，在二阶RC模型基础上，以DAEKF算法形成宏观和微观双时间尺度滤波器的状态联合估计方法，实现对电动汽车动力电池的SOC、SOE以及SOH状态联合估计；储存模块，用于储存和读取数据。本发明实现电动汽车动力电池的SOC、SOH和SOE三种核心状态联合估计。

关键词：电动汽车动力电池数据预处理模块联合估计参数辨识模块数据采集模块状态估计模块储存模块动力电池二阶滤波器联合估计系统双时间尺度参数辨识电动汽车核心状态模型基础数据清洗行驶数据状态数据多状态算法微观采集储存宏观

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一种车辆质心侧偏角及路面附着系数联合估计系统

一种车辆质心侧偏角及路面附着系数联合估计系统

引用

作者：熊璐林雪峰夏新刘伟余卓平 200092 上海市杨浦区四平路1239号

标准号: CN107901914A

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一种电动汽车动力电池多状态联合估计系统及方法

一种电动汽车动力电池多状态联合估计系统及方法

引用

作者：罗玉涛吴志强 510640 广东省广州市天河区五山路381号

标准号: CN113504481A

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一种多区域负荷频率系统的攻击重构与弹性控制方法

一种多区域负荷频率系统的攻击重构与弹性控制方法

引用

作者：陈小莉曹杰岳东刘金良胡松林赵玮 210023 江苏省南京市仙林大学城文苑路3号

本发明公开了一种多区域负荷频率系统的攻击重构与弹性控制方法，其中，S1：建立无网络攻击下多区域电力系统的负荷频率控制数学模型；S2：建立DoS攻击和FDI攻击的数学模型；S3：构造状态观测器、攻击观测器的数学模型，联合估计系统状... 详细信息

标准号: CN114421499A

本发明公开了一种多区域负荷频率系统的攻击重构与弹性控制方法，其中，S1：建立无网络攻击下多区域电力系统的负荷频率控制数学模型；S2：建立DoS攻击和FDI攻击的数学模型；S3：构造状态观测器、攻击观测器的数学模型，联合估计系统状态和FDI攻击，考虑两者的影响，构造具有攻击补偿的控制器；S4：考虑DoS攻击和FDI攻击的影响，建立混合攻击下多区域电力系统负荷频率控制数学模型；S5：设计满足H_∞性能指标的多区域电力系统负荷频率控制系统的控制器设计准则，得到具有攻击补偿功能的控制器增益矩阵K、状态观测器增益矩阵G和攻击观测器增益矩阵L。本发明所述的控制方法在DoS和FDI混合攻击下，保证了多区域电力系统的频率稳定、安全及可靠运行。

关键词：攻击多区域数学模型观测器电力系统负荷电力系统负荷频率增益矩阵矩阵联合估计系统频率控制系统控制器设计控制器增益状态观测器补偿功能弹性控制构造状态可靠运行频率控制频率稳定网络攻击控制器重构安全保证

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一种不确定路径损耗条件下辐射源位置与信道状态参数联合估计方法

一种不确定路径损耗条件下辐射源位置与信道状态参数联合估计方法

引用

作者：尤明懿陆安南王巍叶云霞黄凯史斌华 314033 浙江省嘉兴市南湖区洪兴路387号

本发明涉及一种不确定路径损耗条件下辐射源位置与信道状态参数联合估计方法，属于无源定位技术领域。该方法首先建立基于信道状态参数的信号强度模型，在此基础上构建定位系统模型；基于定位系统模型，构建辐射源位置与信道状态参数联... 详细信息

标准号: CN117240379A

本发明涉及一种不确定路径损耗条件下辐射源位置与信道状态参数联合估计方法，属于无源定位技术领域。该方法首先建立基于信道状态参数的信号强度模型，在此基础上构建定位系统模型；基于定位系统模型，构建辐射源位置与信道状态参数联合估计代价函数；基于联合估计代价函数，公开一种基于交替优化的辐射源位置与信道状态参数联合估计方法。本发明优势在于：建立了不确定路径损耗条件下辐射源位置与信道状态参数联合估计系统模型，明晰了辐射源位置与信道状态参数与信号观测量之间的联系；提出了一种基于交替优化的辐射源位置与信道状态参数联合估计方法，可实现辐射源位置和信道状态参数的低复杂度快速估计。

关键词：信道状态参数辐射源位置联合估计代价函数定位系统路径损耗构建联合估计系统信号强度模型低复杂度快速估计无源定位信号观测优化

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