公开(公告)号：CN102289966A

公开(公告)日：2011-12-21

申请号：CN201110231141.0

申请日：2011-08-12

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王磊 ,  陈杰 ,  陈明燕 ,  曹建蜀 ,  张顺生

IPC: G09B9/40

Abstract: 本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种雷达仿真系统。所述的雷达仿真系统的消息中心子系统包括接收消息单元、消息接收缓冲区单元、消息分发单元、消息处理单元和消息发送缓冲区单元。本发明的雷达仿真系统通过在消息中心子系统设置消息接收缓冲区单元、消息分发单元、多个消息处理单元以及消息发送缓冲区单元，把雷达仿真系统中的消息收发与消息处理分离开来，能够更快地响应仿真过程消息，实现多个消息处理并发执行，提高了消息处理速度，从而提高了消息中心子系统在雷达仿真系统流水线上的响应效率。

公开(公告)号：CN119888325A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411947168.3

申请日：2024-12-27

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王磊 ,  刘云涛 ,  陈明燕

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G16H50/20 ,  G16H30/00

Abstract: 本发明公开一种多模态脑图信息融合识别孤独症脑图的方法，应用于图像识别领域，针对现有技术未能充分利用多模态核磁共振图像数据、模型可解释性不足的问题；本发明从结构磁共振图像、功能磁共振图像、表型等三种模态数据中分别提取脑区特征，然后进行多模态融合，构建脑区图结构；设计图卷积模块和损失函数学习如何提取脑图深度特征；基于脑图深度特征，通过ABIDE数据集标签数据对多层感知机分类器进行训练，可以获得更好的准确率、敏感度、异质性等性能指标；利用训练好的多模态脑图融合识别孤独症模型可以用于辅助孤独症诊断识别。

公开(公告)号：CN117648624A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311617569.8

申请日：2023-11-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王磊 ,  夏浩然 ,  陈明燕

IPC: G06F18/241 ,  A61B5/055 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种脑图识别方法、系统、计算机及存储介质，应用于医疗智能诊断技术领域，针对现有技术存在的对脑图识别准确率较低的问题；本发明以监督方式从fMRI数据中学习动态脑图信息，基于时频域编码器提取BLOD信号波形特征，学习并建立脑区节点特征的嵌入表示；计算BOLD信号波形之间的相关性，建立脑区之间边特征的嵌入表示；进而构建动态脑图结构；同时，提出基于自注意力的动态脑图邻接矩阵更新机制及可学习的图池化操作，进一步提升诊断识别结果的准确率。

公开(公告)号：CN114237297B

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202111568149.6

申请日：2021-12-21

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王磊 ,  何陶 ,  陈明燕

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开一种基于神经网络训练学习的无人机群飞行控制方法，应用于无人机技术领域，针对现有技术很难根据复杂环境变化进行适应性调整的问题，本发明采用神经网络学习无人机集群控制模型，将集群中无人机的状态以及期望集群飞行速度作为神经网络的训练样本输入，并采用智能优化算法的解作为神经网络的标签样本；本发明采用局部集群飞行实现全局集群飞行的方法，集群中的每架无人机筛选距离自己最近且在可观察范围内的k‑1架无人机，根据其状态计算出自己的下一个局部最优状态；采用本发明的方法实现了速度、航向的更快收敛，特别是仿真时间得到了大幅度的降低；可见采用本发明方法的避障反应速度更快，能更有效的避障，保证集群飞行的安全。

公开(公告)号：CN109977514B

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN201910206767.2

申请日：2019-03-19

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王磊 ,  陈明燕

IPC: G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种雷达同步数据流图模型调度序列生成方法，包括创建雷达同步数据流图XML模型文件流指针，读取XML模型文件，提取同步数据流图模型中的图节点和有向边的原始信息，构建内存映射模型，根据内存映射模型计算同步数据流图模型调度序列。本发明采用XML模型文件描述雷达同步数据流图，并对同步数据流图XML模型文件的信息提取和内存映射，通过同步数据流图模型调度序列计算方法求解模型调度执行序列，最后自动生成同步数据流图模型调度程序C/C++代码，一方面实现求解雷达同步数据流图模型的调度序列，另一方面实现了由雷达同步数据流模型文件自动转换生成模型调度程序代码的功能，可以大大降低研究人员的编码工作量，进而提高了雷达仿真效率。

公开(公告)号：CN102928836B

公开(公告)日：2014-07-16

申请号：CN201210419755.6

申请日：2012-10-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 刘瑶 ,  陈明燕 ,  张伟 ,  张自序

IPC: G01S13/66

Abstract: 本发明公开了一种地面目标跟踪方法。本发明的方法在基于道路信息辅助的基础上提出的，具体定义了道路信息的参数，提出了三个判定条件，即目标离开路段的判定条件，目标在节点处的判定条件，目标在某路段的判定条件，根据判定条件、道路信息和目标的预测状态和估计状态来实时更新交互式多模型的状态模型，即更新其模型数、模型结构和模型中参数。与现有方案相比，本发明的目标跟踪方法利用了道路信息，提高了地面目标的跟踪性能。

公开(公告)号：CN102323972A

公开(公告)日：2012-01-18

申请号：CN201110142951.9

申请日：2011-05-31

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 陈杰 ,  王磊 ,  陈明燕 ,  曹建蜀

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明属于雷达系统技术领域，公开了一种相控阵雷达资源管理方法。包括如下步骤：汇总所有雷达事件；提取雷达事件的原始特征参数；对雷达目标进行威胁度评估；获得雷达事件动态优先级；通过对雷达事件调度，获得最终事件类型集合。本发明的方法首先提取雷达事件的原始特征参数，然后获得雷达事件动态优先级，通过对雷达事件调度确定各种事件集合。获得的雷达事件优先级是根据环境变化而动态自适应改变的，更能满足复杂多变环境下的雷达资源管理的需求，从而避免了优先级不合理的问题，减小了雷达资源管理缺乏综合评判而有很强的人为因素的影响，有效地提高了雷达系统资源利用率。