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公开(公告)号：CN119854506A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411815829.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/96 , H04N19/20
Abstract: 本发明公开了一种通用视频编码中加速32×32编码单元划分选择方法及系统，方法如下：S1，以4×4编码单元作为特征提取的基元构成纹理特征的提取矩阵，以所述提取矩阵的极差Range、方差Var、绝对平均偏差MAD以及最大局部纹理作为判断编码单元继续划分的特征；S2，用步骤S1得到的特征作为输入，构建用于判断编码单元是否需要继续划分的随机森林分类器模型以及划分类型的启发式选择模型；S3，利用步骤S2得到随机森林分类器模型判断编码单元是否需要继续划分，若是，则采用步骤S2的启发式选择模型得到编码单元的划分类型。本发明通过使用机器学习与数据统计相结合的方法来预测及加速编码单元的划分过程，在保证节省时间的同时还能够兼顾编码效率。
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公开(公告)号：CN119044897B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411534626.0
申请日：2024-10-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/02 , G01S7/36 , G06F18/2321 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种智能化雷达信号分选方法，该方法首先仿真生成多部雷达脉冲序列。其次将雷达脉冲序列输入至脉冲宽度统计直方图模块，滤除雷达脉冲序列中的噪声干扰。然后使用基于密度的空间聚类算法DBSCAN和时间融合Transformer网络模型TFT，构建雷达信号分选模型。最后将滤除噪声干扰后的脉冲序列，通过雷达信号分选模型进行训练，根据输出的概率值，得到雷达信号分选结果。本发明减小噪声信号对脉冲分选的干扰，稀释密集脉冲流以降低分选压力，提高脉冲分选的性能和速度，能准确的进行脉冲信号分选。
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公开(公告)号：CN119298960A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411457684.8
申请日：2024-10-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种兼具低副瓣与定向信号调制的相控阵动态波控方法包括如下步骤：首先，根据相控阵确定信号定向时域的相位调制向量和幅度调制向量；设定主瓣区间和副瓣区间，并根据主瓣区间和副瓣区间建立动态空域响应；构建动态波控权重优化函数，并通过全局优化算法最小化优化函数，求出最优化的波控权重估计值；最后，将得到的最优化的波控权重应用于相控阵的收发通道。本发明提出的相控阵动态波控方法可利用时域的波控自由度，形成的波束副瓣电平随脉冲积累数增大而降低。
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公开(公告)号：CN117675208A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311385493.0
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国人民解放军93216部队 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了无需安全信道的基于安全多方乘积的匿名投票方法及系统，方法如下：对用户、投票发起者进行初始化；用户作为参与安全多方计算的各方，提交用户自己所计算的结果，将这个结果通过RSA加密算法进行加密之后进行变体，使得投票发起者最终得到正确的乘积值；投票发起者接收到来自各方的信息之后，验证用户身份的合法性，对于不同的用户，通过不同用户提交的验证信息来进行验证；经过用户认证阶段之后，投票发起者确定参与计算的各方是否为合法用户；在接收到来自各方的加密信息后，投票发起者将各方的计算结果进行乘积计算。本发明不仅可以更加准确的得到各方运算结果，进行统计，而且用户可在公共网络进行通信并能正确的判断用户身份。
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公开(公告)号：CN117668637A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311564967.8
