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公开(公告)号：CN114676005B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210263087.6
申请日：2022-03-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明公开了一种基于JTAG的FPGA图像分类加速器测试方法，包括如下步骤：S10、将测试图片转换成若干个mif文件；S11、控制JTAG向FPGA图像分类加速器板卡分多次传输测试图像；S12、每张测试图像分类完成后从FPGA板卡获取分类标签，将分类结果写入本地文件；S13、根据所述写有分类结果的本地文件与测试数据集标准结果进行对比，统计分类准确率。采用上述技术方案，提高FPGA图像分类加速器测试电路部署效率，免去使用复杂的通信接口与协议，同时降低加速器板卡的硬件需求，提高测试的效率。由于FPGA板卡均带有JTAG接口，因此无需其他通信接口就能快速搭建卷积神经网络加速器数据集测试平台，从而减少了存储和寄存器资源的消耗，同时测试效率有明显的提升。
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公开(公告)号：CN111832417B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010548590.7
申请日：2020-06-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于CNN‑LSTM模型和迁移学习的信号调制样式识别方法。本发明首先对采集多种不同调制信号样本集，预处理得到源数据集；再构建CNN‑LSTM网络模型，将网络的权值进行随机初始化，输入源数据集对网络模型进行预训练；将预训练后CNN网络与LSTM网络的权值参数对应迁移至目标CNN‑LSTM网络中，输入训练数据集对目标CNN‑LSTM网络中的随机森林分类器进行训练，得到训练完成的CNN‑LSTM网络；最后利用训练完成的CNN‑LSTM网络对测试数据集进行调制样式识别，得到信号分类识别结果。本发明结合了CNN网络与LSTM网络的特征提取优点，提高了信号识别性能，并解决了深度学习在缺少目标信号样本的条件下识别性能差的问题。
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公开(公告)号：CN110191472B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910439379.9
申请日：2019-05-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W16/14 , H04W16/22 , H04W72/04 , H04W72/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标混沌PSO优化的目标信道访问方法。首先要将信道访问顺序转化为粒子位置，将信道序号编码成离散二进制[0,1]序列后进行纠正编码。然后引入倒“S”型函数改进惯性权重递减更新方式来改进粒子速度更新方法，引入“V”型函数更新粒子位置，将累积时延和信道容量作为目标函数，根据Pareto支配的定义，确定非支配解并加入到外部集中。使用自适应网格从外部集中选择全局最优解并对其进行基于改进Tent映射的混沌优化。当达到最大迭代次数，输出外部集里的解，每个解均对应一种目标信道访问顺序，这些解都是Pareto最优解。本发明复杂度较低，帮助算法收敛，有效跳出局部最优解。
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公开(公告)号：CN114693564A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210439726.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稳定场跳跃连接的GAN图像修复方法，将稳定场算子嵌入至跳跃连接中，利用稳定场算子对生成单元中编码器特征图的破损像素进行初步预测，再传递至解码器并输出生成图像。然后细化了损失的类型，重新定义损失函数为对抗损失、像素重构损失和金字塔损失来进一步指导网络的训练向正确的方向进行。本发明方法提升了破损图像修复的效果，在满足人类视觉感知需求的同时也能在一定程度上与原图相似。且经实验验证，该方法在人脸图像、自然场景图像和建筑图像上都达到了不错的修复效果。
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公开(公告)号：CN113411099A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110593616.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PPER‑DQN的双变跳频图案智能决策方法。针对待优化的双变跳频图案的主要参数，设计了相应的系统模型、状态‑动作空间和奖励函数，采用DQN算法进行决策，使用户的使用频段能出现在可用频段内的任意位置，从而提高跳频图案的灵活性。根据Pareto支配的定义提出以样本的时序差分误差和立即奖励为依据的样本优先经验回放技术，以提高样本利用率和经验回放效率。使用Pareto样本集和随机采样的样本形成训练集，以保证训练集样本多样性。本发明方法有效提高了经验回放效率和收敛速度，产生的双变跳频图案较常规跳频图案性能更优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110380801B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910481809.3
