郭剑辉
- 作品数：67 被引量：250H指数：9
- 供职机构：南京理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程军事更多>>
- 多波段空馈射频信号收发装置及强度计算与测定方法
- 本发明属于雷达标校领域，具体涉及一种多波段空馈射频信号收发装置及强度计算与测定方法。包括天线组合和收发组件电路；天线组合包括天线A和天线B两个宽带标准增益喇叭天线；收发组件电路集成了多个波段的射频信号收发功能，每个波段都...
- 郭剑辉邱雨珉李伦波濮存来
- 一种双模式雷达目标回波数字模拟及其发现概率计算方法
- 本发明公开了一种双模式雷达目标回波数字模拟及其发现概率计算方法，涉及雷达系统仿真技术领域，包括雷达回波模拟仿真平台，用于模拟目标回波信号的生成和处理，回波模拟模块，将目标信息转换成极坐标系下对应的信息，系统控制模块，用于...
- 郭剑辉 武忠鸣 顾捷濮存来李伦波
- 文献传递
- 基于强化学习的电网脆弱性分析方法
- 本发明公开了一种基于强化学习的电网脆弱性分析方法，涉及电力系统安全技术领域。该方法为：首先建立强化学习模型与电网级联故障模型，同时设置一定比例的线路为关键线路；然后使用强化学习模型根据电网级联故障模型的状态选择电网中一组...
- 张永乐李伦波濮存来郭剑辉
- 文献传递
- Rao-Blackwellised粒子滤波SLAM的一致性研究被引量：11
- 2008年
- Rao-Blackwellised粒子滤波SLAM(RBPF SLAM)算法的复杂度与特征个数呈线性关系,对于大规模SLAM有明显的计算优势,但是该算法不能长时间满足一致性要求,必须进行改进。采用归一化估计方差NEES对算法的一致性进行了分析,得出粒子耗尽是造成算法不一致的原因,并分别采用辅助粒子滤波及正则粒子滤波对算法进行改进,以得到一致的RBPF SLAM。最后,通过大量的Monte-Carlo仿真实验,验证了方法的有效性。
- 郭剑辉赵春霞陆建峰康亮
- 关键词：一致性
- 基于PF/CUKF/EKF的移动机器人SLAM框架算法被引量：15
- 2009年
- 提出了一种基于混合滤波的移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)算法框架,并利用统计理论对SLAM算法进行一致性评估,该算法框架将机器人SLAM中的联合后验概率分布分解为机器人路径部分及以机器人路径为条件的地图部分,使滤波器变成低维滤波,能够有效地提高计算效率.采用约束的无色卡尔曼滤波(CUKF)算法并融合新的观测数据使提议分布更加接近后验概率分布,并且能够精确估计移动机器人的位姿,进而通过扩展卡尔曼滤波(EKF)算法更新特征地图的位置.仿真实验表明该混合滤波技术为SLAM算法提供了一种有效可靠的途径,在一定条件下与其他SLAM算法比较会得到更高的精度要求.
- 石杏喜赵春霞郭剑辉
- 关键词：移动机器人混合滤波同时定位与地图创建
- 报文摘要算法MD5的分析与改进被引量：2
- 2014年
- MD5算法在数据加密方面有着广泛的应用,但是它无法抵御查字典攻击和差分等攻击。为此本文介绍了报文摘要算法MD5和Base64算法,以及在两种算法的基础上提出了MD5的改进算法,以应对以上被攻击的缺陷。
- 汪勋亮赵春霞郭剑辉
- 关键词：HASH函数字典攻击
- 基于单线激光雷达与视觉融合的负障碍检测算法被引量：18
- 2017年
- 近年来,无人车成为热门研究方向,而负障碍物检测是地面无人车环境感知与理解的任务之一。为此,提出一种基于单线激光雷达和单目视觉的负障碍检测算法。为弥补单线激光雷达在覆盖能力方面的不足,对检测到的负障碍区域在摄像机画面中进行跟踪,结合跟踪结果对负障碍区域做进一步判别。实验结果表明,该算法在多种实验场景下拥有96%以上的负障碍检测准确率,可有效应用于微小型地面无人车辆。
- 汪佩郭剑辉李伦波赵春霞
- 关键词：环境感知目标跟踪
- 基于描述符辅助的视觉惯导SLAM系统研究被引量：1
- 2022年
- 论文提出了一种基于描述符辅助光流跟踪的双目视觉惯性SLAM系统,在光流法的基础上,通过描述符进一步剔除离群点,增强了特征跟踪鲁棒性,且不增加计算复杂度;其中视觉部分集成了时序视觉约束和立体多视图视觉约束,利用预积分累积关键帧之间的IMU作为关键帧之间的约束。针对单地图的系统中轨迹跟踪出错会在位姿图中引入高度不确定性数据问题,增加了多地图模块,来处理不同时间序列的数据,合并子地图。最后在滑动窗口中联合优化模型参数,并在位姿图中进行全局优化。
- 蔡球球郭剑辉
- 关键词：立体视觉里程计
- 结合深度信念网络与支持向量机的地表分类算法被引量：2
- 2022年
- 由于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在高维度、非线性等情况下仍具有极高精确性故而被广泛应用于地形识别领域研究。在复杂的地形环境以及数据的不平衡等环境下,SVM可能会因为缺少较强的鲁棒性导致分类结果并不理想。论文以提高复杂地形环境下分类算法精确度为目的,在研究了深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)[1]与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的基本理论并进行有效结合后应用于地形识别领域。算法大致为将地形图片通过初始构建的深度信念网络结构对训练集进行训练进而优化重构网络结构,并通过测试集验证网络结构的有效性。在OUTEX数据集上的实验结果表明该算法对比地形分类算法中的SVM、GEPSVM等算法有更高的分类精确性。
- 黄勇郭剑辉
- 关键词：支持向量机局域二值模式
- 一种中频信号与数字信号双模式的雷达仿真平台
- 本发明提出了一种中频信号与数字信号双模式的雷达仿真平台，既能以中频信号模拟方式完整模拟雷达的控制和处理流程，又能在A/D卡和D/A卡不工作的情况下以数字信号模拟方式实现数据处理和闭环验证。本发明能够完整地模拟多功能雷达的...
- 郭剑辉牟升钟钎钎吴轶凡蔡球球
- 文献传递
