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公开(公告)号：CN113792598B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202110915606.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明提供基于车载摄像头的汽车碰撞预测系统和方法，该系统包括：视频数据获取模块获取车载摄像头采集的视频数据；运动尺度变化模块根据获取的视频数据的光流变化和前景尺度变化，获取视频数据的尺度变化特征；LGMD脉冲神经网络模块根据获取的尺度变化特征，基于LGMD脉冲神经网络模型获取运动靠近特征；运动方向交叉模块根据获取的视频数据获取自身与前景物体的运动交叉特征；碰撞预测模块根据获取的运动靠近特征和运动交叉特征，基于碰撞预测神经网络模型进行碰撞预测处理，输出碰撞时间预测结果和碰撞位置预测结果。本发明能够实现车辆对危险运动目标的碰撞预测，有助于提高自动驾驶技术的安全性。
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公开(公告)号：CN113792598A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110915606.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明提供基于车载摄像头的汽车碰撞预测系统和方法，该系统包括：视频数据获取模块获取车载摄像头采集的视频数据；运动尺度变化模块根据获取的视频数据的光流变化和前景尺度变化，获取视频数据的尺度变化特征；LGMD脉冲神经网络模块根据获取的尺度变化特征，基于LGMD脉冲神经网络模型获取运动靠近特征；运动方向交叉模块根据获取的视频数据获取自身与前景物体的运动交叉特征；碰撞预测模块根据获取的运动靠近特征和运动交叉特征，基于碰撞预测神经网络模型进行碰撞预测处理，输出碰撞时间预测结果和碰撞位置预测结果。本发明能够实现车辆对危险运动目标的碰撞预测，有助于提高自动驾驶技术的安全性。
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公开(公告)号：CN118431764A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410645911.3
申请日：2024-05-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种调控任意模态组合准贝塞尔波束实现大角度偏转的方法，包括以下步骤；步骤1)：设定产生准贝塞尔波束的装置阵列位于笛卡尔坐标系的xoy面中，确定阵列参数与各准贝塞尔波束的参数；步骤2)：基于坐标变换计算每个阵列单元所需的补偿相位；步骤3)：根据步骤2)计算出的每个阵元所需补偿相位产生所需的任意模态组合的大角度偏转准贝塞尔波束。本发明实现高性能的大角度偏转准贝塞尔波束，该方法提升了偏转后波束的性能，扩大准贝塞尔波束的覆盖范围。
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公开(公告)号：CN118277712A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410419023.X
申请日：2024-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利用函数渐近表达式实现高效率皮尔西波束的方法，包括以下步骤；步骤1：计算皮尔西函数及其渐近表达式，用于后续离散化计算，以获得阵列单元补偿幅度和补偿相位；步骤2：计算每个阵列单元所需的补偿幅度和补偿相位，用于设计超表面单元的状态或阵列天线的幅相激励；步骤3：根据步骤2设计的超表面或阵列天线，产生自聚焦皮尔西波束。本发明通过对产生自聚焦皮尔西波束时每个天线阵元或超表面单元所需幅度进行函数渐近表达式拟合，并对渐近表达式进行平移并截断，实现高性能高效率的自聚焦皮尔西波束产生。
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公开(公告)号：CN109034224B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201810777205.9
申请日：2018-07-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供的基于双分支网络的高光谱分类方法，首先，通过数据重采样的方法，既保证训练过程中的每次迭代时输入数据各类别样本数量不是恒定相等的，又能保证在统计学上参与训练的每类样本是均衡的。这样不仅有效缓解了网络学习中的样本不平衡问题，同时保持了数据的多样性；为了提取数据多尺度特征，本发明使用了双分支的网络结构，通过三种训练策略，进行半监督学习，这样不仅扩充了训练集，而且通过集成学习策略，相比于其他分类方法，极大程度的提高了分类精度。本发明提出的基于双分支网络的高光谱分类方法不仅在性能上优于其他方法，而且在训练效率上也优于其他方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113534144B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202110826353.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于时差约束残差的分布式信号分选方法，其步骤为：计算主站和每个副站之间的时间窗；对落入时间窗内的所有到达时差，组成含有约束关系的候选时差组；利用候选时差组计算时差约束残差值组；通过判别门限判断时差约束残差的2范数，大于判别门限的判定为虚假时差组，否则判定为真实的时差组，将该时差组对应的脉冲信号作为正确的脉冲信号分选结果。本发明解决了现有技术利用脉冲描述字信息辅助匹配造成的信号错选、漏选，以及联合多参数信息筛选精脉冲对时多个辐射源的脉内参数信息非常相似造成的信号分选效果一般的问题，提高了信号分选的准确率。
