公开(公告)号：CN107517088A

公开(公告)日：2017-12-26

申请号：CN201710733105.1

申请日：2017-08-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王卫东 ,  李博 ,  赵雪 ,  胡欣

IPC: H04B17/336 ,  H04B17/345 ,  H04B17/391 ,  H04B17/327 ,  H04J11/00 ,  H04B7/185

Abstract: 本发明涉及星地一体化系统基于混合信道衰落的干扰分析方法，属于电信通讯技术领域，本发明首先使用混合衰落模型EGK建立地面链路接收信号的概率分布密度；混合衰落模型中包含阴影衰落和多径衰落；然后使用Gamma分布表示其它ATC基站的集总干扰的功率谱密度；使用Shadowed-Rician模型表示卫星集总干扰的功率谱密度，根据用户接收功率的信干比门限值γth定义ATC用户中断概率Pout，获得ATC用户中断概率Pout的闭式表达，根据该公式利用Matlab工具计算Pout，进行ATC用户下行同频干扰分析。本发明方法进行干扰分析更加全面准确，计算更加快捷，进行干扰计算更快、更方便、更容易，能够快捷方便地获得干扰情况。

公开(公告)号：CN107395299A

公开(公告)日：2017-11-24

申请号：CN201710535011.3

申请日：2017-07-03

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 胡欣 ,  李博 ,  王卫东 ,  刘帅军 ,  崔高峰

IPC: H04B17/345 ,  H04W24/02

Abstract: 本发明公开了一种450MHz频段卫星气象业务与铁路列调系统的干扰分析方法，属于移动性场景与低轨卫星的干扰分析领域。本发明使用了实际应用中Argos系统以及铁路列调系统的参数，结合不同系统、不同业务中ITU提供的天线方向图和Argos系统中气象卫星轨道运行规律，分析了四种干扰情况，通过动态分析不同情况下的干扰，选择动态的信道传播模型与系统动态干扰门限值，使用最小二乘法校正四种干扰情况中的传播路径损耗，并以此分析低轨卫星与地面移动系统之间是否存在干扰。本发明的干扰分析方法反应了实际链路的性能，提高了干扰分析的准确性，给出了统一的干扰分析形式，适用范围更广。

公开(公告)号：CN113869136B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202111032840.2

申请日：2021-09-03

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李明 ,  辛欣悦 ,  张鹏 ,  吴艳 ,  徐大治 ,  郑佳 ,  胡欣

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于多分支网络的半监督极化SAR图像分类方法，实现步骤为；构建测试样本集、有标记训练样本集和无标记训练样本集；构建基于多分支网络的半监督极化SAR图像分类模型H；对极化SAR图像分类模型H进行迭代训练；获取PolSAR图像的分类结果。本发明在对图像分类模型进行训练的过程中，高级特征提取模块中的两个网络分别对有标记训练样本和无标记训练样本进行高级特征提取，然后通过三个分类模块进行不同方式的分类，MFB融合模块能够对有标记训练样本的每个第一高级特征与对应位置的第二高级特征进行MFB融合，有效解决了现有技术中的过拟合问题和冗余问题，提升了极化SAR图像分类的精度。

公开(公告)号：CN113869136A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202111032840.2

申请日：2021-09-03

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李明 ,  辛欣悦 ,  张鹏 ,  吴艳 ,  徐大治 ,  郑佳 ,  胡欣

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于多分支网络的半监督极化SAR图像分类方法，实现步骤为；构建测试样本集、有标记训练样本集和无标记训练样本集；构建基于多分支网络的半监督极化SAR图像分类模型H；对极化SAR图像分类模型H进行迭代训练；获取PolSAR图像的分类结果。本发明在对图像分类模型进行训练的过程中，高级特征提取模块中的两个网络分别对有标记训练样本和无标记训练样本进行高级特征提取，然后通过三个分类模块进行不同方式的分类，MFB融合模块能够对有标记训练样本的每个第一高级特征与对应位置的第二高级特征进行MFB融合，有效解决了现有技术中的过拟合问题和冗余问题，提升了极化SAR图像分类的精度。

公开(公告)号：CN109815401A

公开(公告)日：2019-05-28

申请号：CN201910061520.6

申请日：2019-01-23

Applicant: 四川易诚智讯科技有限公司 ,  电子科技大学

Inventor： 张军 ,  胡欣 ,  占梦来 ,  邹佩良 ,  王另

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/36 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明公开一种应用于Web任务搜索的人名消岐方法，包括：S1、提取HTML网页源码，并取出其中与人物信息无关的噪音；S2、提取人物网页特征集；S3、将步骤S2提取的人物网页特征集生成代表某个人物相关网页的组合特征向量；S4、采用凝聚层次聚类算法进行层次聚类，得到人物网页聚类结果；本发明的方法通过n元大写模型的引入，解决了传统的命名实体识别的限制，命名实体提取有限，无法对文本中许多特有词汇、专有词汇的提取；通过对提取的不同特征，按照其对人物表征的重要性，赋予不同的权重，提高了人名消歧的准确度。