公开(公告)号：CN115436924A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211030110.3

申请日：2022-08-26

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 仇兆炀 ,  曹彬 ,  孙闽红 ,  滕旭阳 ,  苏明坤 ,  宋慧娜 ,  乔磊 ,  刘二小 ,  张欢 ,  吴超

IPC: G01S13/02 ,  G01S7/285

Abstract: 本发明公开了优化本振奈奎斯特折叠接收机(NYFR)架构下的多分量线性调频(LFM)信号快速参数估计方法及系统，方法步骤如下：S1、将NYFR输出的含周期线性调频(PLFM)的多分量信号经过瞬时自相关后进行傅里叶变换(IAF)和最大峰值搜索，估计得出多分量信号的不同的奈奎斯特区域(NZ)标号S2、将S1中不同的构成解线调信号，经过解线调和IAF，估计得出多分量信号的调频率S3、将S1中不同的和S2中的信号调频率构成解线调信号，经过解线调和快速傅里叶变换(FFT)，估计得出多分量信号的中频最后由估计出信号的载频本发明提出了在时频混叠下的一种优化本振NYFR架构的多分量LFM信号快速参数估计方法，为复杂电磁环境下的高效电子侦察提供技术支撑。

公开(公告)号：CN115019192A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210596073.6

申请日：2022-05-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 吴瀚 ,  宋慧娜 ,  钟华 ,  滕旭阳 ,  仇兆炀 ,  黄建华 ,  郭闯 ,  张晟豪 ,  苏明坤

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于双通道主干网络和联合损失函数的洪灾变化检测方法及系统，其方法包括：S1、获取双极化SAR图像，对图像进行预处理，标注出受到洪灾影响区域，获得数据集；S2、基于双通道主干网络和联合损失函数构建改进的DeeplabV3+模型，并利用数据集训练模型；S3、利用训练后的DeeplabV3+模型预测目标区域的洪灾水域结果并提取；S4、基于提取的洪灾水域结果，利用差值法得到水体的变化情况。本发明综合利用了双极化SAR图像的特征信息，提升了模型的鲁棒性；基于主动轮廓模型损失函数构建联合损失函数，提升洪灾水体边缘定位和保持能力的同时增强了模型的泛化性能，最终实现洪灾水体的准确检测与分割。

公开(公告)号：CN114578403A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210200510.8

申请日：2022-03-02

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 吴超 ,  钱哲楷 ,  刘二小 ,  苏明坤 ,  滕旭阳 ,  乔磊 ,  宋慧娜 ,  张欢 ,  仇兆炀 ,  简志华 ,  孙闽红 ,  汪立新

IPC: G01S19/42 ,  G01S19/25 ,  G01S19/26

Abstract: 本发明公开了一种在高动态环境下的频率精细估算方法，包括如下步骤：S1‑1、获取接收端信号；S1‑2、计算接收端信号的峰值；S1‑3、通过公式粗略估算MF参数；S2‑1、获取观测到的峰值并转化为表达式；S2‑2、通过峰值表达式设定联合概率密度函数；S2‑3、通过联合概率密度函数得到目标函数，并计算目标函数的最优值；S2‑4、把最优值代入接收端信号的峰值的表达式中，通过奇异点分割优化，改写目标函数，并得到差分函数和峰值误差函数；S2‑5、计算出反馈误差，并通过迭代，得到精确估算参数MF。可以通过高动态参数来计算出MF，从而可以为高动态环境下实现精确定位，并且可以实现高检测频率实现参数概率参数估计和高频率估计参数精度实现高动态环境下频率参数捕获。

公开(公告)号：CN113746813B

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202110938301.9

申请日：2021-08-16

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 滕旭阳 ,  张云啸 ,  何美霖 ,  毕美华 ,  仇兆炀

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段学习模型的网络攻击检测系统及方法，本发明方法按如下步骤进行：步骤1：将网络数据集的特征子集被作为不可分单元进行特征组合的评估，实现网络数据集的特征维度约简；步骤2：将缩减后的网络数据集作为训练数据利用深度学习技术实现网络攻击实时检测模型。本发明两阶段网络攻击检测技术方案，充分考虑了网络高危数据的特征组合效应，针对网络攻击检测需要保证的精确性和时效性，使用特征选择技术、进化搜索技术和深度学习模型结合，以提升网络攻击检测的识别精度并大夫缩减模型训练时间。

公开(公告)号：CN113555202B

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202110763089.7

申请日：2021-07-06

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈阳 ,  曾嵘 ,  閤兰花 ,  唐继斐 ,  吴俊 ,  王浩 ,  仇兆炀

IPC: H01F27/42

Abstract: 本发明公开了一种可调节差分有源电感电路，包括可变电容、可调PMOS晶体管负载、第一交叉耦合NMOS晶体管对、第二交叉耦合NMOS晶体管对，第二交叉耦合NMOS晶体管对连接两个可变电容Cb，第二交叉耦合NMOS晶体管对通过第一交叉耦合NMOS晶体管对连接可调PMOS晶体管负载，可调PMOS晶体管负载与第一交叉耦合NMOS晶体管对之间接入输入端Vin+、输入端Vin‑。本发明可调节差分有源电感电路，通过调节可变电阻和负载晶体管的栅极电压，扩展了电感值的调节范围与Q值的调谐范围，具有较高的电感值调节精度和芯片集成度。

公开(公告)号：CN113098465B

公开(公告)日：2021-12-14

申请号：CN202110331786.5

申请日：2021-03-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈阳 ,  仇兆炀 ,  曾嵘 ,  閤兰花 ,  吴俊 ,  方欣 ,  王浩 ,  唐继斐

IPC: H03K17/28

Abstract: 本发明一种高集成度可调节左手延迟电路，包括两个可调电容电路和一个可调有源电感电路，所述可调有源电感电路的一端连接于两个串联的可调电容电路的中间节点，所述可调有源电感电路的另一端接地；两个可调电容电路的两端分别为左手延迟电路的输入端、输出端。本发明采用有源电感电路，可以提高左手延迟电路的集成度，降低面积和成本；采用可调电容、电感电路粗细调节相结合的结构可以提高左手延迟电路的延时范围和延时分辨率。

公开(公告)号：CN113746813A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110938301.9

申请日：2021-08-16

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 滕旭阳 ,  张云啸 ,  何美霖 ,  毕美华 ,  仇兆炀

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段学习模型的网络攻击检测系统及方法，本发明方法按如下步骤进行：步骤1：将网络数据集的特征子集被作为不可分单元进行特征组合的评估，实现网络数据集的特征维度约简；步骤2：将缩减后的网络数据集作为训练数据利用深度学习技术实现网络攻击实时检测模型。本发明两阶段网络攻击检测技术方案，充分考虑了网络高危数据的特征组合效应，针对网络攻击检测需要保证的精确性和时效性，使用特征选择技术、进化搜索技术和深度学习模型结合，以提升网络攻击检测的识别精度并大夫缩减模型训练时间。