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公开(公告)号：CN113971502A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111044647.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于状态转移策略遗传算法的异构多无人机任务分配方法，包括：确定待执行任务，并在获取每个待执行任务的第一信息以及无人机的第二信息后，生成第一种群；若当前迭代次数大于等于2，则利用上一次迭代过程中得到的最佳个体对第一种群进行更新；根据预设收益函数、第一种群和更新后的第一种群，确定第二种群；从第二种群中确定交叉父代进行交叉操作，得到第三种群后，确定第三种群的收益；从第三种群中确定变异父代进行变异操作，得到第四种群后，确定第四种群的收益；确定本次迭代过程的最佳个体，在当前迭代次数达到预设迭代次数时，根据最佳个体确定各无人机对应的待执行任务。本发明提高了无人机任务分配方法的效率和收敛性。
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公开(公告)号：CN116229135B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202211557960.9
申请日：2022-12-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于高低层特征融合的小目标检测方法，包括：获取待进行小目标检测的目标图像；利用预设的基于多尺度融合策略的目标检测神经网络对目标图像进行小目标检测；其中，目标检测神经网络中基于一高低层特征融合模块实现对低层特征和高层特征的融合；高低层特征融合模块，用于分别对低层特征和高层特征进行预处理，以使低层特征和高层特征的维度相同；对预处理后低层特征先进行通道压缩再进行通道扩展，以保留小目标的有用信息以及过滤无用信息，得到通道压缩扩展特征；将通道压缩扩展特征与预处理后的高层特征进行相乘，并将乘积结果与预处理后的高层特征进行相加，作为高低层融合特征。本发明进一步提高了小目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118052712B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410204423.9
申请日：2024-02-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多阶段空频联合的遥感图像超分辨率重建方法，利用双支路空频信息提取网络同时获取遥感图像在频域上的全局频谱特征与空域上的空间细节特征；利用自适应空频选择注意网络对空频两支路特征进行自适应选择融合；将上述两个网络进行串联，视作多阶段U型编码‑解码网络架构中的特征提取基础组件，从而构成最终的多阶段空频联合遥感超分网络，能够有效挖掘遥感图像中的多层次空频联合特征，提高遥感图像超分辨率重建任务精度。本发明弥补了现有遥感超分网络仅聚焦于空域特征提取的局限性，具备从频域角度对图像内全局相关性建模的能力，增强了融合特征对于遥感图像的信息表达，有效提升遥感图像超分任务的重建精度。
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公开(公告)号：CN119363168A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411925941.6
申请日：2024-12-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04B7/04 , G06N3/006 , H04W72/044 , H04B7/185
Abstract: 本发明提出了一种基于UAV‑RIS的安全通信方法及系统，通过构建两跳信号模型，利用地面基站通过直接链路和辅助链路将信息发送至中继节点，同时目标车辆向中继节点发送干扰信号以降低窃听风险。另外，以地面基站发射功率、目标车辆发射功率、中继节点的放大系数及无人机飞行轨迹为参数，以最大化系统的安全能源效率为目标构建优化问题。使用萤火虫算法获得满足条件的初始飞行轨迹数据集，并利用DDPG算法进一步优化无人机的飞行轨迹，从而提升了通信系统的安全性和能源效率。
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公开(公告)号：CN118673400A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410691723.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/2415 , G01S7/02 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及了雷达资源分配调度技术领域，具体涉及了基于近端策略优化的机载雷达引导搜索决策方法及系统。构建包括上层策略模块和底层策略模块的决策模型，上层策略模块包括策略网络及价值网络；通过该决策模型采集雷达搜索决策轨迹，使用雷达轨迹进行上层策略模块策略网络和价值网络的训练，更新策略网络参数和价值网络参数；将当前观测状态输入训练好的决策模型，基于上层策略模块得到待搜索空域方位坐标，基于底层策略模块得到雷达波束驻留时间及波位搜索数据率，实现集群目标空域超视距分布场景下雷达引导搜索任务的决策。本方法决策更加精准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118052712A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410204423.9
