-
公开(公告)号：CN103743401A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310752407.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型航迹质量的异步融合方法，具体基于Kalman滤波航迹质量，提出多模型航迹质量的概念，并在系统中引入反馈机制，给出了一种带信息反馈的异步多传感器航迹融合方法，该方法把全局状态估计的一步预测反馈到局部传感器，局部传感器基于该反馈信息得到所有采样点多模型航迹质量，并根据各点的多模型航迹质量分配权值，提高了局部传感器在融合时刻等效观测值的精度，从而提高全局状态估计的性能。
-
公开(公告)号：CN102798867A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210331215.2
申请日：2012-09-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机载雷达与红外传感器航迹关联方法，充分利用了机载雷达和红外传感器观测到的角度信息，包括方位角和俯仰角，首先基于模糊综合函数，利用机载雷达和红外传感器的观测信息建立综合判别函数，然后制定决策准则，最后通过综合判别函数的统计特性及关联率确定其判决门限，进行相关判决。本发明的积极效果是：在对传感器量测起源不确定性问题研究的基础上，以机载雷达和红外传感器为实例，基于模糊综合理论，提出了一种主被动传感器航迹关联方法，不仅可以解决多传感器观测信息具有的量测起源的不确定性问题，还可以应用于军事或民用领域中针对多传感器多目标跟踪涉及到的航迹关联问题。
-
公开(公告)号：CN102298728A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110236536.X
申请日：2011-08-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明属于数据融合技术领域，公开了一种目标威胁程度评估方法。本发明的方法首先建立威胁评估量化模型，确定各威胁因素的威胁指数；然后利用威胁指数初始化BP神经网络结构；再根据PSO算法确定BP神经网络的初始权值和阈值；进而获得威胁评估程度。本方法通过把BP神经网络和PSO算法结合起来对目标威胁程度进行评估，即是先通过PSO算法确定BP神经网络的初始权值和阈值，进而加快了BP神经网络的收敛速度和收敛精度，可有效避免BP神经陷入局部极小值，在提高智能性的基础上降低了复杂度。
-
公开(公告)号：CN102088666A
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN201110052108.1
申请日：2011-03-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种移动自组织网络系统的多播路由方法。本发明的方法是针对现有的多播路由方法不能满足节点高速运动情况下的自组织网络而提出的，包括节点定期发出HELLO消息，进行邻居节点探测及更新；源节点利用节点地理位置进行路由方位预测；源节点在得到多播组目标节点的位置信息后，在数据头部目标节点域中加入目标节点ID及位置信息，发送DATA消息，其他节点根据跟据其头部信息决定如何转发数据。本发明提出了一种基于位置信息预测的数据传输导向机制，并将延迟容忍技术应用于网络，在节点快速移动与拓扑快速变化环境下，使得本发明的方法在满足网络对于低时延的要求的前提下，提高了网络数据传输的使用效率和数据交付率。
-
公开(公告)号：CN118590878A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410679430.4
申请日：2024-05-29
IPC: H04W12/041 , H04W12/121 , H04W12/122 , H04L9/40 , H04W12/0433
Abstract: 本发明属于密码学与网络安全领域，提出了一种基于多客户端函数加密的抵抗恶意数据注入的隐私保护真值发现方案。针对移动群智感知中数据可靠性问题和隐私泄露风险，本发明通过结合多客户端函数加密与数据扰动技术，实现了在较低系统开销下的完全隐私保护和恶意数据过滤。算法包括系统初始化、感知报告生成、恶意数据检测、函数解密密钥生成、数据聚合和权重更新等步骤，有效提高了真值发现算法的计算效率和准确性，并保证了计算过程的非交互性。本发明适用于群智感知应用场景，能够容忍用户中途退出，增强了系统的容错能力和隐私保护效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115952428B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202211738054.9
申请日：2022-12-31
