本發(fā)明提供了一種基于規(guī)則幾何的UAV?V非平穩(wěn)信道建模方法，本發(fā)明用圓柱模型表征無人機側散射體分布，用單球模型表征移動車輛側散射體分布，用半橢球模型模擬城市街道環(huán)境，并且還使用了底面同心圓模型對地面一次反射分布進行了模擬。根據(jù)M2M信道...

本發(fā)明提供了一種低復雜度、高精度可變分數(shù)時延濾波器的設計方法，步驟1，采用Farrow架構實現(xiàn)可變分數(shù)時延濾波器VFD，獲取可變分數(shù)時延濾波器VFD的相關參數(shù)；步驟2，預先設計子濾波器系數(shù)矩陣，采用參數(shù)可調的窗函數(shù)設計子濾波器，調整不同...

本發(fā)明公開一種波長可調諧的高能量波段激光器及其波長調諧方法，屬于光纖激光器技術領域；激光器包括能夠輸出泵浦光的泵浦源，泵浦源沿著光出射方向依次設置有三合一混合器件、摻鐿光纖、偏振控制器一、偏振敏感隔離器、偏振控制器二，構成環(huán)形腔；泵浦光...

本申請涉及一種水下連續(xù)視頻幀增強并保持時間一致性的方法。該方法包括：獲取待增強視頻的水下連續(xù)視頻幀序列；依次將待增強視頻的水下連續(xù)視頻幀序列中的每張水下連續(xù)視頻幀輸入到訓練好的水下視頻幀增強模型的改進U?Net網絡單元進行處理，獲得第一...

本發(fā)明公開了一種用于眼鏡定位的定位方法及裝置，屬于可穿戴設備定位技術領域。方法包括獲取目標眼鏡的藍牙信號數(shù)據(jù)特征和超寬帶信號數(shù)據(jù)特征；將藍牙信號數(shù)據(jù)特征和超寬帶信號數(shù)據(jù)特征輸入到預先構建好的CNN模型進行特征融合得到融合特征，并對融合特...

本發(fā)明提供了一種用于透射和反射工作模式的超薄交叉極化轉換器，包括正方形介質基板和兩塊位于介質基板上下方的金屬層；所述上下層金屬層由金屬化通孔連接，上面各有一個“工”字型槽、八個齒狀槽和四十個圓孔；所述上下金屬層呈正交對稱。本發(fā)明采用超薄...

本發(fā)明公開了獲取高測量精度布里淵頻移分布曲線的方法、系統(tǒng)及設備，涉及分布式光纖傳感技術領域。本發(fā)明包括：接收原始時域信號，采用窗函數(shù)對時域信號進行逐幀固定步長掃描，并對每一幀信號片段實施傅里葉變換，獲得原始時頻分布曲線。本發(fā)明采取相關系...

本發(fā)明公開了高光譜圖像處理領域的一種高光譜圖像分類方法，旨在解決難以利用高光譜圖像中復雜信息導致識別準確性低技術問題。其包括：首先通過初步特征提取處理剔除無用信息；利用KAN卷積運算處理時元素之間相互學習激活的特性捕捉空間和光譜特征，并...

本發(fā)明公開了一種無人機飛行任務調度方法，包括以下步驟：(1)建立決策變量；(2)設置目標函數(shù)；(3)建立約束條件；(4)編碼生成初始染色體；(5)設置參數(shù)，用可變鄰域啟發(fā)尋優(yōu)生成初始化種群；(6)根據(jù)個體適應度計算選擇概率，根據(jù)概率選擇...

本發(fā)明公開了一種邊云環(huán)境下卷積神經網絡模型的協(xié)同推理方法，包括：將卷積神經網絡模型轉換為有向無環(huán)圖，并構建邊?云協(xié)同推理系統(tǒng)的目標函數(shù)與約束條件，在邊?云協(xié)同推理系統(tǒng)執(zhí)行給定的卷積神經網絡模型，獲得卷積神經網絡模型在異構設備上各層的執(zhí)行...

