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公开(公告)号：CN1889467A
公开(公告)日：2007-01-03
申请号：CN200610104420.X
申请日：2006-07-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式无线网络关键节点探测方法，它涉及通信技术领域。其目的是，针对现有技术存在的问题，用本发明快速、准确地检测出网络中所有的关键节点，以解决分布式无线网络的拓扑分割问题。该方法的具体步骤为：对任意网络进行拓扑平面化，以获得平面化的网络拓扑结构，该过程包括两个方面：通过相关邻近图法，即RNG法对网络进行拓扑平面化；对用RNG法得到的RNG图进行发射功率的调整。在完成网络拓扑平面化处理的基础上进行关键节点的探测，该探测工作分为三步：节点间相互发送数据包；根据收到的数据包进行邻节点和基本回路信息的收集；利用收集到的信息判断出网络中的关键节点。本发明可用在分布式无线网络的拓扑分割探测中。
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公开(公告)号：CN119783552A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510272127.7
申请日：2025-03-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通法规权重的自动驾驶测试方法及电子设备，在测试场景生成过程中，引入了交通法规的重要性权重，这些重要性权重引导注意力机制对词块向量分配不同的关注度，例如对高风险行为以及关键法规对应的词块向量分配较高的关注度，以确保后续的场景生成优先覆盖高风险行为以及关键交通法规的违规场景；并通过注意力机制对词块向量序列中各个词块向量及其上下文进行学习，获得全局上下文表示，该全局上下文表示能够反映复杂场景中的全局动态交互信息，进而能够生成多样化且复杂的测试场景，从而使得利用本发明生成的测试场景对自动驾驶系统进行测试时，能够更准确地反映自动驾驶系统在复杂且高风险交通场景下的合规性表现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117113361A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311168765.1
申请日：2023-09-12
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明属于程序漏洞修复技术领域，公开了一种基于图嵌入的细粒度代码差异获取方法，包括步骤1：数据预处理：对不同版本的Java代码进行预处理，包括针对Java代码生成的抽象语法树进行处理，对抽象语法树中的节点进行特征提取；步骤2：图嵌入生成：利用处理后的抽象语法树以及节点特征向量，得到两棵抽象语法树的同构子树，将同构子树进行合并得到包含了两个版本代码的抽象语法树以及节点嵌入向量，最后将语法树和节点嵌入向量输入到图嵌入算法中。本发明将抽象语法树划分为语句级和词元级，并且使用图嵌入技术很好地保留了节点直接的拓扑关系，为后续代码映射提供更有效的节点信息；不依赖参数设定，具有更高的准确性和泛用性。
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公开(公告)号：CN106683173A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611201364.1
申请日：2016-12-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域块匹配提高三维重建点云稠密程度的方法，包括：使用基于图像序列的三维重建算法得到粗糙且稀疏的物体点云，得到每一帧图像拍摄时相机在三维空间中的变换矩阵；再次对原始图像进行处理，使用基于邻域的块匹配算法，对图像中进行稠密特征匹配；接下来根据得到的相机在空间中的位置，对得到的稠密特征点对进行合法性检验，并将符合要求的特征点映射到三维点云中对应的位置；使用基于物体轮廓的外点删除算法对得到的点云进行一次外点过滤，并进行一次颜色重映射，得到质量远好于原始点云的稠密点云。本发明能够得到质量和稠密都远高于传统算法的点云，能够大幅度改善原始算法的效果，改进重建质量；普适性高，鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN101907461B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010209570.3
申请日：2010-06-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于角度余切值的快速数据关联方法，主要解决现有被动多传感器的量测数据关联中关联速度慢关联正确率低的问题。该方法首先采用角度余切值构建统计量，并通过分块预处理建立候选关联集；然后分别采用多次随机迭代的方位角检测和俯仰角检测对候选关联集进行化简；最后通过指示函数和代价函数挑选出正确的关联组合。本发明直接采用角度信息进行数据关联，避免了角度到距离的换算，运算效率明显高于传统方法，具有良好的工程应用价值，可应用于红外制导，信息融合作战，空中交通管制和航天，航空，航海等领域。
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公开(公告)号：CN101118280B
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN200710018566.7
申请日：2007-08-31
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络中的节点自身定位方法，其过程是：无线传感器网络中各锚节点将自身坐标、节点ID号、校正值、跳数信息发送给全网所有节点，使全网获得所有锚节点的这些自身信息；各锚节点在获得到其它锚节点最小跳数后，进行最小均方误差校正值的计算，并将该最小均方误差校正值发送出去，使所有普通节点最终获得所有锚节点的最小均方误差校正值；各普通节点从所述所有最小均方误差校正值信息中挑选出一个最小均方误差校正值c，与信息交互所获得的各锚节点自身信息进行三边定位，并进行概率挑选，将概率最大的三边定位坐标作为普通节点自身位置。本发明具有低能耗和高精度的优点，可用在各向同性的无线传感器网络节点自身定位中。
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公开(公告)号：CN100403699C
公开(公告)日：2008-07-16
申请号：CN200610104420.X
申请日：2006-07-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式无线网络关键节点探测方法，它涉及通信技术领域。其目的是，针对现有技术存在的问题，用本发明快速、准确地检测出网络中所有的关键节点，以解决分布式无线网络的拓扑分割问题。该方法的具体步骤为：对任意网络进行拓扑平面化，以获得平面化的网络拓扑结构，该过程包括两个方面：通过相关邻近图法，即RNG法对网络进行拓扑平面化；对用RNG法得到的RNG图进行发射功率的调整。在完成网络拓扑平面化处理的基础上进行关键节点的探测，该探测工作分为三步：节点间相互发送数据包；根据收到的数据包进行邻节点和基本回路信息的收集；利用收集到的信息判断出网络中的关键节点。本发明可用在分布式无线网络的拓扑分割探测中。
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