[发明专利]基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统在审
申请号: | 202010993013.9 | 申请日: | 2020-09-21 |
公开(公告)号: | CN112050825A | 公开(公告)日: | 2020-12-08 |
发明(设计)人: | 杨忠;李世华;杨俊 | 申请(专利权)人: | 金陵科技学院 |
主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34 |
代理公司: | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人: | 蒋昱 |
地址: | 210000 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 lgc mdl 非线性 信息 抗干扰 识别 导航 控制系统 | ||
1.一种基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统,具体步骤如下,其特征在于:
所述车辆导航系统在对应的机动车辆(7)内设置车辆导航系统,所述机动车辆(7)在对应的车道路面上行驶,所述车道内有信号设置区,所述信号设置区(6),并使用LGC-MDL对采集信息进行识别;
所述信号设置区(6)内的左转弯车道与直行车道之间的标示线和直行车道与右转弯车道之间的标示线上均信号标志,边界信号的各条形码的中点在对应的标识线上,各条码线与对应标示线垂直,所述车辆导航系统包括车辆导航系统控制器(1)、摄像头(2)和信号处理器,所述车辆导航系统控制器(1)通过连接线与摄像头(2)和信号处理器相连;
所述车辆导航系统是一个多层字典学习问题,多层字典学习第一层的目标函数计算公式为:
C1=[c1 c2 ...ci...cj...cn] (4)
其中,C1表示第一层字典稀疏系数的列向量组合,D1表示第一层字典,ci和cj分别是第i个样本和第j个样本的表示系数,wi,j是权重参数,nk是第i个样本对应类别的总样本数;
多层字典学习第k层的目标函数计算公式为:
其中,Ck表示第k层字典稀疏系数的列向量组合,Dk表示第k层字典;
多层字典学习第k层的目标函数计算公式为:
其中,Ck表示第k层字典稀疏系数的列向量组合,Dk表示第k层字典;
多层字典学习最后一层的目标函数计算公式为:
其中,C表示最后一层字典稀疏系数的列向量组合,DN表示最后一层字典,λ表示权重系数。
2.根据权利要求1所述的基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统,其特征在于:
所述信号处理器为WIFI信号处理器(3),所述车辆导航系统能够接收和处理基于WIFI技术的无线交通信号。
3.根据权利要求1所述的基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统,其特征在于:
所述信号处理器为Zigbee信号处理器(4),所述车辆导航系统能够接收和处理基于Zigbee技术的无线交通信号。
4.根据权利要求1所述的基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统,其特征在于:
所述信号处理器为Bluetooth信号处理器(5),所述车辆导航系统能够接收和处理基于Bluetooth技术的无线交通信号。
5.根据权利要求1所述的基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统,其特征在于:
所述LGC-MDL涉及字典学习为K-SVD,对于基于字典学习过程涉及到稀疏分解,此过程对采集的信号进行去噪,增加系统的抗干扰能力。
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