Applicant: 中国电子科技集团公司信息科学研究院 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F18/2321 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种基于GRU的群体任务识别方法，属于作战意图预测技术领域。本发明的方法包括：获取多个目标的原始数据；根据原始数据对多个目标进行分群，得到每个群体的类型；根据群体的类型生成群体意图与群体队形；根据原始数据中的目标占比与目标威胁计算出不同群体队形下的群体的威胁值与威胁半径，以及根据群体意图生成群体方向；将不同群体类型中的目标数目、意图数目、群体队形、群体方向、离散化后的群体的威胁值和威胁半径输入至GRU模型中，得到不同群体的战术任务意图。本发明利用GRU技术解决了长期记忆和反向传播中的梯度问题，网络参数更少，更易训练，能在很大程度上提高训练效率。
-
公开(公告)号：CN116050515A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211735137.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 中国电子科技集团公司信息科学研究院 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明提供一种基于XGBoost的平行推演多分支态势预测方法，包括如下步骤：根据时间序列对战场态势数据进行排序并进行数据预处理和数据分配；其中，数据预处理包括对战场态势数据进行离散编码，并将离散编码后的战场态势数据进行稀疏编码；数据分配包括将战场态势数据集按照留出法划分成训练集和测试集；根据数据预处理的结果以及数据分配的结果训练XGBoost模型，并利用XGBoost模型输出战场未来态势概率；建立贝叶斯网络，估计战场未来态势对应的作战效益；根据战场未来态势概率以及战场未来态势对应的作战效益计算战场未来态势得分并输出多分支态势。本发明的一个技术效果在于，设计合理，能够准确地预测并输出多分支态势。
-
公开(公告)号：CN116029379A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211737280.5
申请日：2022-12-31
Applicant: 中国电子科技集团公司信息科学研究院 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06N7/01 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/211 , G06N3/126 , G06N5/01
Abstract: 本发明实施例提供一种空中目标意图识别模型构建方法，包括：获取空中所有不同类型飞机的类型数据以及所有不同类型飞机在不同意图下的意图数据，作为训练集；建立基于特征选择以及决策树的飞机类型识别模型，并利用类型数据对所述决策树进行训练，利用意图数据进行参数学习，得到训练好的飞机类型识别模型；对所述飞机类别识别模型预测输出的不同类型的数据进行处理；建立多个静态贝叶斯网络模型；其中，每个所述静态贝叶斯网络模型对应一个类型的数据，将处理后的所述不同类型的数据输入对应的所述静态贝叶斯网络模型进行训练，最终得到训练好的基于决策树和静态贝叶斯网络模型的空中目标意图识别模型。可以准确预测得到不同种类飞机的不同意图。
-
公开(公告)号：CN110610192A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910727149.2
申请日：2019-08-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种频谱空间信道聚类方法，解决的是存在聚类效果不合理和可靠、聚类时间效率、非聚类信道点不能聚类的技术问题，通过采用利用改进的信道相似性计算方法计算相似性，对聚类信道作为代表信道，用于非聚类点使用基于代表信道占用状态序列的频繁模式挖掘算法进行二次聚类，将二次聚类的新信道以及第一次聚类的信道综合作为最终聚类结果进行输出的技术方案，较好的解决了该问题，可用于频谱感知、频谱态势分析、频谱智能化管理、以及认知无线电分析过程中。
-
公开(公告)号：CN108521326A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810317657.9
申请日：2018-04-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于向量同态加密的隐私保护的线性SVM模型训练算法，属于信息技术安全领域，包括以下步骤：步骤1.使用者采用基于向量的同态加密方案VHE对训练数据集进行加密，并将加密结果发送至服务器；步骤2.服务器对加密结果进行计算，得到密文线性核函数矩阵并将密文线性核函数矩阵返回至使用者；步骤3.使用者对密文线性核函数矩阵进行解密，得到明文线性核函数矩阵并将明文线性核函数矩阵发送至服务器；步骤4.服务器采用密文SMO算法对明文线性核函数矩阵进行训练，并将训练结果返回至使用者。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
95
records
(took 0.093 seconds)