申请日：2024-02-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多阶段空频联合的遥感图像超分辨率重建方法，利用双支路空频信息提取网络同时获取遥感图像在频域上的全局频谱特征与空域上的空间细节特征；利用自适应空频选择注意网络对空频两支路特征进行自适应选择融合；将上述两个网络进行串联，视作多阶段U型编码‑解码网络架构中的特征提取基础组件，从而构成最终的多阶段空频联合遥感超分网络，能够有效挖掘遥感图像中的多层次空频联合特征，提高遥感图像超分辨率重建任务精度。本发明弥补了现有遥感超分网络仅聚焦于空域特征提取的局限性，具备从频域角度对图像内全局相关性建模的能力，增强了融合特征对于遥感图像的信息表达，有效提升遥感图像超分任务的重建精度。
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公开(公告)号：CN115480493B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211116470.5
申请日：2022-09-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了空战模拟环境中隐蔽接近目标的机动控制方法，包括：获取当前我机和目标的态势参数和配置参数；根据态势参数确定相对态势参数；根据目标的态势参数和配置参数，确定目标的雷达主瓣盲区的频率范围，根据频率范围和目标的配置参数和态势参数确定径向速度范围；该范围是我机处于目标的雷达扫描盲区时的速度范围；在确定我机处于目标雷达扫描区域时，通过滑模控制方式计算过载值；过载值是我机相对于目标的雷达波束的径向速度达到目标速度值时所需的机动性能指标值；根据过载值控制我机驶入雷达扫描盲区。本发明可提高我机自身的隐蔽性和安全性。
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公开(公告)号：CN117880803A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311808740.3
申请日：2023-12-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/122 , H04W12/63 , H04W12/00 , H04B7/185 , H04W16/18 , G06N3/084 , H04W64/00 , H04B7/06 , H04W16/28
Abstract: 本发明公开了一种可重构智能表面辅助安全传感和通信控制方法及系统，构建由传感通信的基站、装配在无人机上的有源RIS、合法用户和窃听用户组成的安全传感和通信控制系统模型，并确定通信控制系统模型的安全传输速率；构建由传感通信的基站、装配在无人机上的有源RIS、合法用户和窃听用户组成的安全传感和通信控制系统模型，并确定通信控制系统模型的安全传输速率；基于最大化安全传输速率的优化问题，优化基站功率波束赋形以最大化安全传输速率；将ARIS辅助的ISAC网络环境建模为马尔可夫决策过程，通过深度确定性策略梯度算法优化无人机的位置，以最大化安全传输速率；本发明可根据时变的信道状态部署ARIS，最大化安全通信速率，保障信息安全传输。
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公开(公告)号：CN117494724A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311535080.6
申请日：2023-11-16
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F40/30 , G06N5/02 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供了一种通过融合医疗术语实体描述信息的语义增强方法，采用词嵌入技术对非结构化的文本信息进行预训练，并通过知识表示学习模型对结构化数据的语义编码原理，本发明提出结合文本描述的实体语义模型TransH‑DKRL，同时保留术语之间的结构信息。具体而言通过词嵌入对文本信息进行抽取，通过知识表示学习模型对医疗术语之间的结构信息提取，经过特征融合的方式结合两种信息，达到提取文本语义与术语语义的同时，抽取结构语义的目的。经过链接预测实验表明本发明达到取得了良好的效果。
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公开(公告)号：CN117424633A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311346953.9
申请日：2023-10-17
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种深度学习辅助有源ARIS下的安全通信传输策略及系统，联合考虑ARIS的水平位置和ARIS的波束赋形矩阵，最大化网络的安全速率。另外，与单纯考虑ARIS中成对的相移电路和功率放大器相比，充分考虑了有源ARIS的功率消耗，大大降低了网络的总功耗，使网络整体具有最小的安全能耗。
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