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公开(公告)号：CN118484658A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410506865.9
申请日：2024-04-25
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F18/213 , H04B17/336 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F18/10 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种单通道条件下通信信号提取增强的深度学习网络方法及系统，编码器将通信信号下变频为I、Q两路信号，输入二维卷积网络构成的编码器，对输入进行维度提升，构造高维特征；编码器将高维特征输入到由多个注意力卷积块堆叠而成的提取器，根据信号高维流形的不同，提取器通过注意力机制实现指定信号的高维特征提取；提取器提取的指定通信信号高维特征输入到由二维卷积网络构成的译码器，恢复出指定的通信信号。本发明能够从不同噪声、干扰信号中提取特定信号，实现信号增强；能够在混合矩阵未知的情况下，基于单接收通道，实现对混合信号单通道条件下的提取；能够在瞬时线性混合、卷积混合以及非线性混合的条件下实现信号的有效提取。
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公开(公告)号：CN108882201B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201810601904.8
申请日：2018-06-12
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向能量效率的无人机集群网络中继传输选择方法。方法步骤为：首先进行无人机集群网络中继传输选择初始化设置；然后进行无人机集群网络状态信息获取，并进行各用户收益计算；接着进行用户策略迭代更新：随机选定进行策略更新的用户，进行策略更新的用户根据策略更新规则，选定新的中继选择策略，其他用户保持原中继选择策略不变，不断迭代，直到所有用户的中继选择策略不再发生变化为止；最后用户按照选定的中继节点，进行数据传输；当网络中继传输选择算法所需的数据发生变化时，重新进行无人机集群网络中继传输选择。本发明提高了无人机集群网络中继传输系统的鲁棒性，降低了系统能量消耗，延长了无人机集群执行任务的时间。
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公开(公告)号：CN110474796A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910662973.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于用户体验质量的异构网络选择方法，将备选网络以及影响QoE的属性值构成原始决策矩阵并对其进行规范化；根据熵值法得到各个属性的不确定度；依照数据模糊化流程对备选网络各属性对QoE的影响程度进行评判，求得隶属度；根据不确定度和隶属度确定属性的非隶属度，得到网络QoE判决矩阵；对各备选网络的属性间关系进行QoE模糊测度赋值；对各备选网络的网络QoE判决矩阵应用模糊集成算子进行集成、排序，得到决策结果。本发明客观的模糊化流程将QoE赋值变得简单易行，可移植性强。
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公开(公告)号：CN109325598A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811122442.8
申请日：2018-09-26
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向资源分配的组合混沌遗传算法。该算法为：首先设置参数，并初始化各个参数，令种群gen＝0；根据特定资源分配问题，产生混沌序列，然后根据特定资源分配问题规模，基于混沌序列产生初始种群；判断gen是否大于max_gen，如果gen>max_gen，则停止计算过程，输出计算结果；否则令gen←gen+1，依次进行繁殖操作、杂交操作和变异操作；接着采用局部搜索启发式方法进行局部寻优，保留当前种群最好的染色体；然后产生下一个混沌序列进行下一次计算过程；计算完成后，输出计算结果。本发明有效减少了资源分配模型的约束数目，提高了种群质量，加快了收敛速度，提升了算法的全局搜索能力和计算效率。
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公开(公告)号：CN112447090A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011525495.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G09B25/02
