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公开(公告)号：CN103327653B
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201310258548.1
申请日：2013-06-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W84/18
CPC classification number: H04W52/0206 , Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种基于睡眠调度和覆盖补偿的覆盖保持方法，具体在调度机制中同时采用了睡眠调度和覆盖补偿两种方法，从而达到了能量高效利用和保持覆盖率的双重目标。首先节点通过估计自身冗余度和剩余能量判断是否需要周围的邻居节点向其移动；在这其中首次提出了绝对冗余节点和相对冗余节点的概念；之后邻居节点判断自身是否具有移动到目标位置的能力；通过采用能量模型进行能量预测的方式达到准确判断节点的移动能力，进而达到了保持覆盖率的目标，之后又采取睡眠调度机制，避免冗余节点能量的浪费，达到高效率利用能量的目标。
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公开(公告)号：CN103298138A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310236464.8
申请日：2013-06-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无线移动网络的数据传输控制方法，属于无线移动网络。其方案为：接入节点将接收的来自下载移动节点的下载请求、并同其移动信息发送至服务器；服务器基于当前接入节点向下载移动节点传输数据；接入节点记录当前传输进度并上传至服务器；服务器基于收到的下载请求、移动节点的移动信息，在预设范围内选择转发接入节点；并基于下载移动节点的最近传输进度向转发接入节点传输待下载数据；转发接入节点在其通信范围内选择携带转发移动节点，并向其传输下载数据；当携带转发移动节点与下载移动节点进入彼此通信范围时，携带转发移动节点向下载移动节点传输所携带的下载数据。本发明的应用，能效提高接入节点的利用率，传输效率高。
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公开(公告)号：CN102271348A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110191198.2
申请日：2011-07-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W24/00
Abstract: 本发明涉及一种信息物理系统中链路质量估计方法，应用在信息物理系统的节点设备中，包括如下步骤：401，节点设备在转发数据前，特征因素收集模块收集当前所有影响链路质量变化的特征因素值；402，节点设备将收集的影响链路质量变化的特征因素值输入到预先建立的链路质量估计模型中，链路质量计算模块进行链路质量的估计；403，依据本阶段链路质量的估计，节点设备在完成数据转发后，存储模块分别保存本次收集的特征因素值到历史特征因素存储队列，保存当前链路质量估计值到历史链路质量估计存储队列；404，节点设备检查本次转发是否成功，保存本次转发结果到历史转发结果队列。本发明通过量化分析，显著提高链路质量的估计准确度和精确性。
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公开(公告)号：CN116524204A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310548561.4
申请日：2023-05-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于四阶空时张量的红外目标检测方法及系统，属于遥感图像处理和目标检测技术领域。本发明包括获取连续的L帧原始红外图像，构建四阶空时张量对进行低秩稀疏分解，即使用的三个广义张量展开矩阵的核范数来表征四阶背景空时张量的低秩性，并提取红外原始图像中目标空时域先验构建目标张量的权重因子，构建目标函数；对构建的目标函数进行迭代求解，得到低秩的四阶背景空时张量和稀疏的四阶目标空时张量基于四阶背景空时张量和四阶目标空时张量按照步骤1中构建四阶空时张量的逆序过程重构为L帧的背景图像和目标图像，得到的目标图像即为红外目标。本发明用于红外目标检测。
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公开(公告)号：CN115205696A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210597023.X
申请日：2022-05-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及图像处理及机器视觉技术领域，提出了一种红外成像虚警源和目标协同建模与检测方法，主旨在于解决红外成像中因背景复杂、待检目标弱小、存在密集高反虚警源等特点，造成目标检测难度大的问题。并且，现有的检测算法只针对目标而忽略对虚警源的检测，为此，本发明提出一种虚警源和目标协同建模方案，同时利用了虚警源和目标的特征，更加接近红外成像模型的本质。主要技术包括，读入原始红外图像f0∈Rm×n，通过局部窗口移动构建张量块；对构建局部张量块进行低秩、稀疏分解，将虚警源和目标检测问题转化为高亮强纹理张量恢复及最优化问题；最后，通过背景、虚警源及目标的图像重建，得到目标和虚警源的最终检测结果T∈Rm×n、A∈Rm×n。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114966667A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210572751.5
