一种大空域覆盖相控阵雷达低速探测平台及方法

    公开(公告)号:CN116359899A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310365607.9

    申请日:2023-04-07

    Abstract: 本方案公开了一种大空域覆盖相控阵雷达低速探测平台及方法,提出采用帧积累技术,在一个PRT脉冲重复周期内处理多个不同指向波束,将原本一个PRT仅处理一个波束的方式改进为一个PRT处理多个不同指向的波束,通过增大PRT的方式实现更高的速度分辨精度,解决了高速度分辨精度与大空域覆盖的矛盾需求;该方案实现方式简单且不依赖硬件基础,同时能够有效提高速度分辨精度;此外,该方案提出的提高速度分辨精度的方案不会影响其他的探测性能;且帧积累技术作为一种信号处理方法适应性强,可以与其他提高速度分辨精度的方法同时应用。

    融合目标处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116012803A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202211733812.8

    申请日:2022-12-30

    Abstract: 本申请实施例提供一种融合目标处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:基于设定的真值数据,确定融合目标的坐标误差,然后基于融合目标的尺寸和坐标误差,计算融合目标的膨胀后的尺寸;基于膨胀后的尺寸下至少两个融合目标间的交并比,从融合目标中确定最终目标。本申请实施例解决了现有技术中目标检测融合过程中容易出现目标分裂,导致车辆安全性不足的问题,避免由于传感器测量误差导致对融合目标尺寸和位置的识别误差,增加可用于计算交并比的融合目标尺寸,提高计算结果的可靠性,从而极大程度的减小由于传感器误差导致的目标分裂问题,提高车辆行驶的安全性。

    一种支持隐私计算持久化数据大规模跨平台迁徙的方法

    公开(公告)号:CN115277259B

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202211180672.6

    申请日:2022-09-27

    Inventor: 张磊

    Abstract: 本发明公开了一种支持隐私计算持久化数据大规模跨平台迁徙的方法,借助秘钥管理系统SKMS,基于隐私计算的基本功能可信封存和可信连接,通过向满足要求的平台提供下载链接方式能够实现隐私数据低部署成本、高安全性和高效率下的大规模迁徙,极大提升数据部署、使用灵活性,以及可信封存技术落地性。

    一种基于持久内存的图数据存储架构

    公开(公告)号:CN113961755B

    公开(公告)日:2023-02-10

    申请号:CN202111049936.X

    申请日:2021-09-08

    Abstract: 本发明提供了一种基于持久内存的图数据存储架构,包括支持图数据查询与存储并行的混合内存架构,且所述的混合内存架构包括动态随机存储和持久内存,由所述的动态随机存储提供查询内存,由所述的持久内存提供存储内存,且所述的动态随机存储和持久内存分别连接于图数据库系统的内存总线以构建混合内存架构。该架构实现了图数据库直接部署与运行在持久内存之上,该架构有别于传统的图数据库系统,使得基于该架构下实现的持久内存图数据库不再依赖底层文件系统运行,减少了软件栈的层级。

    一种三线耦合双通带微带滤波器

    公开(公告)号:CN114024107B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202111259366.7

    申请日:2021-10-28

    Abstract: 本发明提供了一种三线耦合双通带微带滤波器,包括三线耦合结构和与三线耦合结构连接的电容、电感,所述三线耦合结构包括两侧微带线和分别与两侧微带线一端连接的中心微带线,两侧微带线和中心微带线相互耦合,所述电感设置在中心微带线上,所述电容设置在三线耦合结构的内侧靠近电感处。本发明采用一个约十分之三波长的三线耦合结构结合加载贴片电容和贴片电感的方式,同时获得多个传输零点和多个传输极点,实现具有寸小、结构简单、频率选择性高、损耗低等特点的双通带滤波器。

    一种基于机密计算的深度学习模型保护方法

    公开(公告)号:CN115146237A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202211076002.X

    申请日:2022-09-05

    Inventor: 田文生 张磊

    Abstract: 本发明公开了一种基于机密计算的深度学习模型保护方法,该方案通过把深度学习模型的使用过程划分为数据预处理和推理两个阶段,其中,数据预处理阶段主要使用数据预处理模型对授权用户的推理数据进行处理,数据预处理模型是一个轻量化的处理模块,占用较少的计算资源,数据预处理模型部署在机密计算环境中;推理阶段使用推理模型对经过预处理的数据进行推理,推理模型部署在普通的计算环境中。整个过程可以在不影响模型推理精度的前提下,实现对深度学习模型的版权验证,并能有效抵御通过模型伪造、迁移学习、知识蒸馏等技术手段对模型版权的侵犯。

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