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公开(公告)号：CN118780030A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410701685.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06F30/20 , G01S7/02 , G01S7/282 , G01S7/35 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种单用户MUI能量约束下的DFRC系统恒模波形设计，属于波形设计领域。本发明提出了一个复杂度较低的基于不等式约束的流形优化框架，首先，本发明将每个用户的MUI能量约束通过平滑方法转化为罚函数的形式补充到目标函数中，得到了一个只有恒模约束的优化问题；然后，基于复圆流形天然地满足恒模约束，本发明提出了一种基于复圆流形的梯度下降方法去求解转化后的问题；最后，通过自适应更新惩罚参数来惩罚不等式约束项，最终使不等式约束满足条件，即保证每个用户的MUI能量是可控的。与现有方法相比，本发明所提方法在雷达端的SINR性能和发射方向图性能更好，同时通信端的每个用户的可达速率更高。
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公开(公告)号：CN118821617A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411044147.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01S7/02 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代深度展开网络的MIMO雷达恒模波形设计，属于波形设计领域。与传统的松弛方法或计算量很大的非松弛方法不同，本发明提出了一种计算效率高的、无需松弛的MIMO雷达恒模波形设计方法。本发明利用黎曼复圆流形天然地满足恒模约束的性能，通过将问题投影到黎曼复圆流形上，将其转化为无约束最小化问题，并可以使用黎曼梯度下降算法进行求解；进一步，将黎曼梯度下降算法展开为一个深度学习模型，构建了一个能自适应调整下降步长的迭代深度展开网络来优化波形。本发明能够取得更低的ISL，获得更好的自相关性与互相关性，更利于提高MIMO雷达对目标的探测性能。
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公开(公告)号：CN119070867A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411044148.5
申请日：2024-07-31
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04B7/06 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO通信中的系统保密率最大化设计，属于MIMO通信领域。本发明首先构建以最大化系统保密率为优化目标的优化目标函数，再基于发射端的加权向量构造流形#imgabs0#以满足恒模约束，从而将构建的优化目标函数投影到流形空间，转化为无约束分数的优化目标函数；利用Dinkelbach方法将无约束分数的优化目标函数转化为整数形式，最后基于迭代求解得到基站的加权向量的优化结果，本发明利用流形方法解决恒模约束，并提出了一种结合动量的流形优化方式。与现有方法相比，本发明以较低的时间复杂度实现了优化了通信系统的保密率。
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公开(公告)号：CN119004149B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411028295.3
申请日：2024-07-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2413 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及目标轨迹预测应用领域，公布了一种面向空中目标分类及行为识别的轨迹特征建模方法，主旨在于对高维的、不同尺度的空中目标轨迹时间序列信息实现了定长的、可解释性的特征表示。飞行行为主要包括民航机的平飞和转弯，轰炸机的俯冲，战斗机的复杂行为，侦察机的o型侦察等飞行行为。首先对空中目标轨迹数据进行预处理；基于不同飞行目标的速度范围，对预处理后的数据进行速度特征表示；基于不同飞行目标不同的转弯幅度范围，设计了单向双游走算法对飞行轨迹进行转弯特征表示；再结合目标飞行轨迹行为先验，对飞行轨迹进行局部行为编码，并得到局部行为特征；最后将得到的特征进行联合，采用聚类算法对空中目标行为及类别进行无监督识别。
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公开(公告)号：CN117152630A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311080420.0
申请日：2023-08-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光学遥感图像变化检测方法，属于遥感图像变化检测领域。首先获取光学遥感图像数据并对其进行预处理；然后采用两步递进式的结构，将Resnet18网络和Vision Transformer模型相结合，对变化前后图像的特征进行提取；接着将提取得到的特征输入到通道注意力模块，得到给予不同通道不同注意力大小的特征；接下来将得到的发生变化前后的特征送入到差异信息提取模块中，得到两幅遥感图像的差异特征图；最后将差异特征图送入到分类器中得到最终的变化检测二值图像，并将其与变化参考图进行对比。本发明对现有变化检测方法存在检测精度较低、误检、漏检概率较大，以及变化检测算法在不同数据集上普适性较差的问题进行了有效优化和改进。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106903244B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201710264730.6
