检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第1期47卷 156-166页

作者：邓洪高余润华纪元法吴孙勇孙少帅桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏... 详细信息

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏差,将相邻时刻目标状态扩维以满足实时滤波需求,利用逆Wishart分布建模未知量测噪声协方差矩阵,从而建立目标状态、指示变量、噪声协方差矩阵的联合分布,并通过变分贝叶斯推断来求解各个参数的近似后验。为减小滤波负担,对扩维后的状态向量进行边缘化处理,结合容积卡尔曼滤波方法实现边缘化容积卡尔曼滤波跟踪。仿真实验结果表明,所提方法能够同时处理突变测量偏差和未知时变量测噪声,从而对目标进行有效跟踪。

关键词：突变测量偏差 Beta-Bernoulli分布逆Wishart分布变分贝叶斯推断边缘化容积卡尔曼滤波

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基于ICEEMDAN和SSA-LSTM组合模型的电离层TEC预测

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全球定位系统 2025年第1期50卷 48-59页

作者：张振国孙希延纪元法贾茜子桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司南宁530031

针对电离层总电子含量(total electron content,TEC)具有非线性和非平稳性的特性及单一长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型在预测中存在精度不高且易陷入局部最优等问题,在改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(impr... 详细信息

针对电离层总电子含量(total electron content,TEC)具有非线性和非平稳性的特性及单一长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型在预测中存在精度不高且易陷入局部最优等问题,在改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble EMD with adaptive noise,ICEEMDAN)和样本熵(sample entropy,SE)算法的基础上,结合麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)和LSTM构建电离层TEC组合预测模型,并对太阳活动低年平静期和太阳活动高年扰动期电离层TEC连续5 d的预测精度分析.实验结果表明,本文组合模型相较于单一LSTM模型和SSA-LSTM模型在低太阳活动平静期和高太阳活动扰动期的不同经纬度下,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别最大降低1.06 TECU和2.25 TECU,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别最大降低了0.74 TECU和1.68 TECU,平均相对精度分别最大提升了7.63%和8.97%,组合模型的预测效果要明显优于单一LSTM模型和SSA-LSTM模型.

关键词：电离层总电子含量(TEC)预测改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 样本熵(SE) 麻雀搜索算法(SSA) 长短期记忆神经网络(LSTM)

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双目并行辅助匹配视觉SLAM系统算法研究

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计算机仿真 2025年第3期42卷 386-389页

作者：符强梁燚东纪元法任风华桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司广西南宁530031

介绍了一种并行辅助匹配SLAM方法,解决了SLAM系统中常见的跟踪精度不足以及在复杂环境下丢失跟踪的问题。对图像做光流跟踪估计运动得到当前帧的关键点。同时根据上一帧的关键点样本数量计算迭代参数,利用Prosac迭代计算单应矩阵,去除... 详细信息

介绍了一种并行辅助匹配SLAM方法,解决了SLAM系统中常见的跟踪精度不足以及在复杂环境下丢失跟踪的问题。对图像做光流跟踪估计运动得到当前帧的关键点。同时根据上一帧的关键点样本数量计算迭代参数,利用Prosac迭代计算单应矩阵,去除外点做第一次优化。获得了新的单应矩阵后通过透视变换更新关键点。匹配关键点的描述子以及对应的地图点更新状态变量。做第二次优化图优化去除外点计算当前相机位姿。标记外点并将优化后的关键点标记在图像中。增加了场景中的地图点与关键点以此来达到增强系统鲁棒性的目的,同时对于系统的精度也有较大的提升。

关键词：同步定位与建图单应矩阵图优化光流法

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基于差分隐私的轨迹隐私分级数据发布方法

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北京邮电大学学报 2025年第02期 35-45页

作者：何倩廖冰洁刘鹏董庆贺赵宝康桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室国防科技大学计算机学院

针对传统轨迹数据发布未考虑用户在不同场所的隐私偏好问题，笔者提出一种基于差分隐私的轨迹隐私分级的数据发布方法。为了满足用户对不同敏感度数据的隐私保护需求，设置停留点和热点属性，根据用户隐私偏好赋予不同的隐私级别。基于... 详细信息

针对传统轨迹数据发布未考虑用户在不同场所的隐私偏好问题，笔者提出一种基于差分隐私的轨迹隐私分级的数据发布方法。为了满足用户对不同敏感度数据的隐私保护需求，设置停留点和热点属性，根据用户隐私偏好赋予不同的隐私级别。基于密度聚类算法将高密度轨迹点划分到同一个簇中，引入标准差对轨迹进行均匀分段，降低处理轨迹数据的时空复杂性。构建噪声轨迹段前缀树，根据轨迹隐私级别的权重和树高来分配隐私预算，引入马尔可夫链来限制添加到数据中的噪声大小。实验结果表明，所提方法有效地平衡了数据可用性和隐私性。

