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公开(公告)号：CN110308417A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910464969.7
申请日：2019-05-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明提出一种基于矩阵填充的嵌套阵阵元失效下的波达方向估计方法，该方法包括：根据嵌套阵阵列接收信号x(t)计算虚拟优化阵的接收信号协方差矩阵 将虚拟优化阵的接收信号协方差矩阵扩充为均匀阵列的协方差矩阵 建立补全均匀阵列的协方差矩阵 中零元素的凸优化问题，在均匀阵列的协方差矩阵 中的非零元素保持不变的前提下，使均匀阵列的协方差矩阵 的奇异值之和最小；采用矩阵填充中的固定点延拓算法对凸优化问题进行求解得到最优值RV；对最优值RV进行特征分解，得到噪声子空间，从而构造MUSIC谱，通过谱峰搜索实现DOA估计。本发明不仅使用了稀疏阵的所有虚拟阵元来进行DOA估计，保留了嵌套阵自身的优势，而且利用矩阵填充算法填充了更多的阵元来进行DOA估计。
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公开(公告)号：CN110308417B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910464969.7
申请日：2019-05-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明提出一种基于矩阵填充的嵌套阵阵元失效下的波达方向估计方法，该方法包括：根据嵌套阵阵列接收信号x(t)计算虚拟优化阵的接收信号协方差矩阵将虚拟优化阵的接收信号协方差矩阵扩充为均匀阵列的协方差矩阵建立补全均匀阵列的协方差矩阵中零元素的凸优化问题，在均匀阵列的协方差矩阵中的非零元素保持不变的前提下，使均匀阵列的协方差矩阵的奇异值之和最小；采用矩阵填充中的固定点延拓算法对凸优化问题进行求解得到最优值RV；对最优值RV进行特征分解，得到噪声子空间，从而构造MUSIC谱，通过谱峰搜索实现DOA估计。本发明不仅使用了稀疏阵的所有虚拟阵元来进行DOA估计，保留了嵌套阵自身的优势，而且利用矩阵填充算法填充了更多的阵元来进行DOA估计。
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公开(公告)号：CN118189964A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410314168.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01C21/20 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/2131 , G06F18/214 , H04B10/80
Abstract: 发明公开了基于信号矩阵变换和深度学习的光学机器人定位方法，包括构建光学机器人定位系统，以接收器为原点，绘制I条对数螺线，并在每条对数螺线上按照角度均匀选取M个点作为接收器位置；构建去噪神经网络，滤除接收信号中存在的环境光噪声、器件的热噪声和散粒噪声；并利用A步骤中所建立的定位系统中的接收器所接受到的信号，转化为信号矩阵；精确定位：使用卷积神经网络提取C步骤所得信号矩阵的特征，之后使用Transformer处理提取到的特征，实现对发射激光的光学机器人的定位。本发明增强了对目标的解析能力、提升了对噪声的鲁棒性，使得新的方法能够适应更加复杂的水下环境。
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公开(公告)号：CN111723535B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010533937.0
申请日：2020-06-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于艇身自由变形的游艇减阻优化方法，包括以下步骤：S1、以游艇的总阻力为优化目标，建立基于关键控制点进行自由变形的游艇外流场仿真模型；S2、基于样本点和响应值构建Stacking集成学习的代理模型，使用机器学习中的网格搜索策略和和五折交叉验证方法优化代理模型；S3：利用遗传算法对所建立的Stacking集成学习的代理模型进行全局寻优，得到设计变量的最优组合；基于设计变量的最优组合，利用自由变形技术对原始艇身实现相应变形，采用逆向工程技术将变形后的艇身STL格式文件转化为STEP格式文件，得到优化艇身模型。本发明具有原理简单、可操作性强、设计灵活、可靠性高及适用面广等特点。
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公开(公告)号：CN110596174B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910831127.0
申请日：2019-09-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01N23/2273 , G01N23/2202