申请日：2017-04-21
IPC: B21H1/06
Abstract: 一种离心铸造双金属异形环件热辗扩成形方法，属于环件加工技术领域，其特征在于包括以下工艺步骤：（1）根据双金属异形环件的尺寸，计算辗扩比K和环坯的尺寸；（2）辗扩孔型设计：采用闭式孔型辗扩，驱动辊为中部带有外台阶的柱形辊，芯辊为中部带有上、下外台阶，上、下外台阶之间为锥形柱面，驱动辊与芯辊的外台阶面相切合，形成成形腔；（3）辗扩成形加工：对离心铸造的内层Q345B、外层40Cr双金属环坯进行加热，确定环坯内层、外层初始温度及驱动辊转速和芯辊变速进给速度，当内层温度降至820~850℃时，辗扩结束。本发明优点是设备投资小，节能节材，双金属异形环件内、外层交界面结合强度高。
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公开(公告)号：CN102437019B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201110361521.6
申请日：2011-11-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机械弯曲台的SiN埋绝缘层上单轴应变SGOI晶圆的制作方法，包括以下步骤：1)SGOI晶圆顶层SiGe层面向上或向下放置在弧形弯曲台上；2)两根圆柱形不锈钢压杆分别水平放置在SGOI晶圆两端，距SGOI晶圆边缘1cm；3)缓慢旋动连接压杆的螺帽，使SGOI晶圆沿弧形台面逐渐弯曲，直至SGOI晶圆完全与弧形台面贴合；4)载有SGOI晶圆的弧形弯曲台放置在退火炉中进行退火；5)退火结束后缓慢降温至室温，取出载有SGOI晶圆片的弧形弯曲台；6)旋动连接压杆的螺帽，将压杆缓慢提升，直至弯曲的SGOI晶圆回复原状。本发明具有如下优点：1)热性能优良；2)应变效果高；3)表面粗糙度小；4)退火温度范围大；5)制作设备少且可自制；6)制作工艺简单。
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公开(公告)号：CN102170679B
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201110140972.7
申请日：2011-05-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Android系统的多机蓝牙群通信方法，主要解决现有移动G网或C网在弱信号区域数据通信质量差，通信费用高的问题。其实现步骤为：Android主、从设备开启蓝牙，主设备创建蓝牙适配器BluetoothAdapter，搜索周边从设备，主、从设备匹配连接，组建蓝牙微微网；主设备为每个从设备建立一个线程Thread，监听通信请求，每个从设备响应主设备建立的Thread线程，发起通信请求；主、从设备进行数据的发送与接收，并将收、发的数据信息即时更新到各自的消息界面上。本发明具有通信零费用，在弱信号区域通信效果好，且不需第三方介入的优点，适宜于短距离智能手机的数据通信。
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公开(公告)号：CN115205696B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210597023.X
申请日：2022-05-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及图像处理及机器视觉技术领域，提出了一种红外成像虚警源和目标协同建模与检测方法，主旨在于解决红外成像中因背景复杂、待检目标弱小、存在密集高反虚警源等特点，造成目标检测难度大的问题。并且，现有的检测算法只针对目标而忽略对虚警源的检测，为此，本发明提出一种虚警源和目标协同建模方案，同时利用了虚警源和目标的特征，更加接近红外成像模型的本质。主要技术包括，读入原始红外图像f0∈Rm×n，通过局部窗口移动构建张量块；对构建局部张量块进行低秩、稀疏分解，将虚警源和目标检测问题转化为高亮强纹理张量恢复及最优化问题；最后，通过背景、虚警源及目标的图像重建，得到目标和虚警源的最终检测结果T∈Rm×n、A∈Rm×n。
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公开(公告)号：CN118425913A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410515198.0
申请日：2024-04-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于模糊函数赋形的慢时间域波形向量优化方法，包括以下步骤：S1.基于慢时间域的距离多普勒模糊函数赋形问题进行建模；S2.将恒模约束下的非凸四次优化问题投影到黎曼复圆流形上，转化为无约束四次型问题；S3.将复圆流形上的梯度下降算法展开为网络层，构建基于复圆流形的模型自适应学习网络，网络自适应地学习每一层的步长，最终得到优化波形。本发明相对于现有方案具有更好的干扰抑制能力，能得到更高的SIR，更利于提高雷达对目标的探测性能。
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