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公开(公告)号：CN117668637B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202311564967.8
申请日：2023-11-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及辐射源个体识别技术领域，为了提高低信噪比下识别准确率、有效性和可靠性，本发明提出一种基于差分重构星座图的辐射源个体识别方法，对各信号源的初始I/Q两路信号数据；进行差分处理后分别进行EMD、VMD、ITD分解，将分解后频率最高的三项相加重构后生成星座图，通过深度卷积神经网络进行辐射源个体识别。本发明通过三种不同的分解方式可以集合各分解的优势，使得个体特征更大可能的凸显出来，再利用深度卷积神经网络对图像处理方面的优势来进行识别，可以提高识别的准确率和可靠性。
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公开(公告)号：CN119619983A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411694550.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种星载塔康信号接收处理装置及系统，装置包含天线模块、射频接收模块、数字采样模块、信号处理模块以及控制模块。在本发明的装置中，对传统的常用塔康信号接收机做出了改进，以更适合卫星载荷环境下的塔康信号接收，通过采用宽带接收机的设计，并且在硬件结构上添加部分元器件和特定器件选择以及对部分电路进行集成化的芯片设定，在接收机的信号处理模块中完成对塔康信号的特殊化检测和输出，提高塔康信号接收的抗干扰能力与稳定性、接收灵敏度以及精度。
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公开(公告)号：CN119026000B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411505528.4
申请日：2024-10-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2131 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的小样本辐射源个体开集识别方法，该方法首先获取不同辐射源个体的时序数据，并转换为时频图构建时频图数据集。其次将时频图进行RGB通道归一化，再将其输入生成对抗网络中，进行重构训练。然后利用训练后的对抗网络生成已知样本和未知样本，将已知样本和未知样本加入到时频图数据集进行扩充，并采用已知样本对生成对抗网络进行微调训练。最后将扩充后的时频图数据集输入到基于最大损失的自注意力ResNet18网络中，结合生成对抗网络输入和输出的重构损失实现辐射源的开集识别。本发明解决了辐射源个体识别中的小样本问题和开集识别问题，更好的实现了辐射源的开集识别。
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公开(公告)号：CN119270209A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411457767.7
申请日：2024-10-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于强化学习的空基雷达时域波形自适应方法，包括如下步骤：首先，分别根据脉间调频脉冲多普勒雷达构建雷达信号回波模型和雷达杂波回波模型；根据雷达信号回波模型和雷达杂波回波模型，计算信号杂波回波距离多普勒矩阵；然后建立强化学习环境并引入奖励函数，从而得到大量强化学习数据对；将大量强化学习数据对作为输入，结合强化学习算法，即可对智能体进行训练；最后，应用完成训练后的智能体输出优化后的脉间调频脉冲多普勒波形，实现杂波位置的调控。该方法通过提出脉间调频的脉冲多普勒波形，使得雷达具备主动调控杂波位置的能力。
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公开(公告)号：CN118171154A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410243119.5
申请日：2024-03-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于对抗样本生成与集成学习的小样本有源干扰识别方法。通过提取时频特征，利用对抗样本生成扩充数据集，利用GRU网络与残差神经网络作为基分类器分别识别信号时域频域特性与时频特性，通过Adaboost算法调整样本权重并重新训练网络，并将最终结果加权融合得到识别结果。本发明针对实际应用中有源干扰识别样本数较少等问题，提出先通过对抗样本生成增加带扰动的样本，再通过集成学习提高识别准确率，从而实现了小样本条件下的有源干扰识别。增加样本数量，结合不同网络针对不同有源干扰样式识别率不同的特性，进而提高识别的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117630807A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311600524.X
申请日：2023-11-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S3/14 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种五元阵智能测向方法及系统，该方法首先对五元阵天线各个阵元接收到的五个通道的信号进行下变频，再进行采样处理得到数字信号。其次基于数字信号建立带有标签的测向数据样本。然后确定智能测向网络模型的结构和参数，并基于带有标签的测向数据样本，对智能测向网络模型进行训练。该系统包括接收五个通道的信号五元阵天线、建立带有标签的测向数据样本的信号处理模块和构建智能测向网络模型，并通过测向数据样本获取对应的方向来波角度的测向模块。本发明可以根据天线接收到的信号迅速得到信号的来波方向，并能更好地满足对测向精度的要求。
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公开(公告)号：CN116755028A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310729774.7
申请日：2023-06-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种分离度增强的混合极化信号波达方向快速估计方法，包括以下步骤：多极化阵列布阵；多极化阵列输出建模；部分极化信号波达方向快速估计；低精度完全极化信号波达方向剔除；斜投影矩阵初始化；基于斜投影迭代的完全极化信号波达方向估计。本发明的优势在于，首先，本发明方法消除了完全极化信号泄露的影响，并利用迭代计算提升了斜投影矩阵的精度，使得完全极化信号和部分极化信号的分离度得到增强；其次，本发明方法充分利用了混合极化信号的特征，使得其具有高的波达方向估计精度；最后，本发明方法无需进行空域搜索，因此具有算法执行速度快的特点。
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公开(公告)号：CN116755027A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310728141.4
申请日：2023-06-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种混合极化条件下的阵列构型及多目标测向方法，包括以下步骤：非共位多极化阵列构型；非共位多极化阵列输出建模；子阵协方差矩阵求和的特征分解；基于子阵协方差矩阵求和特征值的信号源数估计；无需网格搜索的多目标测向。本发明的优势在于，首先，本发明提出的阵列构型中，不同极化形式的天线的相位中心不同且间距较大，因而可消除不同极化形式的天线间的互耦，有助于提高天线性能和测向精度；提出的测向方法适用于混合极化情形，只需对所有信号进行统一处理，有助于节省计算耗时；提出的测向方法无需进行网格搜索和复杂的最优化求解，进一步减小了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115859393A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211578684.4
申请日：2022-12-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种存储设备应急物理自毁装置，包括以下模块：应急自毁模块，用于判断存储设备是否存在应急自毁事件，若是，则向安全策略MCU模块发送应急自毁命令；安全策略MCU模块，与应急自毁模块、电源管理模块相连，接收应急自毁模块的应急自毁命令后，将此应急自毁命令发送至电源管理模块；电源管理模块，用于提供电源，且，当接收安全策略MCU模块的应急自毁命令时产生高电压以击穿烧毁存储设备中的芯片。本发明的自毁是物理方式的自毁，即利用高电压击穿烧毁存储设备中的存储芯片，这比传统的利用片上炸药以及化学药品腐蚀损毁芯片的方式结构简单、安全系数高。
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公开(公告)号：CN115543621A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211229503.7
申请日：2022-10-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种面向雾计算的存在依赖关系的任务调度方法。本发明包括步骤：1.任务建模；利用有向无环图来建模终端节点用户任务的子任务之间的依赖关系；2.收集区域内网络的公开信息；3.任务执行时延建模；4.任务传输时延建模；利用下述步骤建模第i个终端设备与第k个边缘服务器匹配时的传输时延；5.单终端与单边缘服务器匹配时的子任务调度,在本地和边缘服务器之间调度终端节点的全部子任务的执行；6.多终端与多边缘服务器场景下的任务调度；按下面步骤进行多终端与多边缘服务器的终端设备任务调度。本发明探索考虑子任务间具有依赖关系的任务卸载方案，以追求时延的降低和边缘服务器利用率的提升，使得边缘雾网络中的任务卸载模型与实际应用更接近。
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