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公开(公告)号：CN109031363B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810967764.6
申请日：2018-08-23
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S19/28
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星信号能量和空间方位信息的北斗卫星选星方法，解决有遮挡物等极端情况下的选星问题。发明包括以下步骤：首先通过盲分离模型得到终端捕获的各个卫星载波信号的强度其次将卫星载波信号的强度作为权重代入卫星相对地心坐标系的方向余弦矩阵中，生成方位和强度的矩阵G；最后由方位和强度的矩阵G求出几何精度因子GDOP，求得最小的GDOP的值所对应的卫星组合即为要选取的卫星组合。本发明解决现有技术在特定场景下所无法完成的选星过程，显著提高定位解算的精度。
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公开(公告)号：CN109409768A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811341103.9
申请日：2018-11-12
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种物流运输车辆的预警方法，包括利用专家打分法评价车辆运行过程中影响物流运输安全的各影响因素，并得到影响因素的判断矩阵，基于层次分析法计算各影响因素的绝对权重向量；根据对各影响因素实时状况的分析得到二级影响因素危险等级模糊评价矩阵和相对应的绝对权重向量计算得到模糊隶属度向量；根据各模糊隶属度向量，基于最大隶属度原则生成预警等级信息；其中，影响因素包括一级影响因素和二级影响因素，一级影响因素为驾驶员驾驶行为、车辆性能、道路状况、环境因素或运输品类型；二级影响因素为各一级影响因素的子评价因素。本申请可准确、及时向驾驶员提供预警等级信息，提升物流运输安全性。
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公开(公告)号：CN109409768B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201811341103.9
申请日：2018-11-12
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明实施例公开了一种物流运输车辆的预警方法，包括利用专家打分法评价车辆运行过程中影响物流运输安全的各影响因素，并得到影响因素的判断矩阵，基于层次分析法计算各影响因素的绝对权重向量；根据对各影响因素实时状况的分析得到二级影响因素危险等级模糊评价矩阵和相对应的绝对权重向量计算得到模糊隶属度向量；根据各模糊隶属度向量，基于最大隶属度原则生成预警等级信息；其中，影响因素包括一级影响因素和二级影响因素，一级影响因素为驾驶员驾驶行为、车辆性能、道路状况、环境因素或运输品类型；二级影响因素为各一级影响因素的子评价因素。本申请可准确、及时向驾驶员提供预警等级信息，提升物流运输安全性。
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公开(公告)号：CN109188473B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201810836148.7
申请日：2018-07-26
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S19/24
Abstract: 本发明提供一种基于盲分离技术的北斗卫星微弱信号高精度快速捕获方法，包括以下步骤：采集卫星信号，通过信频采样方式将卫星接收机接收到的信号模型转化为单输入多输出的盲分离模型；对采样信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号；利用降噪后的采样信号构造出一组新序列，构造并求解多项式，得到卫星信号的频率；根据得到的卫星信号的频率，求解卫星信号相位和振幅。本发明提供的一种基于盲分离技术的北斗卫星微弱信号高精度快速捕获方法，根据卫星接收机接收的信号重新构造了一组新序列，通过选择适当的参数，之后建立多项式及方程组，最后用最小二乘法得到参数的估计值，从而对卫星信号进行精确捕获，有效提高卫星捕获的精确度和速度。
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公开(公告)号：CN108983261B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201810916173.6
申请日：2018-08-13
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S19/30
Abstract: 本发明涉及一种基于方差比盲分离的北斗卫星信号高精度捕获模型，通过盲分离技术，采用倍频采样方法，通道序列化后利用欧拉公式建立盲分离矩阵卫星信号模型，利用子空间分离对卫星信号进行盲分离，具体实现步骤为：S1.采用倍频采样方式，将接收机接收的卫星信号转换为一个多通道输出的混叠正弦模型；S2.序列化卫星接收信号；S3.利用欧拉公式将倍频采样后的卫星载波信号hsat(j)展开为盲分离矩阵模型；S4.求解卫星载波信号的多普勒效应频率；S5.对卫星载波信号的初始相位进行求解；S6.确定卫星信号的幅值Asat。本发明可减少卫星信号搜索范围局限性和相关估计带来的误差，实现快速精确的捕获。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109459768A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811023265.8
