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公开(公告)号：CN108418660A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810150103.4
申请日：2018-02-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L1/20
CPC classification number: H04L1/20
Abstract: 本发明公开了一种低信噪比环境中提高特征值信号检测灵敏度的方法，通过将取样信号矩阵X与待测信号s相关，方法是将X与具有一定幅度的信号矩阵 相加，矩阵 由与待测信号s相关的信号组成(与待测信号s相关的信号称为特征值移位信号)，使所得到矩阵 中待测信号s所对应的特征值λs分布进入到(b，∞)区域，从而更易于判断目标信号分量的存在性。本发明方法利用了数据的统计特性，适合于分布式大数据的处理，无需数据的同步，检测方法简单，就能获得更高的检测性能。该方法在无法完全确知待测信号特征参数的条件下，也可以根据待测信号参数范围进行相关信号遍历，获得高灵敏度的信号发现。
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公开(公告)号：CN106059799A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610333712.4
申请日：2016-05-19
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: H04L41/0896 , H04L41/5051 , H04L45/12 , H04L47/12 , H04Q11/0062 , H04Q2011/0086
Abstract: 一种面向SDN的弹性光网络下的虚拟网络映射方法，主要解决面向SDN的弹性光网络中通过网络虚拟化的方式实现网络资源的灵活分配与调度问题。具体步骤包括：1.获取底层物理网络信息；2.接收虚拟网络请求信息；3.获得备选可编程物理节点集合；4.映射虚拟网络节点；5.判断当前虚拟网络的所有虚拟节点是否都已经映射到物理网络中；6.虚拟网络链路映射；本发明通过采用基于距离与综合资源感知的虚拟节点映射的方法、广度优先搜索方法和基于可用空间最紧匹配的改进最短路径算法，降低了虚拟网络映射阻塞率，减少了物理网络带宽资源消耗，提高网络承载未来虚拟网络业务能力。
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公开(公告)号：CN105174932A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510543295.1
申请日：2015-08-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: C04B35/38 , C04B35/622
Abstract: 高直流叠加特性MnZn铁氧体材料及制备方法，属于铁氧体材料技术。本发明由主料和掺杂剂组成，主料按摩尔百分比，以氧化物计算，包括：53.0-55.0mol％Fe2O3，38.0-40.0mol％MnO，0-1.5mol％NiO，余量为ZnO；掺杂剂以预烧后的主料为计算基准，按重量百分比，以氧化物计算，包括：0.02-0.20wt％CaCO3、0.001-0.10wt％V2O5、0.001-0.06wt％Bi2O3、0.01-0.40wt％Co2O3、0.01-0.09wt％ZrO2、0.01-0.20wt％GeO2。本发明具有高温低损耗、高直流叠加特性和高居里温度和宽温高Bs的特性。
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公开(公告)号：CN103905819A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410165835.2
申请日：2014-04-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/645 , H04N19/96 , H04N19/46
Abstract: 本发明公开了一种基于多级树集合分裂编码的系统及其实现方法，其系统模块包括：小波变换模块(1)、小波抽树模块(2)、重要性扫描模块(3)和并行编码模块(4)；其方法步骤为：(1)输入像素点；(2)小波变换；(3)抽取小波系数；(4)扫描树的重要性；(5)并行编码；(6)输出码流。本发明的实现方法中不同比特平面节点共用同一位置信息，使用相同单元产生树中不同层节点的重要性信息，对不同比特平面并行编码，最终实现对静态图像的压缩。本发明占用资源少，存储效率高，尤其适用于资源受限、空间受限、对系统可靠性要求极高的航天图像压缩领域。
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公开(公告)号：CN102411140B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201110208879.5
申请日：2011-07-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及雷达通信技术领域，本发明公开了一种基于多电台信号的无源雷达处理方法，其具体包含以下步骤：步骤一、对雷达主通道接收到的目标回波信号进行下变频和低通滤波等处理，提取出各个电台的目标回波基带信号，同时，对雷达辅助通道接收到的多个电台直达波信号进行下变频和低通滤波等处理，提取出各个电台的直达波基带信号；步骤二、对步骤一处理得到的各个电台目标回波信号进行滤波，抑制掉其中的干扰信号，主要是直达波干扰；步骤三、对步骤二处理后的目标回波信号进行相关处理，即匹配滤波，得到匹配输出信号；步骤四、对匹配输出信号进行相位补偿后，进行相参合成，然后送入检测器进行目标检测等后续处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119788153A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411814050.