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公开(公告)号:CN116959111A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310934596.1
申请日:2023-07-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V40/20 , G06T5/30 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T5/40 , G06T7/136 , G06F18/10 , G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的动作识别方法及系统,获取反射电磁波并进行下变频得到中频信号;对中频信号进行采样,得到雷达原始信号;根据雷达原始信号获得雷达微多普勒谱;对雷达微多普勒谱进行特征增强,获得雷达增强谱图;基于SALT神经网络对雷达增强谱图进行处理,提取有效特征进行动作识别。采用轻量化、易部署的SALT神经网络和对雷达信号进行特征增强,大幅提升动作识别准确率。
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公开(公告)号:CN116887430A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310974939.7
申请日:2023-08-03
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种缓冲辅助中继网络NOMA/OMA传输策略选择方法及系统,将上行链路和下行链路结合起来,形成一个完整的发送端到接收端的信息传输网络,此网络含有缓冲辅助中继辅助,并基于保密率最大化,利用lyapunov优化理论对功率分配和传输策略进行联合优化,其中传输策略包含对传输链路和传输方式的灵活选择。同时,本发明研究了不考虑缓冲辅助的NOMA或OMA传输系统,并作为基准方案,仿真结果表明,自适应选择传输策略能有效提升系统的安全性能,并且在带有缓冲辅助中继的传输系统中,随着缓冲区的辅助以及容量上限的增加,系统保密率提高,但存在与信道匹配的上限。
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公开(公告)号:CN116229135A
公开(公告)日:2023-06-06
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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