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公开(公告)号：CN119729557A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510232354.7
申请日：2025-02-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BD‑RIS的通信定位一体化方法及系统，涉及通信技术领域，该方法包括：构建BD‑RIS辅助ISAC网络模型，并确定用于DoA估计的CRB；根据BD‑RIS辅助ISAC网络模型，建立以基站发射功率、BD‑RIS结构和通信用户的SINR为约束，以最小化CRB为目标的优化问题P1，并将其变换解耦为关注双功能基站的发射预编码矩阵设计的优化子问题P2.1和关注BD‑RIS的最优反射系数矩阵设计的优化子问题P2.2，分别采用半正定松弛法和惩罚对偶分解法进行求解，最后通过交替迭代方式得到最优发射预编码矩阵和最优反射系数矩阵。本发明通过联合考虑双功能基站的发射预编码矩阵设计和BD‑RIS的反射系数矩阵设计，在满足通信用户信干噪比要求的同时，实现了DoA估计的CRB最小化。
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公开(公告)号：CN118311896A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410400864.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种具有拦截角约束的主从系统协同博弈制导律方法及系统，在建立的协同拦截博弈对抗模型的基础上,对领弹和从弹的制导律进行独立设计。首先，将领弹与目标建模为追逃博弈问题，基于最优控制方法，给出了解析制导律。然后，基于一致性理论和滑模控制，将剩余时间作为一致性共识变量，推导出沿视线方向制导律，实现所有导弹在有限时间内同时命中目标。最后，在视线法线方向，基于超螺旋滑模控制算法，通过控制拦截角误差和视线角速率，使每枚导弹能够以特定角度打击目标。本发明在面对高机动目标中，自身的过载能力和能耗约束均可达到最优，避免导弹因能耗过大而过载不足拦截目标失败，提高了目标拦截的精准性。
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公开(公告)号：CN113837237B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202111022948.3
申请日：2021-09-01
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于证据置信熵与相似性的多传感器融合目标识别方法，包括：获取目标所属的多种预设类型；各传感器确定当前目标属于各个预设类型的第一概率，获得当前目标的多个目标识别证据；各传感器计算当前目标的多个目标识别证据的相似性及不确定度，并确定不确定度权重和相似性权重；根据不确定度权重和相似性权重对第一概率进行加权，得到当前目标属于各个预设类型的第二概率；获取每个传感器对应的当前目标属于各个预设类型的第二概率之后，对N个传感器进行K次融合，第k次融合时按照预设顺序选取(k+1)个传感器，并确定当前目标所属的预设类型。对于多传感器多源信息融合的目标识别问题，本发明有效提高了目标识别的正确率。
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公开(公告)号：CN116740345A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310611452.2
申请日：2023-05-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种基于渐进式解析和共有性蒸馏的少样本遥感图像分割方法。设计了相应的语义分割网络，主要包括特征提取网络、渐进式解析模块和共有性蒸馏模块，其中，渐进式解析模块将支持掩码逐步解析为多个有价值的子区域，以提供更多分割对象中难处理部分的信息，可以有效地解决遥感图像存在较大类内多样性的问题；共有性蒸馏模块利用基类和新类之间的共有性提取丰富的原型表征，并通过相似度引导原型融合，能够克服图像较低的目标‑背景对比度的不足。本发明能够有效改善分割遥感图像时出现的分割目标主体不完整和无关干扰物错误激活的问题，提高分割对象的召回率，抑制无关干扰因素。
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公开(公告)号：CN115145295A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210824286.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种动态环境下无人机在线自主航迹优化控制方法，通过在传统方法基础上，考虑无人机多种约束条件，构建无人机非线性最优控制模型；利用滚动时域控制策略，将无人机整个自主轨迹控制区间分为多个滚动优化时间窗口，合理优化每一段轨迹；其间以无人机到达目标区域的飞行时间和受到威胁概率建立目标函数，通过自适应Radau伪谱法连续在线计算，实现无人机在线轨迹的实时控制优化。本发明能够在包含复杂地形障碍、动态威胁源、时敏目标等因素的不确定复杂战场环境下遂行对地突防作战任务，对无人机突防航迹控制的时效性、精确性以及自主化程度有极大提升；同时保证突防任务中无人机较低的飞行成本以及较高的生存概率与任务完成概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119363785A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411896764.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04L67/12 , H04L41/142 , H04L41/14 , H04L67/1004