关键词：隐私保护差分隐私数据发布位置服务隐私分级

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基于图信号处理的频控阵雷达目标定位方法

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电子与信息学报 2023年第5期45卷 1559-1566页

作者：谢宁波欧阳缮廖可非王海涛蒋俊正桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

针对现代雷达应用对目标高精度测角和测距的需求,该文将图信号处理(GSP)应用于频控阵(FDA)雷达目标定位中,提出一种基于图信号处理的频控阵雷达目标定位新方法。首先,基于频控阵雷达几何模型及回波数据间的信号关联性构建回波数据的图... 详细信息

针对现代雷达应用对目标高精度测角和测距的需求,该文将图信号处理(GSP)应用于频控阵(FDA)雷达目标定位中,提出一种基于图信号处理的频控阵雷达目标定位新方法。首先,基于频控阵雷达几何模型及回波数据间的信号关联性构建回波数据的图信号模型,进而利用图傅里叶变换对上述图信号作图谱分解,构建2维谱峰搜索优化函数,最终有效获得目标的方位角-距离联合估计。仿真实验结果表明,该算法能够正确估计出目标的方位角和距离信息;在相同仿真条件下,算法的估计精度优于同类算法且提升了对弱目标的定位性能。

关键词：雷达目标定位阵列信号处理频控阵图傅里叶变换方位角-距离联合估计

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一种海量数据快速聚类算法

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北京邮电大学学报 2020年第3期43卷 118-124页

作者：何倩李双富黄焕徐红桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 广西交科集团有限公司南宁530007

为满足海量数据处理要求,提出了一种基于网格的K-means快速聚类算法(SPGK).设计基于网格质心的聚类簇个数选取算法,对数据进行网格划分得到每个网格的质心,将质心作为K-means聚类的样本点,从而减少Kmeans的欧氏距离计算次数.该算法基于S... 详细信息

为满足海量数据处理要求,提出了一种基于网格的K-means快速聚类算法(SPGK).设计基于网格质心的聚类簇个数选取算法,对数据进行网格划分得到每个网格的质心,将质心作为K-means聚类的样本点,从而减少Kmeans的欧氏距离计算次数.该算法基于Spark平台实现并行计算,进一步地提高了算法的运行效率.SPGK不但能够获得良好的聚类效果,而且缩减了欧氏距离计算次数,适用于海量数据的快速聚类.在千万级数据集上的实验结果表明,SPGK的性能明显优于现有的K-means++和基于K均值聚类的递归划分方法.

关键词：快速聚类 Spark 最佳聚类初始点网格划分

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一种基于位置修正和卡尔曼滤波的姿态角推算算法

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科学技术与工程 2019年第7期19卷 115-119页

作者：王守华李云柯纪元法孙希延广西精密导航技术与应用重点实验室卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

在动态载体如汽车、船舶或静态载体如桥梁、房屋的姿态推算中,使用全球导航卫星系统(global navigation satellitesystem,GNSS)进行载体测向,比起使用惯性传感器成本较低;且随时间不会累积误差。针对在多天线基线解算时存在的接收机时... 详细信息

在动态载体如汽车、船舶或静态载体如桥梁、房屋的姿态推算中,使用全球导航卫星系统(global navigation satellitesystem,GNSS)进行载体测向,比起使用惯性传感器成本较低;且随时间不会累积误差。针对在多天线基线解算时存在的接收机时钟不同步造成基线解算精度下降,以及载体运动过程中多径和周跳等造成的误差问题,提出了一种基于参考天线位置修正的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法。根据载体移动速度和接收机之间的时钟差对每一历元载体参考天线位置矫正,提高基线解算的精度,从而提高姿态角精度。基线解算采用实时动态定位技术(real time kinematic,RTK),根据接收机给出的载波相位观测量,在参考天线和其他天线之间做双差建立观测方程,求解出基线向量。将得到的多组基线向量利用最小二乘法求解出姿态角。根据实际测试表明,该方法在基线长度不超过1. 5 m的情况下,静态航向角和俯仰角精度达到0. 2°,低动态情况下航向角精度达到0. 2°,俯仰角精度达到0. 3°。

关键词：天线测姿多基线扩展卡尔曼滤波钟差位置修正

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基于MEMS传感器数据拓扑分析的用户识别

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计算机仿真 2021年第12期38卷 136-141,181页