申请日：2019-06-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B17/382 , H04B1/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的协作感知算法及多USRP实现的方法。本发明步骤：1、利用多台USRP和一台主机搭建协作感知平台；2、在主机上利用GNU Radio接收USRP采集得到的基带信号作为离线训练样本；3、建立LSTM网络用于样本时序特征提取，利用全连接层得到融合特征，并引入Softmax回归模型对融合特征进行分类识别；4、利用离线训练样本对步骤3搭建的网络模型进行逐层训练，具体为利用梯度下降法和反向传播算法优化模型参数，从而得到离线训练模型；5、利用步骤1所搭建的感知平台接收信号序列，然后利用步骤4得到的离线训练模型进行实时感知分类。本发明用于识别主用户信号的存在性能够取得良好的效果。
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公开(公告)号：CN109787696B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201811511217.3
申请日：2018-12-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B17/382 , H04W72/04
Abstract: 本发明公开了一种基于案例推理与合作Q学习的认知无线电资源分配方法。本发明结合了案例推理技术、合作算法与Q学习算法，实现信道和功率的联合分配。首先确定奖赏函数，对若干个随机资源分配案例利用传统Q学习算法进行学习，构建案例库以存储案例的特征值、Q值和效用值；然后通过匹配检索出与当前案例最相似案例，提取其Q值并归一化后作为新案例的初始Q值；接着根据奖赏值大小，采用合作算法融合Q值，通过借鉴其他用户的经验来进行学习。本发明针对传统Q学习收敛速度慢的问题，引入案例推理技术来加快算法的初始寻优速度，同时通过用户间合作加快整体的学习效率。
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公开(公告)号：CN108390735B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201810076826.4
申请日：2018-01-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开一种信息素驱动的分布式协同宽带频谱感知方法。该方法是利用滤波器组将每个节点的宽带信号分割为多个窄带信号的信道，其中宽带信号中含有PU信息，PU信息被随机分割到窄带信号的信道；用一个CU感知一个节点，对某一节点的每个信道的窄带信号采用能量检测，得到该节点每个信道的判决统计量和判决结果；利用CU感知所有节点对应序号的子信道两两交互感知信息，最终得到不同节点对应序号子信道的最终融合判决结果。本发明采用多节点协同频谱感知，克服了单个节点由于受到信道衰落等各种因素的影响而得到的感知结果不一定准确的缺陷。
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公开(公告)号：CN111010144B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201911167427.X
申请日：2019-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种改进的两通道IIR的QMF组设计方法，本发明针对全通滤波器的相位和整体失真传输函数的相位进行最小最大化问题，通过确定相应的相位误差和合适的加权值，对得到的非线性优化目标进行一阶泰勒展开，转换为线性问题，以求得最优的全通滤波器的系数。本发明最大的改进在于不再仅仅只考虑全通滤波器的性能或者只考虑分析‑合成滤波器的性能，而是把两者的性能综合考虑，保证了信号经过的每一个子滤波器都具有更近似线性的相位，减少相位失真的可能性，达到设计预期目标。而且本发明并未对幅度讨论，只对全通滤波器和整体传输函数的相位进行了讨论，而幅度完全由相位控制。
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公开(公告)号：CN110932697B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201911167415.7
申请日：2019-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03H11/04
Abstract: 本发明公开了一种基于全通滤波器的两通道IIR的QMF组设计方法，本发明针对全通滤波器的相位进行最小最大化问题，通过确定全通滤波器的相位误差和合适的加权值，对得到的非线性优化目标进行一阶泰勒展开，转换为线性问题，求得最优的全通滤波器的系数。本发明主要针对每个全通滤波器的相位进行优化，保证了信号经过的每一个子滤波器都具有更近似线性的相位，减少相位失真的可能性，达到设计预期目标。本发明最大的改进就在于分开确定每个全通滤波器的系数，不再联合设计，使得到的系数更加精准，不再互相影响，保证了设计的一定自由度；同时确保了信号在任何时间段都没有相位失真从而达到重构并且在有限的迭代次数中可以得到更好的性能指标。
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