Abstract: 本申请提出一种低空平台基站辅助的物联网边缘计算方法，属于农业物联网信息传输技术领域。该物联网边缘计算方法包括以下步骤：构建农业物联网的网络模型；利用网络模型的相关网络参数，分别构建任务计算模型、任务传输模型和能量消耗模型，并利用这三个模型构建总任务处理时延最小化问题；对总任务处理时延最小化问题进行求解，得到网络模型中所有子任务的优先级处理结果，按照优先级处理结果对网络模型中的所有子任务进行计算处理。本申请能够显著优化农业物联网的任务处理性能和响应速度。
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公开(公告)号：CN118659805A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411070249.X
申请日：2024-08-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04B7/04 , H04L9/40 , H04W12/00 , H04W12/37 , H04W16/26 , H04W28/10 , H04W4/44 , H04B7/145 , H04B7/185
Abstract: 本发明提供了基于速率拆分多址的空地协同安全传输及保密通信方法，传输方法包括：将发送信息划分为公共信息和私密信息，源基站通过智能反射面基于总保密容量将公共信息和私密信息传输至地面用户，地面用户先解码公共信息再解码私密信息。保密通信方法包括：基于连续凸逼近和半正定松弛技术优化智能反射面的相移，基于深度确定性策略梯度算法获得无人机的位置，确定并优化总保密容量，基于总保密容量进行空地协同安全保密通信。本发明划分公共和私密信息并优化智能反射面的相移和无人机的位置，根据优化的总保密容量协作通信，确保基于智能反射面的下行无人机‑速率拆分多址技术的协同通信在窃听者存在时的安全传输。
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公开(公告)号：CN118537644A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410670172.3
申请日：2024-05-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0985 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种任务特定适应图像预训练模型的小样本行为识别方法，冻结住原预训练模型原有参数，在每一层ViT内部额外添加可学习的适配器参数，利用冻结住的多头自注意力层完成时空信息建模以及任务特定的关键信息建模。本发明既可以有效缓解传统全部微调策略引起的过拟合问题，也能够根据给定小样本学习任务，增强任务特定的关键信息，从而充分利用预训练模型的先验知识，实现更好的小样本行为识别。
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公开(公告)号：CN118139078A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410230917.4
申请日：2024-02-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W24/02 , H04W84/06 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种UAV‑IRS辅助缓存中继网络安全通信控制方法及系统，基于信息安全传输系统模型构建合法节点之间的信号传输模型和窃听节点对合法链路的信号窃听模型，基于两跳下的安全保密速率，以第二跳的保密速率为基础，构建系统时延约束下的长时隙平均保密率最大化问题，系统时延约束下的长时隙平均保密率最大化问题的优化约束包括链路选择策略优化、无人机位置优化和IRS反射系数优化；在延迟约束下，固定两个变量，优化选择的变量，利用交替优化方法，迭代优化求解至结果收敛，得到关于当前时隙下最优的链路选择因子、无人机飞行速度与位置和IRS反射系数矩阵，实现系统整体安全传输速率。本发明考虑了联合优化链路选择策略、无人机位置和IRS的反射系数来提升系统平均保密率；同时引入约束时延，以确保信息包的时间效率，总目标是实现系统的安全传输速率最大化。
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公开(公告)号：CN113987789B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202111250404.2
申请日：2021-10-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机协同空战中的动态威胁评估方法，包括：获取我方无人机在预设时刻下的态势信息、以及敌方作战飞机的识别类型和在预设时刻下的态势信息；确定威胁属性模型，并确定预设时刻下各敌方作战飞机对我方每个无人机的态势属性威胁值；确定预设时刻下各敌方作战飞机对我方每个无人机的态势属性威胁值的综合权重；确定预设时刻下各敌方作战飞机对于我方每个无人机的态势属性威胁值的广义直觉模糊软集及广义直觉模糊加权平均值，并确定态势属性威胁值的目标综合威胁直觉模糊数；利用得分函数及精确函数评判目标综合威胁直觉模糊数，并按照评判结果进行威胁排序。上述方法降低了整体威胁评估的不确定性，进而提升威胁评估方法的合理性。
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