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公开(公告)号：CN104598759A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510079505.6
申请日：2015-02-13
Applicant: 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种卫星数据接收系统的效能评估方法，包括：构建卫星数据接收效能评估指标体系；计算卫星数据接收系统一级指标；计算卫星数据接收系统二级指标；计算卫星数据接收系统三级指标；计算卫星数据接收总体指标；效能评估结果展现。本发明针对现有卫星数据接收系统效能评估方法难以进行体系化、细致、全面评估的问题，提出了一套覆盖全面的、体系化的卫星数据接收系统效能评估指标体系，该指标体系包含四级指标，涵盖卫星接收任务规划算法评价、接收能力分析等多个方面。该方法具有结构明晰、易于分解和组合的特点，实现了卫星数据接收系统的多尺度效能评估。
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公开(公告)号：CN120046101A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510108180.3
申请日：2025-01-23
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态数据的航迹挖掘分析方法，属于遥感图像处理技术领域。其包括以下步骤：通过数据时空关联对四种模态的航迹数据进行筛选；对筛选后的航迹数据进行航迹分析，得到四种模态下的航迹；进行关联分析建模，确定四条航迹之间的关联关系；根据有关联关系的航迹点，通过置信度加权融合的方式，获得融合航迹；对没有关联关系的航迹点，在融合航迹中构造出对应时刻的航迹点；根据融合航迹中的所有航迹点，通过线性插值的方式，计算出四种模态下的航迹中所有时刻对应的航迹点，获得跨模态数据挖掘分析后的最终航迹。本发明在考虑数据深层特征的同时，也将数据的置信度和数据量考虑在内，可有效提高跨模态数据挖掘分析的精度。
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公开(公告)号：CN120010553A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510495638.5
申请日：2025-04-21
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G05D1/81 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及低空无人机智能控制领域，公开了一种服务于低空无人机安全飞行的大模型构建方法，利用神经网络大模型学习各种复杂飞行环境条件下的飞行姿态控制和飞行航路优化方法，经过模型压缩降低模型规模后，直接部署并运行在无人机上，以机载实时运行方式辅助无人机操控，实现低空复杂环境条件下的无人机自主安全飞行。传统方式下，以人工方式通过遥控链路对无人机进行操控，占用人力资源多，执行效率低。本发明提出的一种服务于低空无人机安全飞行的大模型构建方法，低空无人机安全飞行大模型相当于一个控制无人机的“大脑”，能够根据飞行环境和气象条件实时调整飞行策略，自主控制无人机安全飞行。
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公开(公告)号：CN119990111A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510066745.6
申请日：2025-01-16
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F40/242 , G06F40/30 , H04K3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的电磁频谱对抗策略提取方法，属于电磁频谱对抗策略生成和人工智能的交叉技术领域。本发明通过用户界面输入或导入对抗策略文本，基于大语言模型对文本内容进行语义解析，自动提取关键策略要素；生成符合预期格式的策略数据字典，并提供可视化编辑工具供用户修正策略参数；最终将策略以JSON等格式存储或导出，用于用频设备调用。本发明显著提升了对抗策略的生成效率，减少了环境训练的依赖，实现了领域知识的自然融合，具备高适应性和广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN116385510B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202310359767.2
申请日：2023-04-06
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于双向风格迁移的光学和SAR影像自动配准方法，属于遥感影像智能处理技术领域。本发明首先通过CycleGAN风格迁移网络将光学和SAR影像转化为伪SAR和伪光学影像，实现异源影像的同质化，随后采用SIFT分别对光学和SAR影像和转化后伪SAR和伪光学影像分别提取特征点集合，得到待配准光学影像的特征点集合和待配准SAR影像的特征点集合，接着提取光学混合描述子和SAR混合描述子，计算混合描述子近似度，对特征点集合进行筛选，最后通过RANSAC外点滤除获取匹配特征点对，完成光学与SAR的配准。本发明可实现光学和SAR影像的自动化配准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119519868B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510088499.4
申请日：2025-01-21
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04B17/391 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于置信区间上界的电磁波雨衰减模型选择方法，属于电磁波传播损耗技术领域。本发明采用改进的置信区间上界强化学习算法，将动作空间定义为多个不同的雨衰减模型，通过输入降雨率信息，系统能够在多个候选模型中动态选择最优模型；奖赏函数基于各模型预测的单位距离电磁波雨衰减值与实际观测值之间的绝对误差，误差越小奖赏越高，反之奖赏越低。通过不断迭代训练，本发明能够自适应地在不同环境中选择预测精度最高的雨衰减模型，从而提高电磁波传播预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119226723B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411746486.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F18/15 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提出了一种基于K‑means聚类算法的电磁频谱态势补强方法，涉及电磁频谱管理与态势感知领域，旨在通过非监督学习对电磁频谱数据进行有效补全，克服传统方法中对大量样本的依赖以及样本不均衡和迁移问题。本发明首先对目标区域进行网格划分，并通过测量设备采集各网格点的电磁频谱数据。然后，利用肘部法确定K‑means聚类的最佳聚类数，对采集的数据进行聚类分析，获取频谱态势的聚类中心。接着，基于聚类结果对缺失的频谱数据进行补全，生成完整的频谱态势图。通过相似度评估验证了补全数据的准确性。本发明降低了计算复杂性，提高了频谱态势感知的准确性和可靠性，适用于频谱资源的实时管理与优化。
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公开(公告)号：CN114358150B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202111569843.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06V10/75 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供一种SAR‑可见光遥感图像匹配方法，属于遥感图像处理领域。本发明使用地理编码对SAR和可见光图像进行粗配准；分别提取SAR和可见光遥感图像的多尺度融合结构方向图；将SAR和可见光的结构方向图输入伪孪生网络，利用注意力机制优化图像结构方向图；获取两幅结构方向图的相关性并确定最佳匹配位置。本发明可用于可见光遥感图像和合成孔径雷达图像的匹配，实现高精度且高效的SAR‑可见光遥感图像匹配。
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公开(公告)号：CN119338220A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411908148.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06F16/2453 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于全球剖分网格的卫星访问信息服务方法，属于卫星遥感领域。本发明基于全球网格剖分理论，将全球划分为若干网格，这些网格对全球无缝覆盖，且没有交叉，提前计算卫星对每个网格的访问信息进行存储；当接收到遥感观测需求时，根据观测需求位置快速计算出观测需求的对应网格，从数据库中检索出卫星对该网格的访问信息，将其作为卫星对观测需求的访问信息。本发明采用以空间换时间的方式，具有计算效率高、易于实现、易于扩展、兼容性强的特点，可解决大规模遥感星座对海量地面观测需求访问计算耗时长、不能满足时效性要求的问题。
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公开(公告)号：CN119293460A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411823072.6
申请日：2024-12-12
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/084 , H04L41/142 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种智能指挥控制网络结构和关键节点预测方法，属于通信侦察和人工智能领域。旨在实现对指挥控制网络中结构和关键节点变化的预测。所述方法包括步骤：首先，利用滑动窗口技术从通信侦察得到的数据中抽取指定积累时长的数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；然后，构建并训练一个基于门控循环单元的深度神经网络模型，通过不断调整积累时长以优化模型的预测性能；最后，使用训练好的网络模型对新的指挥控制网络数据进行预测，输出网络结构编号和关键节点编号。通过遍历不同的积累时长，本发明能够有效识别和利用通信侦察数据中的规律，从而提高模型的预测精度。本发明适用于复杂指挥控制网络的分析与预测，具有重要的应用价值。
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