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公开(公告)号：CN117388935A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311510225.7
申请日：2023-11-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01V3/38
Abstract: 本发明公开了一种电性源地空瞬变电磁三维聚焦反演方法，包含以下步骤：(1)选择工区数据文件；(2)读取参数文件；(3)根据参数设置初始模型；(4)设置反演终止条件；(5)计算频率域三维正演响应再用G‑S变换转换为时间域响应；(6)通过高斯牛顿反演方法得到L1正则反演目标函数；(7)获得模型修正量Δm；(8)更新模型向量；计算频率域三维正演响应再用G‑S变换转换为时间域响应；(9)判断是否满足停止条件，若不满足则返回步骤(5)，否则执行步骤(10)；(10)终止迭代，输出当前模型m。本发明能够较好的还原模型真实电性特征，具有边界锐化的效果，弥补了当今地空瞬变电磁探测数据反演解释系统的缺陷。
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公开(公告)号：CN117156115A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210563722.2
申请日：2022-05-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N13/161 , H04N19/60 , H04N19/96 , H04N19/85
Abstract: 本发明公开了一种基于多邻居状态转换的点云几何编解码方法及装置，其中，编码方法包括：获取点云数据中待编码子节点的占位信息及其多种邻居状态信息；对待编码子节点的多种邻居状态信息中的至少一种邻居状态信息进行基于记忆信道的状态转换；将待编码子节点所有经过状态转换和未进行状态转换的多种邻居状态信息进行上下文组合，得到编码器索引；根据编码器索引对待编码子节点的占位信息进行编码。本发明通过使用相关性更强的多种邻居状态信息，并对其中的部分邻居状态信息进行基于记忆信道的状态转换，一方面提升了状态值的表征效果，降低了码率，提升了编码效果，另一方面大大降低了算法的内存消耗。
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公开(公告)号：CN117056667A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310965996.9
申请日：2023-08-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及辐射源个体识别领域，具体涉及一种基于时域多类特征融合的通信辐射源识别方法，本发明利用不同方法将捕获的电磁信号分别转变为时域中的四类不同的辐射源指纹特征表征方式，使不同类型的神经网络与辐射源指纹特征表征相对应，提取不同的辐射源指纹特征，进行排列处理形成数据格式相同的四个特征矩阵，将特征矩阵进行堆叠，利用3D卷积网络对堆叠后的特征矩阵进行特征融合再提取，获得最终的融合特征，根据提取的特征，使用全连接层实现辐射源个体的识别。本发明采用信号时域特征提取方法，简化信号处理计算，提升信号处理阶段的效率，且能够获得更加全面辐射源指纹特征。
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公开(公告)号：CN114696942B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210305406.5
申请日：2022-03-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04K3/00 , H04B1/7156
Abstract: 本发明提供一种适用于无人机通信链路的干扰方法，包括信号帧同步步骤：从信号检测系统中获取信号帧结束时刻算同步时刻；以同步时刻为基准采集信号，求得采集信号对应的功率谱从而得到同步时刻前功率谱变化值、同步时刻处功率谱变化值以及同步时刻后功率谱变化值；通过这三个变化值来判断当前是否同步成功以及计算同步时刻的调整量，对于同步成功的则进入中心频率估计步骤：计算出导频频率作为发射干扰的中心频率；发送干扰信号步骤：在中心频率处发送时长小于信号帧时长的干扰信号。本发明计算复杂度低，能够快速响应跳频信号；干扰系统中参数可调，适用于不同型号的无人机。
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公开(公告)号：CN116794604A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310748251.7
申请日：2023-06-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02 , G01S13/02 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于对抗迁移学习的非同分布雷达干扰识别方法，信号产生及预处理步骤：先产生理想干扰信号；再生成由理想干扰信号时频图样本构成的源域样本集，以及经非理想因素的仿真及加入的由非同分布干扰信号时频图样本构成的目标域样本集；再经过包括源域预学习、对抗判别以及目标域分类测试这三个过程的基于对抗迁移学习的雷达干扰识别步骤得到完成对抗判别训练的目标域卷积网络以及完成有监督干扰信号识别训练的分类器，将待识别信号输入目标域卷积网络进行特征提取后输出至分类器，分类器完成最终的雷达干扰信号识别分类并输出最终的分类识别结果。本发明可兼得网络的计算效率及泛化性，识别率高，能对非同分布样本进行有效的分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116661539A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310596100.4