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公开(公告)号：CN115225120A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210618017.8
申请日：2022-06-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B5/00 , H04B17/00 , H04B17/318 , H02J50/80 , H02J50/00
Abstract: 本发明涉及一种用于评估电磁超表面的无线射频功率传输效率的计算方法，至少解决基于超表面的无线能量传输系统的射频传输效率难以准确快速评估的问题。本发明方法主要通过数值计算的方式评估基于超表面的无线能量传输系统的射频传输效率，相比传统的计算公式大大提高了近场的评估准确性，相比仅通过仿真计算具有快速高效的特点，可以用于简化基于超表面的无线能量传输系统的设计与验证过程，对于开发基于超表面的远程、大功率无线能量传输技术和物联网技术具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109034224A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810777205.9
申请日：2018-07-16
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/627 , G06K9/6256 , G06N3/0454
Abstract: 本发明提供的基于双分支网络的高光谱分类方法，首先，通过数据重采样的方法，既保证训练过程中的每次迭代时输入数据各类别样本数量不是恒定相等的，又能保证在统计学上参与训练的每类样本是均衡的。这样不仅有效缓解了网络学习中的样本不平衡问题，同时保持了数据的多样性；为了提取数据多尺度特征，本发明使用了双分支的网络结构，通过三种训练策略，进行半监督学习，这样不仅扩充了训练集，而且通过集成学习策略，相比于其他分类方法，极大程度的提高了分类精度。本发明提出的基于双分支网络的高光谱分类方法不仅在性能上优于其他方法，而且在训练效率上也优于其他方法。
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公开(公告)号：CN118509999A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410708712.2
申请日：2024-06-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W72/044
Abstract: 一种基于OAM模态正交性实现无线携能通信系统的方法，包括；构建基于OAM模态正交性的携能通信系统框架并设定模态种类；设定不同涡旋波的能量配比；根据设定计算各发射端的各输入端口所需形成场的表达式，通过相位调制或幅度与相位共同调制产生所需形成的不同能量配比与不同涡旋模态的波束，实现可产生不同模态涡旋波的发射端，各输入端分别连接通信系统或传能系统的发射机。实现可接收发射端所产生不同模态涡旋波的接收端；将用于通信的输出端口接通信系统接收机，将用于传能的输出端口接传能系统的电路与负载；构成基于模态正交性的携能通信系统。本发明在现有系统基础上实现电磁维度拓展与涡旋波灵活调控，从而完成更优的无线携能通信性能。
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公开(公告)号：CN115225120B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202210618017.8
申请日：2022-06-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B5/00 , H04B17/00 , H04B17/318 , H02J50/80 , H02J50/00
Abstract: 本发明涉及一种用于评估电磁超表面的无线射频功率传输效率的计算方法，至少解决基于超表面的无线能量传输系统的射频传输效率难以准确快速评估的问题。本发明方法主要通过数值计算的方式评估基于超表面的无线能量传输系统的射频传输效率，相比传统的计算公式大大提高了近场的评估准确性，相比仅通过仿真计算具有快速高效的特点，可以用于简化基于超表面的无线能量传输系统的设计与验证过程，对于开发基于超表面的远程、大功率无线能量传输技术和物联网技术具有重要意义。
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