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公开(公告)号：CN109782224B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201811469777.7
申请日：2018-12-04
Applicant: 嘉兴国电通新能源科技有限公司 , 浙江理工大学 , 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G01S5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，包括以下步骤：首先初始化辐射源定位追踪算法参数，确定初始约束区域范围；然后在定位点处增加割平面形成新的约束区域；接着求解约束区域的解析中心作为定位点；最后迭代更新定位点直到满足退出条件或约束区域为空即可定位追辐射源位置。本发明基于割平面(CP)思想设计无人机定位追踪辐射源算法，能够在较短规划路径下实现快速准确的辐射源定位与追踪。
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公开(公告)号：CN109782224A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811469777.7
申请日：2018-12-04
Applicant: 嘉兴国电通新能源科技有限公司 , 浙江理工大学 , 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G01S5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，包括以下步骤：首先初始化辐射源定位追踪算法参数，确定初始约束区域范围；然后在定位点处增加割平面形成新的约束区域；接着求解约束区域的解析中心作为定位点；最后迭代更新定位点直到满足退出条件或约束区域为空即可定位追辐射源位置。本发明基于割平面(CP)思想设计无人机定位追踪辐射源算法，能够在较短规划路径下实现快速准确的辐射源定位与追踪。
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公开(公告)号：CN105651952B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201610207797.1
申请日：2016-04-04
Applicant: 浙江理工大学
IPC: G01N33/03
Abstract: 本发明公开了一种提高亚麻籽油品质检测精度的方法，包括以下步骤：(1)通过进气装置将待测亚麻籽油挥发为待测气体并将该待测气体输入至检测装置；(2)检测装置通过气体传感器阵列对待测气体进行采集获取传感器数据并将该传感器数据发送到识别系统；(3)识别系统将所采集的传感器数据与预先存储的模板数据进行识别匹配后得出亚麻籽油品质检测结果；其中，预先存储的模板数据通过特定训练算法进行处理。采用本发明的技术方案，通过采用多个气敏传感器来检测挥发的亚麻籽油气体，从而能够快速、准确的鉴定亚麻籽油的品质；同时通过对标准传感器数据进行特定算法处理，从而大大提高亚麻籽油品质检测的精度。
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公开(公告)号：CN106026105A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610586607.1
申请日：2016-07-22
Applicant: 浙江理工大学
IPC: H02J3/06
CPC classification number: H02J3/06 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于惩罚凹凸优化技术的电力系统最优潮流控制方法，包括以下步骤：首先获得电力系统网络参数，确定最优潮流控制问题的数学模型；接着利用惩罚思想和泰勒展开，得到最优潮流问题当前的近似凸问题；然后迭代地求解最优潮流控制近似凸问题得到各母线注入功率值；最后根据计算得到的母线注入功率值完成电力系统最优潮流控制。本发明利用惩罚凹凸优化技术设计电力系统最优潮流，能够在保证潮流方程可行性的前提下使得系统性能损耗最小。
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公开(公告)号：CN107332598B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710495044.X
申请日：2017-06-26
Applicant: 浙江理工大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的MIMO系统联合预编码和天线选择方法，包括以下步骤：首先通过已有的天线选择方法产生深度学习所需要的训练数据集；接着，建立深度学习模型，利用训练数据训练深度学习模型并保存；然后利用保存的深度学习模型完成天线选择；最后对所选择的MIMO子系统进行最优预编码设计。本发明利用深度学习技术设计MIMO系统联合预编码和天线选择，能够在获得良好系统信噪比的情况下实现较低的计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106026105B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610586607.1
申请日：2016-07-22
Applicant: 浙江理工大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于惩罚凹凸优化技术的电力系统最优潮流控制方法，包括以下步骤：首先获得电力系统网络参数，确定最优潮流控制问题的数学模型；接着利用惩罚思想和泰勒展开，得到最优潮流问题当前的近似凸问题；然后迭代地求解最优潮流控制近似凸问题得到各母线注入功率值；最后根据计算得到的母线注入功率值完成电力系统最优潮流控制。本发明利用惩罚凹凸优化技术设计电力系统最优潮流，能够在保证潮流方程可行性的前提下使得系统性能损耗最小。
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公开(公告)号：CN105651952A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610207797.1
申请日：2016-04-04
Applicant: 浙江理工大学
IPC: G01N33/03
CPC classification number: G01N33/03
Abstract: 本发明公开了一种提高亚麻籽油品质检测精度的方法，包括以下步骤：(1)通过进气装置将待测亚麻籽油挥发为待测气体并将该待测气体输入至检测装置；(2)检测装置通过气体传感器阵列对待测气体进行采集获取传感器数据并将该传感器数据发送到识别系统；(3)识别系统将所采集的传感器数据与预先存储的模板数据进行识别匹配后得出亚麻籽油品质检测结果；其中，预先存储的模板数据通过特定训练算法进行处理。采用本发明的技术方案，通过采用多个气敏传感器来检测挥发的亚麻籽油气体，从而能够快速、准确的鉴定亚麻籽油的品质；同时通过对标准传感器数据进行特定算法处理，从而大大提高亚麻籽油品质检测的精度。
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公开(公告)号：CN107181515B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710494524.4
申请日：2017-06-26
Applicant: 浙江理工大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于光滑近似思想的MIMO系统联合预编码和天线选择方法，包括以下步骤：首先获取多输入多输出(MIMO)系统的参数，建立MIMO系统天线选择问题的数学模型；接着利用光滑近似(SA)思想将MIMO系统天线选择问题转化为光滑问题，迭代求解该问题，完成天线选择；最后，对所选择的MIMO子系统进行最优预编码设计。本发明利用光滑近似思想设计MIMO系统联合预编码和天线选择，能够在获得良好系统信噪比的情况下实现快速的天线选择。
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公开(公告)号：CN107332598A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710495044.X
申请日：2017-06-26
Applicant: 浙江理工大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的MIMO系统联合预编码和天线选择方法，包括以下步骤：首先通过已有的天线选择方法产生深度学习所需要的训练数据集；接着，建立深度学习模型，利用训练数据训练深度学习模型并保存；然后利用保存的深度学习模型完成天线选择；最后对所选择的MIMO子系统进行最优预编码设计。本发明利用深度学习技术设计MIMO系统联合预编码和天线选择，能够在获得良好系统信噪比的情况下实现较低的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN107181515A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710494524.4
申请日：2017-06-26
Applicant: 浙江理工大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于光滑近似思想的MIMO系统联合预编码和天线选择方法，包括以下步骤：首先获取多输入多输出(MIMO)系统的参数，建立MIMO系统天线选择问题的数学模型；接着利用光滑近似(SA)思想将MIMO系统天线选择问题转化为光滑问题，迭代求解该问题，完成天线选择；最后，对所选择的MIMO子系统进行最优预编码设计。本发明利用光滑近似思想设计MIMO系统联合预编码和天线选择，能够在获得良好系统信噪比的情况下实现快速的天线选择。
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