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公开(公告)号：CN106483534B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610877175.X
申请日：2016-10-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S19/23
Abstract: 本发明公开一种分布式全数字的北斗卫星导航仿真方法。本发明的步骤为：(1)初始化；(2)发送导航电文、场景信息；(3)生成北斗卫星导航信号；(4)生成带码偏的北斗卫星导航信号；(5)判断4个北斗卫星导航卫星是否均生成带码偏的北斗卫星导航信号，若是，执行步骤(6)，否则，执行步骤(3)；(6)获取北斗卫星导航的卫星伪距和卫星坐标；(7)确定北斗卫星导航接收机的经度、纬度、高度。本发明实现了北斗卫星导航信号的仿真，能对比不同对流层延迟模型的定位效果对于定位误差的影响。
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公开(公告)号：CN102289749A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110257383.7
申请日：2011-09-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于多智能体协同进化的任务排序方法，主要解决现有任务排序方法对进化过程中种群多样性保持效果不佳的问题。其实现步骤如下，(1)设置参数；(2)初始化；(3)存储信息；(4)竞争操作；(5)迁移操作；(6)交叉和变异操作；(7)存储信息；(8)判断当前循环的代数是否达到最大代数，如果满足则进行下一步，否则当前循环的代数加1，转到步骤(4)；(9)筛选结果；(10)输出任务排序结果。本发明具有对进化过程中种群多样性保持效果好的优点，能有效抑制过淘汰现象，利用筛选结果的步骤节省了用户的选择时间。
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公开(公告)号：CN102737381A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210194504.2
申请日：2012-06-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于混合二分图聚类集成的图像分割方法，主要解决现有技术中集成时需要对类别标记进行配准和信息利用不足的问题。其方法步骤为：(1)输入一幅待分割图像；(2)判断图像是否为彩色图像；(3)提取图像特征；(4)生成特征数据聚类标号；(5)生成解集合；(6)生成级联块矩阵；(7)构建混合二分图；(8)生成嵌入矩阵；(9)K均值聚类；(10)标记图像；(11)产生分割图像。本发明有效的利用了图像初分割结果中的数据和类别信息，能发现更多细节，集成时不需要进行类别标记配准，节省了计算资源；对所有图像像素特征数据进行集成，能够解决子测试样本集对分割结果影响大的问题。
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公开(公告)号：CN102612036A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210102097.8
申请日：2012-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W16/10
Abstract: 本发明提出了一种基于相位离散迭代的认知网络频谱分配方法，克服现有技术中频谱使用效率较低且用户花费较高的问题。其实现步骤是：(1)生成认知网络的频谱干扰图；(2)建立反图模型；(3)获得振荡器的相位值；(4)节点分组；(5)组排序；(6)频谱排序；(7)分配频谱；(8)获得频谱分配方案。本发明提出的方法利用相位的离散迭代，提高了并行处理能力，加快了频谱分配过程，有效提高了频谱的使用效率；同时，该方法在频谱分配的过程中充分考虑了用户购买频谱时的花费，给尽可能多的用户分配费用较低的频谱，因而降低了认知网络中用户的总花费。
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公开(公告)号：CN102355393A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110289983.1
申请日：2011-09-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于振荡器相位同步的网络社区划分方法，克服了现有技术中划分效率低，耗费时间长以及传统Kuramoto模型中只有正耦合系数而不能体现社区结构的问题。其实现步骤是：(1)绘制网络结构图；(2)生成网络邻接矩阵；(3)求解节点相位值；(4)判定节点相位是否同步；(5)检验划分结果。本发明提出的方法使用加入正负耦合系数的Kuramoto模型，基于振荡器相位同步原理，通过微分方程的并行处理方式有效地提高了节点相位同步的效率，得到准确的社区结构划分结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102737381B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201210194504.2
