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公开(公告)号：CN112364845A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202110032828.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种信噪比评估方法、装置、电子设备和存储介质，包括：采集遥控环境信号；使用信噪比评估模型对所述遥控环境信号进行评估，得到信噪比评估结果；其中，所述信噪比评估模型是通过利用波形数据集训练神经网络模型得到的；通过生成跳频信号来模拟无人机遥控信号训练卷积神经网络模型，用训练好的信噪比评估模型来评估实际无人机遥控信号环境，能够准确高效地对无人机遥控信号环境进行信噪比评估，为解决无人机信号信道分配和探查无人机信号功率的问题提供了有效的信息。
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公开(公告)号：CN111740793B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010860360.4
申请日：2020-08-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/336 , H04B17/345
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应采样的无人机检测方法和系统，所述方法包括：通过分别设置于多个信道的多个无人机信号接收机接收遥控信号；针对每个信道，根据该信道的无线电环境计算采样点参数，根据计算的采样点参数调整该信道的无人机信号接收机的采样频率或采样持续时间；将每个无人机信号接收机输出的判决结果进行融合后，得到无人机的最终检测结果。应用本发明可以提高多通道检测的检测性能。
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公开(公告)号：CN111740793A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010860360.4
申请日：2020-08-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/336 , H04B17/345
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应采样的无人机检测方法和系统，所述方法包括：通过分别设置于多个信道的多个无人机信号接收机接收遥控信号；针对每个信道，根据该信道的无线电环境计算采样点参数，根据计算的采样点参数调整该信道的无人机信号接收机的采样频率或采样持续时间；将每个无人机信号接收机输出的判决结果进行融合后，得到无人机的最终检测结果。应用本发明可以提高多通道检测的检测性能。
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公开(公告)号：CN108566434B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201810416619.9
申请日：2018-05-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流行度与节点重要度的缓存方法及装置，涉及网络缓存技术领域。所述方法包括：当接收到网络设备发送的目标数据文件时，判断本设备是否为重要节点，所述目标数据文件是响应预设的用户节点发送的内容请求的数据文件；如果本设备是重要节点，则判断当前的缓存利用率是否超过预设阈值；如果判断结果为是，则存储所述目标数据文件；如果判断结果为否，则获取本设备当前存储的各数据文件以及所述目标数据文件的内容流行度；根据所述各数据文件以及所述目标数据文件的内容流行度，和预设的文件存储策略，确定用于存储所述目标数据文件的中间节点，并通过所述中间节点存储所述目标数据文件。采用本发明可以减轻重要节点的存储压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110874826A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911126984.7
申请日：2019-11-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像去雾化方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待去雾化图像以及盲去雾化模型；将所述待去雾化图像输入神经网络中，得到所述待去雾化图像的模糊核，其中，所述神经网络的损失函数是根据所述盲去雾化模型得到的，所述盲去雾化模型包括：暗通道先验；将所述模糊核代入盲去雾化模型中，得到非盲去雾化模型；根据所述非盲去雾化模型，对所述待去雾化图像进行去雾化，得到清晰图像。采用本发明实施例提供的技术方案在对图像进行去雾化时，可以提高盲去雾化模型的泛用性，从而提高对图像去雾化的准确性。
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公开(公告)号：CN110825032A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911127647.X
申请日：2019-11-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05B19/408 , G06N20/00 , H01J37/305
Abstract: 本发明实施例提供了一种离子束刻蚀加工的工艺参数确定方法、装置及电子设备，方法包括：从预先设置的工艺参数数据集中获取工艺参数组；将每个所述工艺参数组输入离子束刻蚀速率预测模型，根据所述工艺参数组包括的工艺参数，确定每个所述工艺参数组对应的离子束刻蚀速率；将所述离子束刻蚀速率中大于所述预设离子束刻蚀速率的离子束刻蚀速率去除；确定所述离子束刻蚀速率中最大的离子束刻蚀速率对应的工艺参数组包括的工艺参数，作为目标工艺参数。应用本发明实施例，可以方便确定最高的离子束刻蚀速率对应的工艺参数，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN109036452A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811031870.X
申请日：2018-09-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0272 , G10L25/45
CPC classification number: G10L21/0208 , G10L21/0272 , G10L25/45
Abstract: 本发明实施例提供了一种语音信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：确定待处理语音信息对应的目标矩阵的各特征值以及各特征向量；基于合成分析方法原理，计算待处理语音信息的能量与第一信息的能量的第一差值，计算第一差值与无语音信息中噪声信息的能量的第二差值；确定第二差值与能量阈值的差值最小时对应的目标第一信息对应的矩阵的秩；在各特征值以及各特征向量中，筛选与秩的数目相同的目标特征值以及目标特征向量；根据目标特征值以及目标特征向量确定的滤波方程，对待处理语音信息进行处理，得到目标语音信号。本发明实现了更精确的得到带噪语音信息中纯净语音信息。
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公开(公告)号：CN119740027A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411725487.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/092 , G06N3/098 , G06F21/62 , H04L27/00 , H04L41/16
Abstract: 本申请提供的基于联邦强化学习的数据增强方法及相关设备，实现对训练性能和增强样本数量的优化，包括：获取至少一个初始模型的第一模型参数；基于生成对抗网络处理第一模型参数，确定第一增强数据集；将至少一个初始模型通过联邦平均算法处理，得到全局模型；基于马尔可夫决策过程、第一模型参数以及第一增强数据集的第一样本数量，确定增强数据策略；根据全局模型的第二模型参数和增强数据策略，训练初始模型，得到局部模型；根据全局模型在测试集上的测试准确率和第二样本数量，得到策略奖励；基于多智能体强化优化算法，将初始模型、增强数据策略、局部模型以及策略奖励作为训练样本，存储到样本池中；根据训练样本迭代训练局部模型。
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