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公开(公告)号：CN119986578A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510044905.7
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本说明书提供了一种基于分段脉压与均匀性度量的干扰抑制方法及系统，涉及雷达信号干扰抑制技术领域。该方法包括将获取的回波信号分段为多个子脉冲段；对多个所述子脉冲段进行脉冲压缩，得到各所述子脉冲段的脉冲压缩峰值；以多个所述子脉冲段的脉冲压缩峰值的最大值作为测试范围的最大测试阈值，通过计算各所述子脉冲段对于各测试阈值的信号均匀度指标，确定最佳阈值；根据所述最佳阈值和各所述子脉冲段的脉冲压缩峰值，剔除受到干扰的子脉冲段，得到干扰抑制后的回波信号。其能够有效剔除被干扰的子脉冲段，从而实现对干扰信号的抑制作用，进而提高回波信号进行目标检测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118397434A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410503142.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本说明书公开了一种基于云计算的SAR图像智能调度方法及系统，涉及园区智能管理技术领域，包括获取目标区域信息，将获取的目标区域信息进行整合处理，并将整合处理后的目标区域信息进行存储；根据存储的目标区域信息，执行SAR图像获取策略，将获取SAR图像存储到云服务器中，本方法通过对目标区域进行均分，有效避免SAR图像获取时出现重复和遗漏的情况，同时可以根据SAR图像确定目标区域经度信息和纬度信息，进而确定目标区域的阻碍目标，通过对阻碍目标的影响面积和解析面积进行处理，重新规划SAR图像获取设备的运行轨迹，实现根据SAR图像信息，智能对SAR图像获取设备的行进轨迹进行智能调度。
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公开(公告)号：CN118138785A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410558088.2
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: H04N19/85 , H04N19/42 , G06T9/00 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06V10/96 , G06V10/98 , G06V20/17
Abstract: 本说明书公开了基于变分自编码器的SAR图像智能压缩和解压方法，涉及SAR图像压缩技术领域，包括获取目标区域经度信息和目标区域纬度信息；根据目标区域经度信息和目标区域纬度信息，执行目标区域SAR图像整合策略，并将整合后的SAR图像存储到存储空间中，执行SAR图像智能剖析策略；本方法通过设置飞行因子，让飞行因子与判定阈值进行比对，当飞行因子超过判定阈值时，此时对存储空间内SAR图像执行压缩操作，通过这种方式，实现对获取的SAR图像进行智能压缩，同时可以根据飞行路径的重复，自适应对压缩触发判定阈值进行修正，有效避免SAR图像压缩时出现SAR图像重复的情况。
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公开(公告)号：CN117440104B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311767134.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本说明书公开了一种基于目标显著性特征的数据压缩重建方法，涉及数据压缩重构技术领域，包括将原始图像分为若干批次，并进行预处理；利用Mask R‑CNN模型对预处理后的图像进行目标检测，获得模型检测结果；将模型检测结果进行分组，获得所需目标和其他目标的数据集合；对预处理后的原始图像进行网格拆分，并对网格进行分组存储和压缩，获得其他目标压缩结果、背景压缩结果以及所需目标压缩结果；采用双线性插值方法对其他目标和背景的网格图像进行重建，并采用VAE模型对所需目标的网格图像进行重建，获得插值结果和重建样本；将插值结果和重建样本进行拼接，获得重建图像，以解决目前数据压缩重建技术存在保存信息冗杂、数据重建的准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN117435647B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311757385.1
申请日：2023-12-20
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本说明书提供了一种基于增量采样的近似查询方法、装置及设备，涉及近似查询处理技术领域。该方法基于查询请求及谓词自适应查询策略，确定与查询请求相对应的谓词条件，并从样本存储库中查找与谓词条件相匹配的历史样本；若样本存储库中存在部分覆盖谓词条件的样本，则部分样本重用，并对没有覆盖到的谓词条件进行延迟增量采样；基于在线‑离线样本合并算法，将部分覆盖样本与延迟增量采样后的在线样本进行合并，得到与查询请求相匹配的样本集。解决了现有离线近似查询、在线近似查询方法在不可预测性的条件下无法兼顾查询精度和查询速度的问题。该采用部分重用、明智采样、延迟和最小浪费的思想，使之能够结合在线与离线采样系统的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116775713B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311055718.