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公开(公告)号：CN114168340A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111524563.7
申请日：2021-12-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种多核系统同步数据流图实例化并发调度方法，应用于多核处理器数据流图调度领域，针对数据流角色调度的粒度过大、并发度不高；周期可行序列调度未考虑处理器当前状态，且level值计算较复杂；通信感知的自动计时方法对处理器的“忙”、“闲”状态缺少定量描述等问题，本发明首先提出同步数据流图角色实例图构造方法，依据数据平衡原理求解最小执行向量，根据最小执行向量值确定同步数据流图角色实例化个数，构造并发度更高的实例图；其次，改进level值计算方法，缩减在原始同步数据流图上创建额外顶点操作；最后，结合短作业优先和最早完成时间分配策略，提出多核系统同步数据流图实例并发调度方法，提升调度方法的加速比。
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公开(公告)号：CN102928836A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210419755.6
申请日：2012-10-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种地面目标跟踪方法。本发明的方法在基于道路信息辅助的基础上提出的，具体定义了道路信息的参数，提出了三个判定条件，即目标离开路段的判定条件，目标在节点处的判定条件，目标在某路段的判定条件，根据判定条件、道路信息和目标的预测状态和估计状态来实时更新交互式多模型的状态模型，即更新其模型数、模型结构和模型中参数。与现有方案相比，本发明的目标跟踪方法利用了道路信息，提高了地面目标的跟踪性能。
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公开(公告)号：CN114237297A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111568149.6
申请日：2021-12-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开一种基于神经网络训练学习的无人机群飞行控制方法，应用于无人机技术领域，针对现有技术很难根据复杂环境变化进行适应性调整的问题，本发明采用神经网络学习无人机集群控制模型，将集群中无人机的状态以及期望集群飞行速度作为神经网络的训练样本输入，并采用智能优化算法的解作为神经网络的标签样本；本发明采用局部集群飞行实现全局集群飞行的方法，集群中的每架无人机筛选距离自己最近且在可观察范围内的k‑1架无人机，根据其状态计算出自己的下一个局部最优状态；采用本发明的方法实现了速度、航向的更快收敛，特别是仿真时间得到了大幅度的降低；可见采用本发明方法的避障反应速度更快，能更有效的避障，保证集群飞行的安全。
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公开(公告)号：CN102831009B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201210304140.9
申请日：2012-08-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种相控阵雷达任务调度方法，具体包括如下步骤：汇总所有雷达事件；获取可在当前时间指针tp指向时刻执行的所有雷达事件；计算雷达事件综合优先级；获取tp处满足资源约束条件的雷达事件，得到最终事件类型集合。本发明的方法通过脉冲交错技术和时间指针，充分利用了驻留事件波束等待期，有效地提高了雷达系统资源利用率，降低了任务丢失率；考虑到了不同波形参数下脉冲交错时间和能量约束条件，更能满足复杂多变环境下要求自适应改变发射波形的需求。
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公开(公告)号：CN102831009A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210304140.9
申请日：2012-08-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种相控阵雷达任务调度方法，具体包括如下步骤：汇总所有雷达事件；获取可在当前时间指针tp指向时刻执行的所有雷达事件；计算雷达事件综合优先级；获取tp处满足资源约束条件的雷达事件，得到最终事件类型集合。本发明的方法通过脉冲交错技术和时间指针，充分利用了驻留事件波束等待期，有效地提高了雷达系统资源利用率，降低了任务丢失率；考虑到了不同波形参数下脉冲交错时间和能量约束条件，更能满足复杂多变环境下要求自适应改变发射波形的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114168340B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111524563.7
申请日：2021-12-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种多核系统同步数据流图实例化并发调度方法，应用于多核处理器数据流图调度领域，针对数据流角色调度的粒度过大、并发度不高；周期可行序列调度未考虑处理器当前状态，且level值计算较复杂；通信感知的自动计时方法对处理器的“忙”、“闲”状态缺少定量描述等问题，本发明首先提出同步数据流图角色实例图构造方法，依据数据平衡原理求解最小执行向量，根据最小执行向量值确定同步数据流图角色实例化个数，构造并发度更高的实例图；其次，改进level值计算方法，缩减在原始同步数据流图上创建额外顶点操作；最后，结合短作业优先和最早完成时间分配策略，提出多核系统同步数据流图实例并发调度方法，提升调度方法的加速比。
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公开(公告)号：CN109977514A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910206767.2
申请日：2019-03-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种雷达同步数据流图模型调度序列生成方法，包括创建雷达同步数据流图XML模型文件流指针，读取XML模型文件，提取同步数据流图模型中的图节点和有向边的原始信息，构建内存映射模型，根据内存映射模型计算同步数据流图模型调度序列。本发明采用XML模型文件描述雷达同步数据流图，并对同步数据流图XML模型文件的信息提取和内存映射，通过同步数据流图模型调度序列计算方法求解模型调度执行序列，最后自动生成同步数据流图模型调度程序C/C++代码，一方面实现求解雷达同步数据流图模型的调度序列，另一方面实现了由雷达同步数据流模型文件自动转换生成模型调度程序代码的功能，可以大大降低研究人员的编码工作量，进而提高了雷达仿真效率。
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公开(公告)号：CN102323972B
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201110142951.9
申请日：2011-05-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于雷达系统技术领域，公开了一种相控阵雷达资源管理方法。包括如下步骤：汇总所有雷达事件；提取雷达事件的原始特征参数；对雷达目标进行威胁度评估；获得雷达事件动态优先级；通过对雷达事件调度，获得最终事件类型集合。本发明的方法首先提取雷达事件的原始特征参数，然后获得雷达事件动态优先级，通过对雷达事件调度确定各种事件集合。获得的雷达事件优先级是根据环境变化而动态自适应改变的，更能满足复杂多变环境下的雷达资源管理的需求，从而避免了优先级不合理的问题，减小了雷达资源管理缺乏综合评判而有很强的人为因素的影响，有效地提高了雷达系统资源利用率。
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公开(公告)号：CN102289966A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110231141.0
申请日：2011-08-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G09B9/40
Abstract: 本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种雷达仿真系统。所述的雷达仿真系统的消息中心子系统包括接收消息单元、消息接收缓冲区单元、消息分发单元、消息处理单元和消息发送缓冲区单元。本发明的雷达仿真系统通过在消息中心子系统设置消息接收缓冲区单元、消息分发单元、多个消息处理单元以及消息发送缓冲区单元，把雷达仿真系统中的消息收发与消息处理分离开来，能够更快地响应仿真过程消息，实现多个消息处理并发执行，提高了消息处理速度，从而提高了消息中心子系统在雷达仿真系统流水线上的响应效率。
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公开(公告)号：CN117648624A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311617569.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/241 , A61B5/055 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种脑图识别方法、系统、计算机及存储介质，应用于医疗智能诊断技术领域，针对现有技术存在的对脑图识别准确率较低的问题；本发明以监督方式从fMRI数据中学习动态脑图信息，基于时频域编码器提取BLOD信号波形特征，学习并建立脑区节点特征的嵌入表示；计算BOLD信号波形之间的相关性，建立脑区之间边特征的嵌入表示；进而构建动态脑图结构；同时，提出基于自注意力的动态脑图邻接矩阵更新机制及可学习的图池化操作，进一步提升诊断识别结果的准确率。
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