作者：张李轩闫坤李慧慧黄雪梅桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541000

随着科技的迅速发展,智能手机安全性的问题越来越受人们关注,用户识别认证在保证智能手机安全方面扮演着重要的角色。提出了一种基于微机电系统(Microelectro Mechanical Systems,MEMS)传感器步态信号持续同调的用户识别的新方法,MEMS... 详细信息

随着科技的迅速发展,智能手机安全性的问题越来越受人们关注,用户识别认证在保证智能手机安全方面扮演着重要的角色。提出了一种基于微机电系统(Microelectro Mechanical Systems,MEMS)传感器步态信号持续同调的用户识别的新方法,MEMS传感器信号中的混沌不变量(伪周期性)可以由相空间中的拓扑特征来表示,通过持续同调提取相空间拓扑特征,建立不同用户的持续同调模型。利用持续同调特点,进一步简化持续同调为概率密度,并使用K-L散度度量不同用户模型间的差异,最终利用MEMS传感器信号实现无须用户主动参与的身份认证。为验证持续同调模型,采用十个不同用户,两种运动状态数据,通过仿真完成用户识别,结果表明识别的平均准确率达到95.3%。

关键词：用户识别传感器持续同调相空间拓扑特征散度

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基于自适应特征融合与上下文感知的目标跟踪

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激光与光电子学进展 2021年第16期58卷 240-250页

作者：纪元法何传骥孙希延郭宁桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004

目标外观的描述对相关滤波跟踪器的性能有很大的影响,单一特征难以准确描述目标外观,基于多特征的目标外观描述在复杂场景下有着更加优异的性能。为了提高复杂场景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于多特征自适应融合与上下文感知的目标... 详细信息

目标外观的描述对相关滤波跟踪器的性能有很大的影响,单一特征难以准确描述目标外观,基于多特征的目标外观描述在复杂场景下有着更加优异的性能。为了提高复杂场景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于多特征自适应融合与上下文感知的目标跟踪算法。首先引入上下文感知框架,提取目标周围4个上下文图像块的一层卷积特征作为背景信息。由于单一特征难以准确描述目标外观,采用两个相关滤波器来提取多种特征。第一个滤波器通过卷积神经网络提取三层卷积特征作为深度特征,第二个滤波器提取方向梯度直方图和颜色直方图信息作为浅层特征,然后自适应融合深、浅特征。最后,利用平均峰值相关能量来评估响应的置信度,并决定是否对模型进行更新。所提算法在OTB-2013数据集上进行测试,结果表明,该算法在准确率和成功率方面都有很好的表现,与其他优秀的跟踪算法相比,具有更好的跟踪性能。

关键词：图像处理机器视觉目标跟踪相关滤波自适应特征融合上下文感知

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基于后向气团轨迹的大气污染特征时序混合模型研究

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第6期58卷 1041-1049页

作者：许睿刘相阳文益民沈世铭李建桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

由于大气污染监测数据量大且具备长时序特征,深度学习领域已将其作为一种标准数据集使用.针对现有大气污染预测方法未能结合大气传输的物理机理和有效考虑污染物传输的时空特征等问题,提出一种基于多模型混合的特征与时序污染物预测模型... 详细信息

由于大气污染监测数据量大且具备长时序特征,深度学习领域已将其作为一种标准数据集使用.针对现有大气污染预测方法未能结合大气传输的物理机理和有效考虑污染物传输的时空特征等问题,提出一种基于多模型混合的特征与时序污染物预测模型,利用HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)计算后向气团运动轨迹,引入VGG(Visual Geometry Group)模型提取气团轨迹线的变化特征;将其与污染物和气象时序数据结合,输入LSTM(Long Short-Term Memory)模型,预测研究区域内的目标污染物浓度,以评估研究区域的空气质量状况.以桂林市61个空气质量监测站点的污染物和相关气象在线监测数据为基础,对模型性能进行了评估,将实验结果与几种先进的方法进行了比较.结果表明,提出的H-VGG-LSTM(HYSPLIT-VGG-LSTM)模型有效提高了大气污染物的预测准确度,其预测结果的RMSE(Root Mean Squared Error),MAE(Mean Absolute Error)和SMAPE(Symmetric Mean Absolute Percentage Error)分别为0.202,1.198和1.97%,预测性能和其他先进模型相比有明显的提升.证明该模型对复杂气象条件下的污染物预测更准确,并具有较好的泛化性能.

关键词：大气污染预测 PM_(2.5) 后向轨迹模拟卷积神经网络 LSTM

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