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F16/2455 , G06F16/21 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种基于数据访问模式的数据库主被动缓存优化方法。涉及数据访问缓存的技术领域，该基于数据访问模式的数据库主被动缓存优化方法包括：获取在观测时段中的历史访问模式，其中，历史访问模式包括每次历史访问对应的数据块信息；基于历史访问模式确定各个数据块之间的关联程度，其中，关联程度指示两个数据块在同一次访问中均被访问的概率；在目标数据块被访问的情况下，将与目标数据块关联程度排序在前的预设数量的关联数据块存入缓存区。本发明解决了现有的数据访问缓存算法使得数据缓存效率很低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116775315B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311056907.5
申请日：2023-08-22
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F9/50 , G06F16/901
Abstract: 一种基于依赖图的多核CPU并发事务分配方法，该方法包括：基于数据库中事务之间的执行关联性构建依赖图，基于所述依赖图相邻两节点之间的依赖关系确定所述相邻两节点对应的边的信息素量；基于所述依赖图各个节点对应事务的事务属性确定各个节点的启发式信息；基于蚁群的行为模型按照所述依赖图执行所述数据库中的事务，并更新所述依赖图上各个边上的信息素。本方法基于所定义的各事务之间的关系构建依赖图并利用具有分布式特性的蚁群算法解决数据库中多核CPU并发事务调度分配问题，其在处理多个事务之间复杂的依赖关系和交织情况上具有更好的性能，充分发挥多核CPU的优势，提高了数据库系统的资源利用率和数据的执行效率。
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公开(公告)号：CN116796326B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311048644.3
申请日：2023-08-21
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F21/56 , G06F16/242
Abstract: 本发明公开了一种SQL注入检测方法，包括：收集用于训练和测试的SQL查询数据集，SQL查询数据集包括‑SQL注入类别的查询语句和非SQL注入类别的查询语句；针对SQL查询数据集通过使用卡方检验进行特征提取，选择与SQL注入攻击检测相关的特征向量；对概率神经网络PNN模型进行训练，与SQL注入攻击检测相关的特征向量为PNN模型的输入，输出SQL查询语句类别。本发明中，通过深度学习的自动特征提取和学习大量样本数据中的模式，具有强大的泛化能力和自适应性，能够有效地识别未知和新颖的SQL注入攻击。并且通过使用卡方检验进行特征提取，我们能够选择出与SQL注入攻击检测相关性较高的特征，提高模型的准确性和性能。
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公开(公告)号：CN116775666B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311072852.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/242
Abstract: 一种数据索引在线自动调优的方法，包括：基于索引选择的流程建立多臂老虎机模型，所述多臂老虎机模型中的每个臂代表从查询语句到查询结果的查询数据流程；基于当前工作负载生成新的索引臂，并将所述新的索引臂加入原索引臂集中，形成新的索引臂集；通过所述多臂老虎机模型中的贪心预测模型，确定所述新的索引臂集中的执行超级臂，所述执行超级臂用于执行所述当前工作负载的数据库查询工作。将索引优化问题建模为老虎机的序贯决策问题，每个可能的索引配置表示为一个臂，随后根据查询特征动态生成相关索引作为臂，缩小了搜索空间,降低了学习复杂度。这种不依赖于不准确的成本估计模型的方法，能够使学习到的知识更贴近实际效果。
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公开(公告)号：CN116804972A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311062451.3
申请日：2023-08-23
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种数据库基准测试用例动态生成方法，包括：确定数据库的基准测试需求以及基准测试数据；将基准测试数据按照基准测试需求拆分出所涉及的操作对象和操作；其中，操作对象为测试过程中所涉及的数据表集合、字段集合以及相应的时间范围，拆分出的操作指基准测试需求中的测试指标对应到数据库可执行的操作集合；使用系统抽样模型抽取所述操作对象，得到抽样结果；使用操作重组模型将基准测试需求的编码结果映射到数据库的接口空间中，并且使用ARIMA模型预测基准测试需求中的时间段所对应的数据库操作，得到重组后的操作；将抽样结果和重组后的操作输入到用例形式化描述模型中，生成测试用例集合。在基础测试的基础上进行微调以提高测试用例的真实性和代表性。
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