Abstract: 本发明属于材料测试技术领域，具体涉及了一种用于评估高反射率膜损耗稳定性的X射线辐照测试方法。本发明利用X射线的电荷积累效应，模拟高反膜因荷电积累的失效过程：采用的X射线源对高反膜表面进行荷电处理，在累积的处理过程中；同时利用光电子能谱仪原位监测高反膜表面化学态的变化，间断的进行XPS分析，检测高反膜表面的各元素的化学态变化。通过对随机选取的失效组样品和非失效组样品进行统计分析，并引入α和β参数描述O1s峰的对称性，只用到了两个拟合参数，就可以评估辐照荷电老化时的损耗变化，便于工程实际应用，是一种方便、快捷的判别方法。特别适合用于膜层材料工艺实验的快速优化、工艺监控等环节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111723535A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010533937.0
申请日：2020-06-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于艇身自由变形的游艇减阻优化方法，包括以下步骤：S1、以游艇的总阻力为优化目标，建立基于关键控制点进行自由变形的游艇外流场仿真模型；S2、基于样本点和响应值构建Stacking集成学习的代理模型，使用机器学习中的网格搜索策略和和五折交叉验证方法优化代理模型；S3：利用遗传算法对所建立的Stacking集成学习的代理模型进行全局寻优，得到设计变量的最优组合；基于设计变量的最优组合，利用自由变形技术对原始艇身实现相应变形，采用逆向工程技术将变形后的艇身STL格式文件转化为STEP格式文件，得到优化艇身模型。本发明具有原理简单、可操作性强、设计灵活、可靠性高及适用面广等特点。
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公开(公告)号：CN110309531A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910326895.0
申请日：2019-04-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于车身自由变形的汽车减阻优化方法，该方法包括基于汽车车身STL文件和自由变形技术设计自由变形程序，建立汽车车身的参数化模型；以汽车的风阻系数为优化目标，考虑自由变形时车身正投影面积变化对风阻系数的影响，建立基于关键控制点进行自由变形的车身外流场仿真模型；基于样本点和响应构建kriging代理模型，利用遗传算法对所建立的kriging代理模型进行全局寻优，得到设计变量的最优组合；利用自由变形程序对原始车身STL文件进行变形处理，得到车身自由变形优化模型。本发明具有原理简单、可操作性强、设计灵活、可靠性高及适用面广等特点，对汽车空气动力学减阻优化研究具有重要指导和借鉴意义。
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公开(公告)号：CN112786472B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202110011402.1
申请日：2021-01-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L21/66
Abstract: 本发明属于半导体器件的测试技术领域，具体涉及一种介电温度系数修正的深能级瞬态谱测试方法。本发明通过结合DLTS测试的等效电路，分析了MIS结构中绝缘层电容对DLTS信号的影响，再对DLTS测试数据进行分析，计算出MIS结构中绝缘层电容的影响因子α，然后根据DLTS谱线数据和影响因子对原始的DLTS信号谱经行了修正，得到了准确的DLTS信号谱。解决了介电常数对温度有依赖性的材料制作成MIS结构时，现有DLTS测试不准确的问题，最终本发明准确的得到了该类MIS结构的缺陷能级、陷进浓度和截获面积。
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公开(公告)号：CN112786472A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110011402.1
申请日：2021-01-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L21/66
Abstract: 本发明属于半导体器件的测试技术领域，具体涉及一种介电温度系数修正的深能级瞬态谱测试方法。本发明通过结合DLTS测试的等效电路，分析了MIS结构中绝缘层电容对DLTS信号的影响，再对DLTS测试数据进行分析，计算出MIS结构中绝缘层电容的影响因子α，然后根据DLTS谱线数据和影响因子对原始的DLTS信号谱经行了修正，得到了准确的DLTS信号谱。解决了介电常数对温度有依赖性的材料制作成MIS结构时，现有DLTS测试不准确的问题，最终本发明准确的得到了该类MIS结构的缺陷能级、陷进浓度和截获面积。
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公开(公告)号：CN109696651A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201910086425.1
申请日：2019-01-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提出一种基于M估计的低快拍数下波达方向估计方法，包括：步骤1.设置天线阵列并获得所述天线阵列的观测数据矢量；步骤2.计算观测数据矢量在快拍数为T的协方差矩阵；步骤3.对所述样本协方差矩阵进行迹正则化得到迹正则化后的矩阵；步骤4.对迹正则化后的矩阵进行托普利兹校正，得到目标矩阵；步骤5.根据迹正则化后的目标矩阵，计算矩阵收缩估计的收缩系数；步骤6.根据所述收缩目标矩阵和所述收缩系数，构造新的协方差矩阵；步骤7.将新的协方差矩阵重新置为样本协方差矩阵，重复步骤2～步骤6，直到得到最终的估计；步骤8.利用得到的协方差矩阵采用子空间分解的方法计算信号的波达方向。
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