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公开(公告)号：CN104732546B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201510155396.1
申请日：2015-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种区域相似性和局部空间约束的非刚性SAR图像配准方法，主要解决现有刚性配准方法应用于大幅SAR图像配准效果不佳的问题，其实现的步骤是：1.输入两幅SAR图像；2.提取输入图像的特征点，计算局部特征描述符相似性；3.构建特征点背景区域相似性；4.构建特征点局部空间约束条件；5.根据步骤2、3和4构建匹配代价函数；6.利用概率松弛算法对匹配代价函数进行迭代优化，得到最佳匹配点；7.根据最佳匹配点，获得几何形变参数，得到配准结果。本发明与现有技术相比，增强了对斑点噪声和特征异常点的鲁棒性，提高了模拟非刚性形变的能力，提高了大幅实测SAR图像配准效果，可用于图像融合和变化检测。
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公开(公告)号：CN103914847A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410143117.5
申请日：2014-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法，主要解决了传统SIFT方法应用于合成孔径雷达SAR图像配准失效或精度较低的问题，本发明实现的步骤是：(1)输入两幅图像；(2)提取SIFT特征；(3)筛选特征点；(4)滤除错误匹配点对；(5)获得几何形变参数；(6)得到配准结果。本发明与现有技术相比，改善了对错误匹配点的滤除能力，增强了对噪声的鲁棒性，从而提高了实测合成孔径雷达SAR图像配准的精度。
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公开(公告)号：CN103606164A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310647726.X
申请日：2013-12-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高维三重马尔可夫场的SAR图像分割方法，主要解决现有技术中分割区域一致性不足的问题，其实现步骤是：(1)输入SAR图像，并对其初始化分割获得分割标记场；(2)通过自协方差运算，建立附加标记场；(3)计算像素点分割标记可靠性参数；(4)计算像素点与其高维邻域内像素点的起伏相似性参数；(5)构建高维邻域下分割标记场、附加标记场以及SAR图像三者的联合分布概率；(6)基于联合分布概率，构建后验边缘概率分割模型；(7)最大化后验边缘概率更新分割标记场和附加标记场，获得最终分割结果。本发明提高了同质区域的分割一致性及异质区域的分割精度，可用于SAR图像目标检测与识别。
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公开(公告)号：CN118429861A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410537577.X
申请日：2024-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林安维科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及视频处理技术领域，具体涉及一种基于图卷积的自适应相关性半监督学习方法，通过对视频进行预处理，按照动作类别将视频切分成不同的视频片段；提取视频样本数据的特征，并将所述视频样本数据划分为有标签数据和无标签数据；基于所述视频样本数据的特征来构建视频数据的图结构；利用所述图结构，引入自适应的权重计算方法，根据节点特征相似度得到最新的相关性权值；从有标签数据和无标签数据中学习全局拓扑信息；对源节点特征进行线性变换，然后将源节点特征和相邻节点特征进行聚合，得到输入特征；将输入特征引入分类层进行训练，得到最终模型；使用测试数据对模型效果进行评估，得到模型的识别性能。
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公开(公告)号：CN118428416A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410538759.9
申请日：2024-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林安维科技有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种基于图数据模型的卷积网络特征学习方法，首先通过将网络中的特征学习表示为最大似然优化问题，再基于所述最大似然优化问题提出两个标准假设，基于两个标准假设简化最大似然优化问题，利用随机游走策略搜索所述网络邻域；设置两个参数b和d来引导所述随机游走策略；利用随机梯度下降优化特征，得到最新的特征表示，最后将所述最新的特征表示应用于图卷积网络模型中进行下游任务。本发明解决了现有技术中由于依赖于固定的网络邻域概念，从而导致对网络中特有的连接模式不敏感，无法得到有效的节点特征表示的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109257127B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201811034509.2