Abstract: 本发明公开了一种装备机械用传动演示教具，包括教具台，所述教具台的外侧固定连接有挡板，所述教具台的上端开设有防尘式放置保护槽机构，所述防尘式放置保护槽机构包括握柄槽、放置槽、卡合扣、伸缩板、保护垫，所述防尘式放置保护槽机构的内侧设置有活动式定位支架机构。本发明所述的一种装备机械用传动演示教具，设有可调节式便拆装定位机构、活动式定位支架机构与防尘式放置保护槽机构，能够方便更好的进行拆装调节操作，安装简单方便，便于更换不同型号的转轮，更加适用于教学操作，可以方便进行安装定位操作，便于对教具进行调节操作，方便进行活动，还可以方便对教具进行放置保护，具有很好的防尘效果，节省空间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119807803A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411726341.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/15 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于时频引导对抗样本净化的无线电信号识别方法，获取无线电信号数据集，包括信号类别标签和时域IQ信号样本，构建无线电信号训练集，训练基于深度学习的信号识别模型；根据扩散模型的前向扩散过程，向无线电信号训练集中的每一个样本逐步添加高斯噪声，训练基于神经网络的噪声预测器；向归一化后的无线电信号测试集添加对抗扰动模拟待净化的无线电信号，将无线电信号时频语义引导项引入扩散模型的逆向过程，利用噪声预测器，从标准高斯噪声中逐步采样恢复，得到净化后的无线电信号；将净化后的无线电信号送入已训练好的信号识别模型进行识别。本发明显著提高了识别模型在对抗样本攻击下的识别准确率。
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公开(公告)号：CN117033922A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310471414.1
申请日：2023-04-27
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的电磁环境影响分析方法及系统，其中，系统包括设备管理模块、智能分析模块以及结果显示模块；方法包括如下步骤：1）获取电磁信号；2）识别用频设备的当前信号；3）判断是否为密集信号，若否，记录该组有效信号所在的频段；4）获取可用频段；5）将连续的可用频段合并为一个新频段；6）计算各频段的健康值；7）最后，将健康值最大的频段作为建议使用频段。本发明能够快速对电磁环境中信号情况进行AI分析，结合用频计划、用频威胁和用频规则等数据，智能提出用频建议，从而能够快速解决问题，恢复通信。
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公开(公告)号：CN113840306A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202010591293.0
申请日：2020-06-24
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络局部信息交互的分布式无线网络接入决策方法。设计了基于模型学习评论家的深度学习框架，设计了CNN‑Deep Q‑net接入决策策略深度网络、学习全局网络信息对链路速率的影响模型的深度网络model‑net和基于LSTM的连路速率预测深度网络prediction‑net，三个深度网络形成了网络状态部分可知下基于模型学习的深度强化学习算法框架。该方法利用智能算法深度强化学习解决复杂动态无线网络的决策接入问题。
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公开(公告)号：CN111030524B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201911308300.5
申请日：2019-12-18
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种高稳定性的步进电机细分驱动方法及系统，所述高稳定性的步进电机细分驱动系统包括细分模块、畸变模块、修正模块和驱动模块，所述细分模块、所述畸变模块、所述修正模块和所述驱动模块依次电性连接，获取步进电机的额定电流、细分后的运行拍数和主脉冲序数，计算细分电流数据，并生成理想数据曲线，获取设定的转速，并结合所述细分电流数据，得到畸变曲线，并结合理想数据曲线反向计算出修正数据，获取当前的实时转速，从所述存储器中选取通过所述修正数据修正后的细分电流数据对电机进行驱动，增加细分数量，提高运转稳定性，缓解低速运转时的抖动问题。
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公开(公告)号：CN111030524A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911308300.5
申请日：2019-12-18
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种高稳定性的步进电机细分驱动方法及系统，所述高稳定性的步进电机细分驱动系统包括细分模块、畸变模块、修正模块和驱动模块，所述细分模块、所述畸变模块、所述修正模块和所述驱动模块依次电性连接，获取步进电机的额定电流、细分后的运行拍数和主脉冲序数，计算细分电流数据，并生成理想数据曲线，获取设定的转速，并结合所述细分电流数据，得到畸变曲线，并结合理想数据曲线反向计算出修正数据，获取当前的实时转速，从所述存储器中选取通过所述修正数据修正后的细分电流数据对电机进行驱动，增加细分数量，提高运转稳定性，缓解低速运转时的抖动问题。
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