申请日：2023-11-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及辐射源个体识别技术领域，为了提高低信噪比下识别准确率、有效性和可靠性，本发明提出一种基于差分重构星座图的辐射源个体识别方法，对各信号源的初始I/Q两路信号数据；进行差分处理后分别进行EMD、VMD、ITD分解，将分解后频率最高的三项相加重构后生成星座图，通过深度卷积神经网络进行辐射源个体识别。本发明通过三种不同的分解方式可以集合各分解的优势，使得个体特征更大可能的凸显出来，再利用深度卷积神经网络对图像处理方面的优势来进行识别，可以提高识别的准确率和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114896099B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210473290.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国人民解放军93216部队 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机存储技术领域，具体涉及用于泛在存储系统的网络环境自适应编码方法及系统。方法包括S1，在RS纠删码的基础上扩展纠删码参数；S2，采用有限离散时间马尔科夫链建模，进行数据修复过程；S3，估计数据修复过程所占用的带宽开销比例和数据丢失率，得到最优修复带宽开销及慢速节点分布；S4，通过EAP算法，根据网络环境自适应调整纠删码参数，得到维持期望持久性的最优纠删码参数；S5，通过ORP算法，根据泛在存储系统当前节点抖动率和慢速节点比例的情况下，得到最低修复带宽开销且满足期望持久性的最优纠删码参数。本发明具有在各种网络环境中都可以维持期望持久性的特点。
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公开(公告)号：CN115758087A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211515822.4
申请日：2022-11-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的非理想非均匀阵列单快拍测向方法，包括暗室采集数据并获取阵列导向矢量；计算阵列输出的协方差矩阵以及深度学习标签；生成深度学习网络训练数据集；设计深度学习网络架构与损失函数并训练网络；利用训练好的深度学习网络重构托普利兹协方差矩阵；利用重构的托普利兹协方差矩阵估计目标数以及信号波达方向。相对于传统处理方法，由于在网络训练过程中保持了协方差矩阵的托普利兹性，使得本发明方法能过获得高精度的测向性能。另外，本发明通过神经网络模型重构均匀线阵的协方差矩阵，同时完成了去噪、秩恢复、阵列插值和阵列校准功能，降低了后续常规阵列信号信号处理的难度。
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公开(公告)号：CN114896099A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210473290.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国人民解放军93216部队 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机存储技术领域，具体涉及用于泛在存储系统的网络环境自适应编码方法及系统。方法包括S1，在RS纠删码的基础上扩展纠删码参数；S2，采用有限离散时间马尔科夫链建模，进行数据修复过程；S3，估计数据修复过程所占用的带宽开销比例和数据丢失率，得到最优修复带宽开销及慢速节点分布；S4，通过EAP算法，根据网络环境自适应调整纠删码参数，得到维持期望持久性的最优纠删码参数；S5，通过ORP算法，根据泛在存储系统当前节点抖动率和慢速节点比例的情况下，得到最低修复带宽开销且满足期望持久性的最优纠删码参数。本发明具有在各种网络环境中都可以维持期望持久性的特点。
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公开(公告)号：CN114879137A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210661582.2
申请日：2022-06-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习重构协方差矩阵的互质阵波达方向估计方法。本发明方法步骤为：互质阵列布阵；互质阵列输出建模；深度学习标签的协方差矩阵建模；生成深度学习网络训练数据集；设计深度学习网络架构及构建半正定协方差矩阵；设置损失函数并训练深度学习网络；利用深度学习网络重构半正定协方差矩阵，并估计信号源数；利用重构的半正定协方差矩阵估计信号波达方向。使用本发明方法充分利用了深度学习强大的拟合能力，通过深度学习网络模型的输出直接重构均匀线阵的协方差矩阵，等效实现了虚拟阵列孔洞的插值问题。对应的波达方向估计性能相对于传统信号处理方法得到提升，估计的均方根误差更加接近克拉美罗理论下限。
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公开(公告)号：CN119537877B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411514576.X
申请日：2024-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于增量神经网络的雷达辐射源个体识别方法，该方法首先获取雷达辐射源数据样本，提取雷达辐射源数据样本的时频特征和双谱特征。其次以ResNet1D网络为基础，结合高效通道注意力ECA和自组织增量学习神经网络SOINN，构建雷达辐射源个体识别网络模型。最后将时频特征和双谱特征组合成双通道的样本，通过雷达辐射源个体识别网络模型进行训练、测试，输出雷达辐射源个体识别结果，完成雷达辐射源个体识别。本发明实现了有用特征的筛选，提高了特征的学习能力，进而提高识别的精确度，完成雷达辐射源个体的精确识别。
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