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公开(公告)号：CN114553364A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210189825.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PYNQ的无人机识别系统及识别方，所述无人机识别系统采用信号接收装置接收待识别无人机信号，将信号通过RJ45接口传送给PYNQ‑Z2，从接收到的射频信号中提取三阶累积量，作为每台无人机唯一的射频指纹特征，基于得到的无人机射频指纹特征，使用神经网络对射频指纹特征进行分类，利用神经网络加速IP核进行加速计算，可以对需要进行认证的无人机身份进行实时识别和认证。
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公开(公告)号：CN111405601B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202010236817.4
申请日：2020-03-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道图滤波器的传感器故障检测与定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）数据处理：2）获得最大残差振幅、平均残差振幅；3）阈值判断；4）得到结果。这种方法，能提高无线传感器网络中故障传感器的检测率、并且能够准确定位故障传感器的位置。
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公开(公告)号：CN114266312A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111582991.5
申请日：2021-12-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的射频指纹和通信协议的识别方法，包括如下步骤：1）获取接收机端信号；2）信号预处理；3）对I/Q信号进行差分处理得到差分星座轨迹图：4）制作神经网络的输入数据集；5）多任务神经网络训练；6）进行射频指纹识别和无线通信协议识别。这种方法能在单任务的基础上提高识别准确率和缩短训练时间，并且差分星座轨迹图能消除因频偏导致的星座图旋转的情况。
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公开(公告)号：CN112598934B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202011558568.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于北斗定位及无线组网的无人机侦测系统及侦测方法，所述装置包括一组结构相同的单节点阵列，其中，每个单节点包括顺序连接的数据采集传输及识别模块、北斗定位及组网模块、管控及反击模块，数据采集传输及识别模块设有接收天线，管控及反击模块设有发射天线，发射天线连接可调节功率的信号功率放大器。所述方法包括：1）数据采集存储及传输；2）信号识别；3）目标定位；4）无线组网连接；5）GPS诱骗信号生成；6）诱骗信号发送。这种系统成本低、探测范围广。这种方法准确率高、实时性强。
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公开(公告)号：CN110139233B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811472998.X
申请日：2018-12-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于时空特征融合的无线传感器网络数据修复方法，首先基于网络数据的时间域图模型和空间域图模型融合建立联合域图模型，然后根据网络数据在联合域图模型中相邻节点数据所具有的强关联性而设计迭代收敛算法，实现修复无线传感器网络数据的目标。通过仿真实验说明，与现有技术相比，本发明所介绍的网络数据修复算法的修复精度较高且收敛迭代次数较少，具有良好的修复性能。本发明为实现无线传感器网络中数据的修复提供了简单有效的解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113160069A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110216084.2
申请日：2021-02-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图信号的高光谱图像去噪方法，构建输入信号模型，并基于所述输入信号模型构建并优化图信号高光谱图像去噪模型；利用奇异值收缩方法对所述图信号高光谱图像去噪模型中划分出的第一子问题进行求解；对得到的第二子问题进行划分，并根据计算出的对应的自适应权重全变分项，使用迭代的基于梯度的快速边缘检测四邻域全变分算法对所有的所述第二子问题进行求解；利用软阈值收缩算子对得到的第三子问题进行求解，并对得到的所有的子问题的结果进行迭代；直至满足所述迭代终止条件，并计算出对应的峰值信噪比和结构相似性值，经过实验验证分析，提高光谱图像去噪效果。
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公开(公告)号：CN113064169A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110302804.7
申请日：2021-03-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多输入多输出随机频率分集阵列合成孔径雷达三维成像方法，将MIMO技术和频率分集阵列合成孔径雷达三维成像相结合，形成多输入多输出频率分集阵列三维合成孔径雷达系统，MIMO‑FDA阵列作为切航迹向的实阵列，在沿航迹向的不同观测点，为MIMO阵列选择一组随机的发射频率，MIMO‑FDA随运动平台运动，形成虚拟的FDA平面，实现对目标的三维成像。解决了发射端射发射宽带信号复杂，接收端信号不易分隔宽带信号的问题，采用少量阵元，又解决了平面频率分集阵列不易于阵列集成和实际应用困难的问题。
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公开(公告)号：CN112966595A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110237989.8
申请日：2021-03-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的传感器网络数据异常判决方法，其特征在于，包括如下步骤：1）对传感器网络数据进行图建模；2）使用图卷积网络提取图模型中的空间特征；3）使用门控循环单元提取图模型中的时间特征；4）使用全连接层对提取的时空特征进行异常判决；这种方法可以通过分析传感器网络的历史数据从而进行异常判决。
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公开(公告)号：CN110764152B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201911047640.7
申请日：2019-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01V3/12 , G06F16/903 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种无人机快速检测与识别的方法，所述方法包括如下步骤：1）信号采集；2）时频分析；3）查询最大值及坐标；4）坐标点转换；5）阈值判断；6）差分处理；7）特征提取；8）建立数据库；9）库内单一频段检测与识别；10）库外单一频段检测与识别；11）全频段检测与识别。本发明同时还公开了一种无人机快速检测与识别的装置。这种装置低功耗、无射频污染、成本低、组装方便、实用性好，这种方法操作简单、能够完成对民用低、慢、小型无人机的有效检测与识别，为合理规范管理无人机提供基础。
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