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公开(公告)号：CN104459658B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410276307.4
申请日：2014-06-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于数据拟合的联合域定位空时二维自适应处理方法，涉及雷达技术。其步骤为：步骤1，得到JDL降维回波数据和空时导向矢量；步骤2，构造待检测距离单元的数据基矩阵；步骤3，获取目标阻塞以后的数据基矩阵；步骤4，获取辅助回波数据的拟合系数；步骤5，获取待检测距离单元的数据的最小拟合误差；步骤6，对待检测距离单元的数据的最小拟合误差进行单元平均恒虚警检测。本发明主要解决传统STAP方法运算量巨大及样本需求苛刻的问题，并在降低虚警率的同时，提高目标的检测概率，在实测数据处理及对STAP的性能改善中具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN104459660A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410276765.8
申请日：2014-06-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/414
Abstract: 本发明公开了一种基于数据拟合的阵元多普勒域空时二维自适应处理方法，涉及雷达技术。其具体步骤为：步骤1，得到阵元多普勒域的降维回波数据和空时导向矢量。步骤2，构造待检测距离单元的数据基矩阵；步骤3，获取目标阻塞以后的数据基矩阵。步骤4，获取辅助回波数据的拟合系数。步骤5，获取待检测距离单元的数据的最小拟合误差。步骤6，对待检测距离单元的数据的最小拟合误差进行单元平均恒虚警检测。用以解决传统STAP方法运算量巨大及样本需求苛刻的问题，在实测数据处理及对STAP的性能改善中具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN104459658A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410276307.4
申请日：2014-06-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/414
Abstract: 本发明公开了一种基于数据拟合的联合域定位空时二维自适应处理方法，涉及雷达技术。其步骤为：步骤1，得到JDL降维回波数据和空时导向矢量；步骤2，构造待检测距离单元的数据基矩阵；步骤3，获取目标阻塞以后的数据基矩阵；步骤4，获取辅助回波数据的拟合系数；步骤5，获取待检测距离单元的数据的最小拟合误差；步骤6，对待检测距离单元的数据的最小拟合误差进行单元平均恒虚警检测。本发明主要解决传统STAP方法运算量巨大及样本需求苛刻的问题，并在降低虚警率的同时，提高目标的检测概率，在实测数据处理及对STAP的性能改善中具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN103383448A
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201310279513.6
申请日：2013-06-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明公开了一种适用于HPRF波形机载雷达杂波抑制方法，其实现过程是：用第n列阵元高度线以上远距离回波数据估计出远程主瓣杂波Q，用Q设计矩阵滤波器P以提取近程杂波；用P提取第n列阵元第l号距离单元数据xln中的近程杂波，估计近程杂波协方差矩阵采用对角加载采样协方差求逆方法计算俯仰滤波器we；用we抑制xln中的近程杂波，所有数据处理后，得到不含近程杂波的数据Y；从脉冲域变换到多普勒域；从中取出数据并估计出杂波抑制滤波器wk；用该滤波器抑制远程杂波，处理完所有多普勒通道数据，输出待检测数据，用于后续雷达监测处理。本发明解决了在有阵列误差情况下杂波抑制的难题，能较好地抑制近程杂波，且易于工程化实现，可显著改善机载雷达的目标检测性能。
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公开(公告)号：CN101436250B
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN200810232342.0
申请日：2008-11-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性张量分解与视角流形的多视角人脸识别方法。其过程是：对多视角人脸图像进行尺度归一化；采用留一法将多视角人脸图像划分为测试集和训练集；将训练集中的人脸图像沿身份、视角和像素信息变化的方向排列成张量的形式，对张量数据用高阶奇异值分解得到人脸图像的身份、视角及像素因素的系数矩阵；利用数据-概念驱动的方式对视角系数进行排列和插值，获得人脸视角流形；根据人脸转动的客观顺序，通过概念驱动的方式生成人脸的视角流形；用非线性张量分解将视角流形映射到多视角人脸数据空间，并获得身份系数的模矩阵，建立多视角人脸模型；采用基于EM-like的迭代算法求解模型参数，以参数满足最小化重构误差准则实现识别。本发明具有精度高和速度快的优点。可用于生物特征识别领域中不同视角下的复杂人脸检索和识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116488825A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310468532.7