申请日：2018-09-03
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S19/28
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗卫星信号强度权重优化模型的快速选星方法，解决现有方法中计算效率低下的问题。其方案包括步骤：首先通过北斗卫星信号强度权重优化模型得到方位和强度矩阵G；得到能量最大的卫星，运用一种快速、鲁棒递归的可分离非负矩阵分解算法确定剩下三颗卫星；选出信号强度最大的四颗星组合优化方位和强度矩阵，最后得出最佳几何精度因子。本发明通过引入非负矩阵分解的方法选星，加快解算速度，减少计算量,大大提高选星的效率，同时也获得了精确的选星效果。
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公开(公告)号：CN108983261A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810916173.6
申请日：2018-08-13
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S19/30
CPC classification number: G01S19/30
Abstract: 本发明涉及一种基于方差比盲分离的北斗卫星信号高精度捕获模型，通过盲分离技术，采用倍频采样方法，通道序列化后利用欧拉公式建立盲分离矩阵卫星信号模型，利用子空间分离对卫星信号进行盲分离，具体实现步骤为：S1.采用倍频采样方式，将接收机接收的卫星信号转换为一个多通道输出的混叠正弦模型；S2.序列化卫星接收信号；S3.利用欧拉公式将倍频采样后的卫星载波信号hsat(j)展开为盲分离矩阵模型；S4.求解卫星载波信号的多普勒效应频率；S5.对卫星载波信号的初始相位进行求解；S6.确定卫星信号的幅值Asat。本发明可减少卫星信号搜索范围局限性和相关估计带来的误差，实现快速精确的捕获。
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公开(公告)号：CN109188473A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810836148.7
申请日：2018-07-26
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S19/24
CPC classification number: G01S19/246
Abstract: 本发明提供一种基于盲分离技术的北斗卫星微弱信号高精度快速捕获方法，包括以下步骤：采集卫星信号，通过信频采样方式将卫星接收机接收到的信号模型转化为单输入多输出的盲分离模型；对采样信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号；利用降噪后的采样信号构造出一组新序列，构造并求解多项式，得到卫星信号的频率；根据得到的卫星信号的频率，求解卫星信号相位和振幅。本发明提供的一种基于盲分离技术的北斗卫星微弱信号高精度快速捕获方法，根据卫星接收机接收的信号重新构造了一组新序列，通过选择适当的参数，之后建立多项式及方程组，最后用最小二乘法得到参数的估计值，从而对卫星信号进行精确捕获，有效提高卫星捕获的精确度和速度。
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公开(公告)号：CN109031363A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810967764.6
申请日：2018-08-23
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S19/28
CPC classification number: G01S19/28
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星信号能量和空间方位信息的北斗卫星选星方法，解决有遮挡物等极端情况下的选星问题。发明包括以下步骤：首先通过盲分离模型得到终端捕获的各个卫星载波信号的强度其次将卫星载波信号的强度作为权重代入卫星相对地心坐标系的方向余弦矩阵中，生成方位和强度的矩阵G；最后由方位和强度的矩阵G求出几何精度因子GDOP，求得最小的GDOP的值所对应的卫星组合即为要选取的卫星组合。本发明解决现有技术在特定场景下所无法完成的选星过程，显著提高定位解算的精度。
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公开(公告)号：CN110598998A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910770181.9
申请日：2019-08-20
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种智慧车站乘务人员自动排班方法，包括以下步骤：根据列车运行图和机车交路，获取列车运行信息；根据列车运行信息，机车交路的信息和值乘模式，将各车次运行线划分为若干乘务片段；根据若干个乘务片段按照乘务规则组合成可行的乘务交路回路，建立乘务片段之间接续时间tij的n×n阶矩阵，得到乘务片段接续时间矩阵，通过搜索方法求出乘务交路回路集P；建立机车化乘务交路回路循环，将交路回路循环抽象成TSP问题，根据乘务交路回路集合P，构建乘务交路回路循环模型；利用遗传算法求解乘务交路回路循环模型，最后得到回路间接续时间最短的回路访问顺序，得到乘务交路回路循环顺序；结合机车乘务员信息进行排班信息处理，得到机车乘务人员的排班信息，完成排班。
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