申请日：2012-06-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于混合二分图聚类集成的图像分割方法，主要解决现有技术中集成时需要对类别标记进行配准和信息利用不足的问题。其方法步骤为：(1)输入一幅待分割图像；(2)判断图像是否为彩色图像；(3)提取图像特征；(4)生成特征数据聚类标号；(5)生成解集合；(6)生成级联块矩阵；(7)构建混合二分图；(8)生成嵌入矩阵；(9)K均值聚类；(10)标记图像；(11)产生分割图像。本发明有效的利用了图像初分割结果中的数据和类别信息，能发现更多细节，集成时不需要进行类别标记配准，节省了计算资源；对所有图像像素特征数据进行集成，能够解决子测试样本集对分割结果影响大的问题。
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公开(公告)号：CN102611588B
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201210085015.3
申请日：2012-03-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提出了一种基于自动相转换聚类的重叠社区网络检测方法，克服现有技术中处理较慢，复杂性较高且在检测重叠社区时必须事先已知社区结构和社区个数的问题。其实现步骤是：(1)生成网络邻接矩阵；(2)初始化；(3)更新节点相位；(4)处理更新后节点的相位；(5)判断更新后节点的相位是否稳定；(6)统计子区间节点个数；(7)输出网络社区划分结果。本发明提出的方法更新节点的相位是一个离散迭代的过程，加快了相位求解过程，提高了并行处理能力，不需要事先设定各个节点的固有频率和已知社区结构，降低了网络社区检测的复杂性，可以有效地检测出网络的各个社区和重叠节点。
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公开(公告)号：CN102843691A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210334090.9
申请日：2012-09-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于禁忌搜索算法的飞蜂窝网络频谱分配方法，主要解决现有飞蜂窝网络频谱分配方法分配效果差的问题。其实现过程是：（1）绘制飞蜂窝网络干扰图并将其中节点随机分入节点集合，得到初始解及其适应值；（2）判断初始解适应值是否为0，若为0则完成分配，否则生成当前解和当前最优解；（3）生成当前解的邻域；（4）执行邻域中非禁忌或满足藐视规则的最优动作，生成新解代替当前解；（5）用当前解代替当前最优解，如果当前最优解适应值为0，获得频谱分配方案，否则返回步骤（3）。本发明能在飞蜂窝网络密集分布时，获得较好的频谱分配方案，可用于宏蜂窝与飞蜂窝混合组网。
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公开(公告)号：CN102324059A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110257524.5
申请日：2011-09-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了基于进化的目标分配方法，主要解决现有目标分配方法中匈牙利方法无法处理高维以及只能得到一对一的目标分配结果的问题。其实现步骤如下：(1)构建风险矩阵和效益矩阵；(2)输入；(3)选择模式；(4)初始化；(5)交叉操作；(6)变异操作；(7)选择操作；(8)判断是否满足终止条件，如果满足则进行下一步，否则转到步骤(3)；(9)输出目标分配结果。本发明采用匈牙利方法初始化种群，用进化方法进行种群优化，能得到一对多、多对一、多对多的目标分配结果，具有运算速度快的优点。
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公开(公告)号：CN102254033A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110224684.X
申请日：2011-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于熵权重的全局K-均值聚类方法。其实现过程为：首先将数据聚为一类，其最佳聚类中心为所有数据的质心，接着通过计算求出目标函数最小的数据点并将该数据点作为下一类的初始聚类中心，再利用带有熵权重的K-均值方法迭代更新得到聚为两类时的最佳聚类中心，采用同样的方法依次增加聚类中心数进行更新迭代直到聚完设定的K类为止，这样就完成了将所有数据点聚到K类的整个过程。本发明.将全局K-均值方法与带有熵属性的K-均值相结合，构造了一种新的基于熵权值的全局K-均值聚类方法，聚类结果十分的稳定，通过与几种K-均值类聚类方法的实验结果进行比较，证明了本发明得到的聚类方法的有效性和鲁棒性。
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