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B7/185 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于数据预测匹配的LEO卫星寿命优化方法。首先，为了衡量LEO卫星寿命的优化效果和地面业务处理的能力，利用指标计算LEO卫星的平均寿命与累计处理业务的能量的乘积，用于衡量不同算法在优化LEO卫星寿命和处理业务能力方面的效果。其次利用卷积神经网络‑长短期记忆网络（CNN‑LSTM）算法预测LEO卫星轨道内的太阳辐射能量。此外，通过STK软件仿真得到LEO卫星的星下轨迹，并根据星下轨迹建立LEO卫星业务需求能看模型，然后利用LSTM‑RF算法预测LEO卫星的业务需求能量。最后，基于李雅普诺夫理论将LEO卫星的能量管理问题从随机优化问题转化为每个时隙的确定优化问题，并利用改进型自适应模型预测控制（AMPC）算法进行求解，获取LEO卫星各个时隙的能量管理决策。仿真实验结果表明，本发明相对于MPC算法、Game Theory算法和Greedy Algorithm算法的效果分别提升了10.79%、25.22%和58.16%，能够显著提升LEO卫星的寿命和业务处理能力，显著降低其运营成本。
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公开(公告)号：CN119693816A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411865499.2
申请日：2024-12-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明针对低轨道卫星（Low Earth Orbit,LEO）面临的计算资源有限和能量受限的挑战，提出了一种基于马尔可夫决策过程‑深度Q网络（Markov Decision Process‑Deep Q Network,MDP‑DQN）的轻量级自适应图像推理策略。引入推理精度‑能量效率（Accuracy‑Energy Efficiency,AEE）指标，用于评估图像推理性能。仿真结果表明，与马尔可夫决策过程‑Q学习（Markov Decision Process‑Q Learning,MDP‑QL）相比，该策略的AEE提升了6.09%，与马尔可夫决策过程‑策略梯度（Markov Decision Process‑Policy Gradient,MDP‑PG）相比，AEE提升了12.2%。
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公开(公告)号：CN119692479A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411874354.9
申请日：2024-12-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 针对低轨道卫星（Low Earth Orbit,LEO）计算受限、能量受限且供应不稳定、以及任务需求多变的特点，本发明提出了一种LEO多模型参数动态推理策略，以优化推理效率并提高系统的任务响应能力。该策略基于马尔可夫决策过程（Markov Decision Process,MDP），结合深度强化学习（Deep Q Network,DQN），实现了对卫星推理模型参数的动态适配。通过引入多模型切换与参数调节机制，本文在推理精度、计算能耗和响应时延之间达成了有效平衡。在仿真实验中，提出的策略相比传统固定模式提升了用户满意度（Quality of Experience,QoE）约25.2%，相比随机模式提升QoE约63.9%，推理精度达到76.5%，同时计算能耗和响应时延分别维持在2.3 J和2.1 ms。
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公开(公告)号：CN110225653B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN201910636885.7
申请日：2019-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种元器件传热系统的散热机构，包括元器件，元器件的底部设有导热板，导热板的底部固定连接有导热鳍片，导热鳍片的底部设有pcb板，pcb板右侧上表面设有微型散热风扇，微型散热风扇的顶部固定连接有集风罩，集风罩的左侧连通有散热管，散热管远离集风罩的一端与导热板的右侧相连通。本发明通过启动微型散热风扇将冷风通过散热管输送至导热板的内部，使导热板进行快速降温，解决了现有的传热系统中散热效果差，一般散热器散热智能对导热板的底部进行散热，且散热时是从外向内逐步散热，其散热效率低的问题，该元器件传热系统的散热机构，具备有内部散热散热效率高的优点，提高元器件的使用寿命。
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公开(公告)号：CN116600344A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310443772.1
申请日：2023-04-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种具有电力成本差异的多层MEC资源卸载方法，该方法是先建立具有电力成本差异的多层MEC资源的网络模型；然后建立不同资源层次下的通信模型和计算模型；利用基于NOMA的子信道用户重组算法，对信道资源进行分配；最后利用基于Q‑Learning的计算卸载和资源分配算法，将优化问题转化为等效的强化学习问题，通过对智能体的训练，使Q表收敛，以此指导基站智能体的卸载决策。以最小化所有用户时间成本和卸载成本的加权和为优化目标，通过联合卸载决策和资源分配将问题表述为一个混合整数规划问题，并提出基于NOMA和Q‑Learning的优化传输与卸载的求解方案。仿真结果表明，本申请的多层MEC架构要优于传统单层MEC架构，同时验证了本算法在求解中要优于其他基本算法。
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