申请日：2018-09-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应随机共振的通信信号检测方法。解决了现有技术中随机共振的系统结构参数和计算步长选取难的问题。实现步骤为：输入通信信号，对粒子群确定参数并初始化；对接收信号进行时间上的采样；建立自适应随机共振系统模型；用粒子群优化算法计算随机共振系统的适应度值；判断迭代是否终止；输出已检测信号。本发明以随机共振系统为模型建立粒子群，用粒子群算法确定系统结构参数和计算步长，实现自适应控制，将输出信噪比和误比特率作为适应度值，用粒子群优化算法寻优，获取自适应随机共振系统的最佳结构参数，能够最优地检测出噪声背景下的微弱信号。本发明大幅度提高了输出信噪比，降低了误比特率，用于数字信号检测。
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公开(公告)号：CN112924749A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110156715.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无监督对抗学习电磁频谱异常信号检测方法，该方法为：对获取的功率谱数据进行预处理，获得功率谱密度估计；通过所述功率谱密度估计构建基于深度学习的电磁频谱异常检测模型；通过所述电磁频谱异常检测模型对任意一功率谱数据确定重构误差Lr和判决器损失Ld；根据所述重构误差Lr和判决器损失Ld确定异常结果Aresult，并且通过异常结果Aresult确定电磁频谱数据是否存在异常。本发明结合功率谱数据的局部特性，使用卷积神经网络代替传统方式的全连接网络，减小了网络的规模；采用对抗自编码器，将对抗思想引入电磁频谱异常信号检测，能够学习到更加有效的特征，相比传统普通的编解码器模型有更好的检测能力。
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公开(公告)号：CN111680666A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010613485.7
申请日：2020-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了欠采样跳频通信信号深度学习恢复方法，解决了现有技术中信号恢复方法计算复杂度高，计算效率较低，重构精度低的问题。实现步骤为：构建卷积神经网络和变分自编码器网络，引入新的网络结构和参数设置，构建最优的神经网络结构；跳频信号线性测量；数据预处理，用分离复数的实部和虚部的数据预处理方式，得到输入神经网络的数据格式；训练卷积神经网络和变分自编码器网络；跳频信号恢复。本发明构建权值共享，稀疏连接的两个网络，用数据预处理方式，得到输入神经网络的数据格式，通过训练好的最优神经网络结构和参数设置重构原始跳频信号。大幅度提高了信号恢复的准确率，降低了重构的误差和计算复杂度，用于跳频通信系统。
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公开(公告)号：CN109257127A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811034509.2
申请日：2018-09-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应随机共振的通信信号检测方法。解决了现有技术中随机共振的系统结构参数和计算步长选取难的问题。实现步骤为：输入通信信号，对粒子群确定参数并初始化；对接收信号进行时间上的采样；建立自适应随机共振系统模型；用粒子群优化算法计算随机共振系统的适应度值；判断迭代是否终止；输出已检测信号。本发明以随机共振系统为模型建立粒子群，用粒子群算法确定系统结构参数和计算步长，实现自适应控制，将输出信噪比和误比特率作为适应度值，用粒子群优化算法寻优，获取自适应随机共振系统的最佳结构参数，能够最优地检测出噪声背景下的微弱信号。本发明大幅度提高了输出信噪比，降低了误比特率，用于数字信号检测。
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公开(公告)号：CN109148243A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810955279.7
申请日：2018-08-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01J23/52
Abstract: 本发明公开了一种适用于螺旋线行波管的宽带大功率输能结构，输入同轴线与匹配段同轴线连接，匹配段同轴线的外导体连接渐变双脊波导的外壳，内导体自渐变双脊波导的中点伸入渐变双脊波导内腔一段长度形成同轴线探针，过渡矩形导体位于渐变双脊波导中顶部脊棱与后腔匹配脊棱之间，同轴线探针连接过渡矩形导体，过滤矩形导体另一端和阻抗变换脊棱连接，阻抗变换脊棱用于实现过渡矩形导体和WRD650双脊波导脊棱间的模式变换，渐变双脊波导另一端和WRD650双脊波导连接，在WRD650双脊波导中插入方形介质窗片。本发明适合螺旋线行波管的宽带、大功率输出。
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