申请日：2022-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于交互多模型的低空机动目标跟踪方法，应用于目标跟踪领域，针对现有交互多模型方法在杂波背景以及复杂机动情况下跟踪精度较低、易发散的问题。本发明通过交互多模型中相邻时间转移概率的差异对转移概率矩阵进行实时调整，并将自适应当前统计模型纳入模型集中以提高跟踪的准确度与适应性，考虑到不同模型的独特性，“因地制宜”地使用不同的滤波器，以更加符合实际低空目标跟踪的需求。还设计了一种自适应扩大跟踪门，用调整门限常数的方法调整跟踪门的大小。本发明可实现对低空机动目标进行更精确、更及时的跟踪，具有较好的适应性和估计精度，对复杂机动的目标跟踪具有实际意义。
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公开(公告)号：CN113393582A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110563571.6
申请日：2021-05-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的三维物体重建算法，包括：输入多个从任意角度获得的物体二维图像并进行预处理，建立卷积神经网路，将二维图像作为训练数据输入到建立的卷积神经网络中进行训练，将待测的二维图像输入到训练好的卷积神经网络模型中，卷积神经网络模型输出三维重建结果。本发明中，所述的卷积神经网络模型包括编码器、解码器、多视图特征组合模块。其中，编码器的输入为多视角的二维图像，输出为二维特征向量，需将其转换为三维信息；将三维信息输入到解码器中，得到单幅图像的三维预测体素占用；再通过多视图特征组合模块，得到最终的预测体素占用。在测试阶段，根据分层预测策略预测所得的0‑1占用与地面真实占用来计算准确率。
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公开(公告)号：CN113160263A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110341105.3
申请日：2021-03-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像实例分割领域，具体涉及一种基于YOLACT实例分割的改进方法。随着目标检测和语义分割任务的发展，作为两者任务的结合体实例分割任务也越来越多的受到研究者们的关注，但目前为止实例分割任务依然没有达到令人满意的效果。实例分割任务主要受限于两个评价指标：精度和时间复杂度。虽然YOLACT实例分割算法达到了实时性，但精度却达不到一个较好的水平。因此本文对YOLACT算法进行了相应改进，提高的网络的精度。综合考虑准确性和实时性本发明都具备了较好的效果。
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公开(公告)号：CN113030950A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110258429.0
申请日：2021-03-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习技术的小型无人机分类方法，包括以下步骤：S1、模拟小型无人机微多普勒信号，并利用模拟信号训练深度神经网络；S2、未知目标类别的检测：将检测目标的频谱图添加到神经网络的训练集中，判断该目标是否为未知目标类；S3、频谱图的预处理，去除机身的频率，提高频谱图的信噪比；S4、生成频谱图的对抗训练，利用生成性对抗网络生成新的频谱图来训练分类器。本发明利用认知雷达系统中目标微多普勒频谱图对网络进行训练，提升小型无人机目标分类的精度；基于目标主散射体的建模方法，减少微多普勒信号模拟仿真过程的耗费时间；训练对抗式自动编码器，对频谱图进行去噪处理，增加认知雷达识别小型无人机的距离范围。
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公开(公告)号：CN110109977A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910406119.1
申请日：2019-05-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于双重约束传播标签的社团挖掘方法，包括以下步骤：S1、输入网络信息；S2、计算相邻节点共同邻居数、每个节点的度及相关三角形数、三角形总数；S3、初始化iteration＝1，初始化节点标签、约束条件；S4、随机排列整数1～n作为更新序列order，令isUpdated＝false，i＝1；S5、将序号order[i]的节点作为待更新标签的节点w，执行标签传播算法；S6、判断节点w的新标签与原标签是否相同，若是则执行步骤S7；否则令isUpdated＝true，执行步骤S7；S7、令i＝i+1，如果i
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