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公开(公告)号：CN103631306A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310642704.4
申请日：2013-12-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05F1/567
Abstract: 本发明公开了一种具有低温度系数的电流源基准电路，主要解决模拟集成电路内部基准电流源所产生的基准电流随温度变化问题。该电路包括基准电流单元(1)、温度补偿单元(2)和电流镜单元(3)，该电流镜单元包括第一电流镜(31)和第二电流镜(32)，这两个电流镜的输出端相连；基准电流单元(1)产生的负温度系数电流IN，和温度补偿单元(2)产生的正温度系数的电流IP分别输入到第一电流镜(31)和第二电流镜(32)中，并被第一电流镜(31)和第二电流镜(32)镜像到这两个电流镜的输出端求和，得到具有低温度系数的基准电流IO。本发明能有效地降低基准电流IO的温度系数，保证了芯片内各个模块在温度变化时都能够良好的工作，可用于大规模的集成电路。
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公开(公告)号：CN102253372B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201110092743.2
申请日：2011-04-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/32
Abstract: 本发明公开了一种基于交替码调制的非相干散射雷达ISR信号处理系统，主要解决传统雷达信号处理系统不能处理回波数据量大、信噪比低且目标为软目标的电离层散射信号的问题。该系统主要由DSP模块、FPGA模块和电源模块构成。其中，针对交替码调制，DSP模块主要完成信号的滤波、计算自相关函数、积累自相关和计算信号功率谱，得到电离层等离子体的自相关函数和功率谱估计结果；FPGA模块用于处理参数和信号数据的接收与传输，并对信号数据进行数字下变频；电源模块用于为FPGA模块和DSP模块提供所需的工作电压。本发明具有稳定性高、处理速度快、数据吞吐能力强和易于硬件实现的优点，可用于非相干散射雷达信号处理机，并进行电离层探测和参数估计。
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公开(公告)号：CN119025991A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411061364.0
申请日：2024-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务解耦学习的卫星变调制下个体识别方法，主要解决现有技术在变调制情况下提取的个体特征表征性能差的问题。其实现方案是：接收通过某观测轨道的下行通信链路信号，并划分训练集与测试集；建立由复值多尺度嵌入单元与注意力门控单元构成的两个知识提取块和一个共享知识提取块，并将这三个知识提取块并联组成特征提取模块；堆叠特征提取模块并连接分类器组成多任务解耦网络；将训练集数据输入到多任务解耦网络中进行训练；将测试集数据输入到训练好的多任务解耦网络，输出调制类型和卫星身份结果。本发明减轻了因调制变化引起的特征损失，能在调制方式变化下提取丰富的个体信息，增强对复杂信号识别性能，可用于信源卫星的电子侦察与识别。
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公开(公告)号：CN118795412A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410940576.X
申请日：2024-07-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于均匀圆阵的相位差变化率定位方法，首先使用均匀圆阵完成对辐射源信号的数据采集，通过频域鉴相方式，对两阵元接收信号做傅里叶变换，再求其相关谱Y(ω)的谱峰位置，获取该处的相位值即为模糊基线相位差；然后遍历全部的模糊数，利用相似度计算的方式，实现圆阵解模糊，去除鉴相过程产生的整周模糊影响，得到各个基线的无模糊相位差，最后设定0阵元为中心阵元的基线组为基本组，遍历圆阵各个阵元，分别得到不同基线组的定位结果，再基于相位差变化率对各组结果进行加权，得到最终的辐射源空间位置；本发明算法对检测阵型进行改进，使用均匀圆阵完成整体检测，提升了算法的全向检测能力。
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公开(公告)号：CN115047403B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210553238.1
申请日：2022-05-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于空中平台的移动干扰源跟踪定位方法，主要解决现有技术采用多架无人机对移动式干扰源进行定位与跟踪，成本高且计算复杂的问题。其实现方案是：地面终端对空中平台巡航周围的电磁辐射信号进行频谱分析，若出现可疑频点，则计算干扰源的初始方位角与俯仰角；地面终端运用空间谱估计算法和三维空间坐标拟合算法建立初始预测模型；地面终端不断修正预测模型，直至其预测值hi小于高度阈值hλ，该预测值hi即为干扰源的位置。本发明降低了定位成本，并通过地面终端与无人机实时交互修正预测模型，实现了干扰源在监测区域内的精确搜索，提高了干扰源的定位精度，可用于对在复杂电磁环境中异常辐射源造成通信干扰的抑制和消除。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118260571A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410146928.4