申请日：2023-04-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明提供了一种用于数据确权和数据溯源的非同质化通证的管理和验证方法，包括以下步骤：S1：NFT管理机构部署NFT管理智能合约，并公开相对应的NFT智能合约接口标准；S2：NFT智能合约拥有者根据接口标准实现并部署智能合约，然后向NFT管理智能合约请求注册；S3：NFT智能合约用户向NFT智能管理合约请求铸造NFT，NFT智能管理合约调用安全铸造函数进行NFT铸造；S4：NFT智能合约用户可通过NFT智能合约对NFT进行交互，如转移和销毁；S5：当NFT智能合约发生异常情况时，NFT智能合约拥有者可主动或被动的注销NFT智能合约。
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公开(公告)号：CN116415655A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310447005.8
申请日：2023-04-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于有向无环图的去中心化异步联邦学习方法，包括以下步骤：S1：在智能合约中初始化全局有向无环图和联邦学习训练相关参数；S2：各客户端使用基于累计权重的随机游走算法从全局有向无环图中选取k个未验证节点，k是开始联邦学习之前商定的参数；S3：各客户端验证共识层所选取的k个未验证节点，若验证不通过则从全局有向无环图中重新获取未验证节点；S4：各客户端从验证通过的节点中提取模型，然后聚合这些模型为一个新的模型，之后在聚合的新模型基础上继续进行若干轮训练；S5：新模型训练完成后，生成新节点，并将客户端本地有向无环图结构更新到全局有向无环图,重复S2‑S5，直到联邦学习任务完成；S6：联邦学习任务完成后，将全局有向无环图存储在智能合约中，智能合约根据各客户端的贡献发放奖励；该发明与传统联邦学习相比，每个客户端可以异步获取模型，无需等待服务器的聚合，弥补了不同客户端的算力差异，并且由于有验证节点的步骤，避免了恶意节点对全局模型的攻击，提高了性能。
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公开(公告)号：CN112085381B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010928122.2
申请日：2020-09-07
Applicant: 南通电力设计院有限公司 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多目标优化的电动汽车充电站规划方法，其多目标主要包括：该地区的人口密度、电动汽车保有量、交通状况和配电容量。该方法包括：1)确定需要规划的充电站与充电桩的个数；2)为该地区划分需求域，其中需求域根据车辆密集地进行划分；3)根据该地区的人口密度、电动汽车保有量、交通状况和配电容量建立多目标函数；4)利用大数据分析方法求出各个需求域的需求裕度值，并对各个需求域的需求裕度值进行从大到小排序；5)根据规划充电站的个数选择需求域度值最大的几个需求域为充电站规划区，并由选定需求域的需求域度值比例确定充电桩的个数。本发明规划充电站简单方便，能快速地获得充电站规划布局的最优方案。
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公开(公告)号：CN116033581A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211737052.8
申请日：2022-12-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W72/54
Abstract: 本发明公开了一种无线前传网络多级边缘计算的低时延方法与系统，属于无线通信技术领域。本发明对云端资源池、多级边缘移动服务器、小区用户设备之间的无线前传网络边缘计算场景，收集各个用户设备发送的任务量、数据大小、所需的计算资源。利用多级边缘服务器之间的无线传输和小区基站到资源池的前传网络架构，计算每个任务在底层拆分再在顶层聚合时所耗费的时间和能量，并建立多级时延优化模型，以全网络中计算任务的完成时延最小为优化目标，以计算资源、消耗能量为约束，确定任务在每层服务器的卸载比例，获取传输时延最优和网络负载均衡的资源分配方案。本发明降低了小区系统内用户任务计算及传输的总时延，提高了前传网络对用户的服务性能。
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公开(公告)号：CN113828345A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111321445.6
申请日：2021-11-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种氯化钠辅助合成g‑C3N4光催化剂的制备方法，包括如下步骤：1)称取三聚氰胺溶于去离子水中，室温下搅拌均匀，加入稀硝酸进行蚀刻，将白色沉淀用无水乙醇洗涤，然后60℃真空干燥，取出研磨充分置于坩埚中，在马弗炉中600℃保温2~4小时，记作CN；2)取不同重量比的氯化钠与CN研磨充分，再次置于马弗炉中400℃煅烧，最后用去离子水洗涤去除氯化钠并干燥，即得到氯化钠辅助合成g‑C3N4光催化剂。本发明还公开了g‑C3N4光催化剂的制备方法制得的g‑C3N4光催化剂及g‑C3N4光催化剂在罗丹明b中的应用。这种催化剂提高了氮化碳的比表面积，减少了氮化碳的电荷转移内阻，增强了其在可见光下降解罗丹明b的活性。
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