申请日：2023-05-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05F1/56
Abstract: 本发明公开了一种基于双功率管的三环路低压差线性稳压器电路，涉及电源管理芯片技术领域，解决了现有技术中无片外电容低压差线性稳压器的环路稳定性、环路带宽和输出瞬态响应相互折衷的问题；该电路包括：电源抑制模块、第一环路模块、第二环路模块、第三环路模块以及双功率管模块，双功率管模块用于根据第一环路模块、第二环路模块、第三环路模块以及电源抑制增强模块对输出端电压进行调节，确定稳压器电路的输出；实现了提升系统的带载能力，不需要过大的输出电容或勒补偿电容，也可以自适应地解决稳定性与环路带宽的问题。
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公开(公告)号：CN116612364A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310633460.7
申请日：2023-05-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/74 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于信息最大化生成对抗网络的SAR图像目标生成方法，属于雷达技术领域。本发明用于生成高质量的SAR图像。本发明处理步骤包括：S1、获取SAR图像数据集，并进行预处理操作，构建训练集；S2、构建生成模型、判别模型和辅助网络Q，将生成模型、判别模型和辅助网络Q级联成基于信息最大化的生成对抗网络；S3、将SAR图像输入到模型中，对其进行训练，得到收敛的基于信息最大化的生成对抗网络；S4、生成SAR图像。本发明在相较于使用原始的InfoGAN模型生成SAR图像，在相同参数下生成的图像与真实图像具有更高相似度。
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公开(公告)号：CN116317997A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310283817.3
申请日：2023-03-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种消除基线漂移的电路装置，包括：前级处理电路、差分放大电路、低通滤波器、非线性限制级电路和积分反馈电路；其中，前级处理电路将输入的电流脉冲信号进行转换和放大得到电压信号，电压信号和积分反馈电路输出的反馈信号同时输入至差分放大电路，通过差分放大电路和低通滤波器后得到输出信号；此外，在整个电路中增加了积分反馈电路构成高通滤波，从而消除电路中的直流偏移，在引入积分反馈基础上，整个电路又增加了非线性限制级电路，进而消除交流耦合带来的基线漂移。
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公开(公告)号：CN116032255A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211589021.2
申请日：2022-12-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移相半桥零电压开关的电离脉冲产生装置，包括变压器隔离电路、驱动与自举电路、主开关电路、串联谐振电路，控制信号输入到变压器隔离电路，经变压器隔离后输出到驱动与自举电路，驱动与自举电路根据隔离后的控制信号对主开关电路中的开关管进行驱动与自举，从而将高压直流信号整形为脉冲信号，另外，主开关电路中MOS管的并联电容与串联谐振电路构成谐振回路，通过不断的充放电过程，使主开关电路中各MOS管在导通与关断前的漏源电压降为0，完成零电压开关。
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公开(公告)号：CN115934589A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211509317.9
申请日：2022-11-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F12/1009 , G06F12/02 , G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种随钻全方位波列声波测井仪的存储芯片磨损均衡方法，上电时对存储芯片进行初始化，然后构造存储地址映射表、块信息表和块擦除计数表，并且将其备份到存储芯片中定义出来的一个备份块中；测井过程中写入数据前对未写入数据的空闲块进行擦除次数的排序，选出擦除次数最小的空闲块作为下一写入块，写入成功后更新备份存储地址映射表、块信息表和块擦除计数表；测井流程结束并且上传数据后对存储了数据的存储块进行擦除，根据擦除结果更新备份存储地址映射表、块信息表和块擦除计数表。
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