申请日：2024-02-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合和深度学习的卫星信号个体识别方法，其实现步骤为：搭建时域、频域、统计域各模态特征提取分支组合的模块，搭建全局特征提取模块，搭建由上述两个模块串联的卫星个体识别网络，利用生成的训练集训练该网络，对待识别的下行信号的卫星个体类别进行识别。本发明通过提取时域、频域和统计域的信号特征，克服了时频信息保留不完整的问题，丰富了用于个体识别的信号特征。通过对不同分支所提特征进行全局融合，减少了对先验信息的依赖，增强了特征中的长期关联性，提高了卫星个体识别网络在信息不全的非协作环境下的识别精度。
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公开(公告)号：CN116597326A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310525931.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv7算法的无人机航拍小目标检测方法，包括以下步骤；步骤1，获取无人机航拍数据集并转换为YOLO格式，划分训练集、验证集和测试集；步骤2，搭建改进的YOLOv7网络；所述改进的YOLOv7网络是对YOLOv7网络做出了修改颈部网络结构并在其中引入空间注意力SGE的改进；步骤3，以所述改进的YOLOv7网络为检测模型，利用所述训练集和验证集对该监测模型进行训练和验证，得到最终的检测模型；步骤4，利用所述最终的检测模型，以无人机航拍图像为输入，进行小目标检测。本发明用于提高无人机航拍小目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN116579372A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310550857.X
申请日：2023-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多智能体协同导航方法，步骤1，观察全局状态，构建目标选择策略网络和碰撞避免策略网络；步骤2，根据所述目标选择策略网络，选择一个目标，目标指当前运动设备需要导航到的目标地点；步骤3，观察局部状态，局部状态指当前运动设备探测到的与周围障碍物之间的距离；步骤4，判断前方是否存在障碍物，若否，则当前运动设备向选择的所述目标移动一步，并返回步骤1；若是，则根据所述碰撞避免策略网络得到一个角度，当前运动设备转向该角度并向前移动一步，并返回步骤1；所述向前，指当前运动设备转向的角度方向；本发明提高了模型的泛化能力，从而提升了协同导航性能。
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公开(公告)号：CN116561681A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310550900.2
申请日：2023-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06F111/18 , G06F119/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的融合型故障诊断方法，包括以下步骤；(1)建立设备数字孪生模型；(2)更新设备数字孪生模型；(3)运行设备数字孪生模型，模拟设备故障运行状态；(4)建立随机森林故障诊断模型，输出设备故障分类和故障预测结果；(5)准备验证数据集，记录和评估随机森林故障诊断模型的性能和指标；(6)评估模型性能指标；(7)采用融合型故障诊断算法，使用优化后的故障诊断模型修正设置数字孪生模型的输出，评估模型性能指标；(8)根据输出结果判断无人机是否会发生故障；本发明能够达到实时检测设备运行状态，对设备进行故障诊断的目的。
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公开(公告)号：CN116381611A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310397416.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区间扩展合并的雷达点迹凝聚方法，包括如下步骤：对原始点迹数据进行距离维凝聚：对原始点迹数据进行同一方位上的距离维归并凝聚；初始化区间块结构体参数：完成距离维凝聚后，且区间块数量为空时将当前批次下的新生点迹初始化为新的区间块；迭代进行新生点迹和区间块的关联与更新；点迹争夺与近目标分辨：结合现有区间块质心与点迹特征参数进行冲突情况处理；区间块内部数据的质心凝聚：对满足凝聚条件的区间内部数据进行最终凝聚；点迹滤波：根据凝聚点迹的结果特征滤除非目标点迹。本发明从区间角度入手，有效解决了方位滑窗法带来的凝聚不充分问题，点迹滤波效果良好，保证性能的同时满足了雷达数据预处理的实时性要求。
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