本發(fā)明公開了一種無人機飛行路徑規(guī)劃方法，包括以下步驟：（1）使用柵格法對飛行區(qū)域進行建模，對基本參數(shù)初始化；（2）基于改進的雙層蟻群算法進行無人機飛行路徑規(guī)劃；（3）輸出最優(yōu)規(guī)劃路徑；本發(fā)明提高了無人機飛行路徑規(guī)劃的效率、減少了規(guī)劃時間...

本發(fā)明公開了一種基于跨尺度令牌交互的Transformer單圖像超分辨率重建方法，包括：1、獲取低分辨率圖像，使用淺層特征提取模塊SFE從低分辨率圖像中提取初步的淺層特征；2、基于若干深度特征提取塊DFE構建主干網絡，其中，深度特征提取...

本發(fā)明公開一種多層貨架自動化倉庫中托盤和自動小車的智能調度的方法，提出了一種混合整數(shù)規(guī)劃模型和三階段啟發(fā)式算法，首先，分析在多層貨架和兩種存儲位置的自動化倉庫中，托盤分配運輸和車輛調度過程中涉及的主要因素；其次，將不同類型的托盤與其對應...

本發(fā)明公開了一種基于改進多目標蟻群算法的無人機集群任務分配方法，包括：根據(jù)優(yōu)化目標一和優(yōu)化目標二，分別構建兩個螞蟻組和相應的兩個啟發(fā)信息；將每個螞蟻組劃分成多個螞蟻子群，構建蟻簇；每架無人機基于其成員信息素來競爭獲取下一個任務的執(zhí)行權；...

本發(fā)明提供了一種基于可微分架構搜索的YOLO目標檢測方法和系統(tǒng)，所述方法首先構建了候選操作集合。然后，基于YOLO的網絡架構，設計了超網。隨后，使用可微分架構搜索方法對超網進行預訓練，交替優(yōu)化網絡權重與架構參數(shù)。最后，根據(jù)架構參數(shù)得到搜...

本發(fā)明公開了一種信息物理系統(tǒng)分布式安全狀態(tài)估計方法、裝置及存儲介質，屬于信息物理系統(tǒng)技術領域，信息物理系統(tǒng)分布式安全狀態(tài)估計方法包括：對系統(tǒng)動態(tài)模型進行可觀測分解以獲取局部可觀測矩陣對；根據(jù)局部可觀測矩陣對和局部不可觀測矩陣獲得分布式觀...

本發(fā)明提供了基于混合卷積操作的生成對抗網絡架構搜索方法和系統(tǒng)，所述方法首先設計了一個廣闊的搜索空間，進而構建一個融合了所有候選操作的超網，并將超網通過連續(xù)松弛的方法使其訓練過程完全可微，從而利用梯度下降方法進行高效的訓練，最后，選取各個...

本發(fā)明提出一種增強視角一致性的零樣本3D生成方法，旨在解決當前3D生成技術中，同一對象在不同視角下呈現(xiàn)出的不一致性問題，即“多面”問題。此問題源于預訓練生成模型的典型視角偏好。為此，本發(fā)明采用視角解耦方法VDM提取視角特征來消除視角先驗...

本發(fā)明公開了一種適用于遠程水面的船基無人機輔助降落系統(tǒng)，涉及無人機技術領域。本發(fā)明包括船基無人機及底座，所述底座的頂部轉動安裝有電磁吸附組件，所述船基無人機的底部轉動安裝有旋轉連接組件，電磁吸附組件通電后，旋轉連接組件與電磁吸附組件之間...

本發(fā)明提供了一種抗復雜干擾的網絡流信標編解碼方法，包括：將待編碼數(shù)據(jù)進行循環(huán)冗余校驗CRC編碼，并將編碼后的數(shù)據(jù)與已知標記碼序列結合后進行低密度奇偶校驗LDPC編碼處理，對于LDPC編碼后的數(shù)據(jù)，剔除其中的已知標記碼序列即M1序列并將標...