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公开(公告)号：CN118157726A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410143782.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明提供了一种通信感知一体化系统感知辅助波束赋形方法，涉及通信技术领域；该方法包括以下步骤：S10、ISAC基站发送参考信号，所述参考信号包括在初始化阶段全向发送的参考信号以及在感知辅助阶段根据预设编码矢量fk定向发送的参考信号；S20、ISAC接收端利用回波信号，分别基于正交匹配追踪OMP和多信号分类算法MUSIC，联合感知方法获取周围目标或用户的参数，S30、利用感知时隙得到目标或用户的距离和角度，计算编码矢量fk；S40、重复步骤S20和步骤S30，实现感知辅助蜂窝通信波束赋形；本发明的有益效果是：能够感知得到ISAC接收端高精度的位置信息，能够形成更准确的发送波束。
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公开(公告)号：CN117238176A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311227291.3
申请日：2023-09-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G08G5/00
Abstract: 本发明公开了时序飞行参数的乱流值指标对平飘距离影响的评估方法，该方法包括数据采集，数据筛选，数据分析，建立模型。针对飞机着陆阶段的场景，通过QAR采集飞机在各阶段的飞行数据，剔除着陆阶段风速、风向的异常数据，获取飞机每秒的风速、风向变化量，求出乱流值，绘制乱流值与着陆评分的散点图，总体成线性分布，整体呈现值越大评分越小，分析乱流对飞行着陆的影响和关系，减少对飞行员技术评分的误判和不必要的针对训练，能够更加科学的对飞行员进行专项训练。
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公开(公告)号：CN112597702B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011518083.5
申请日：2020-12-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于生成式对抗网络技术领域，具体涉及一种基于径向基函数的气动建模生成式对抗网络模型训练方法，设计气动数据的生成和回归。该模型在传统生成式对抗网络模型基础上，引入径向基神经网络，从而将传统的基于拟合的生成式对抗网络变为基于差值的生成式对抗网络，同时实现对非线性气动数据的回归和生成。
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公开(公告)号：CN112597702A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011518083.5
申请日：2020-12-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于生成式对抗网络技术领域，具体涉及一种基于径向基函数的气动建模生成式对抗网络模型训练方法，设计气动数据的生成和回归。该模型在传统生成式对抗网络模型基础上，引入径向基神经网络，从而将传统的基于拟合的生成式对抗网络变为基于差值的生成式对抗网络，同时实现对非线性气动数据的回归和生成。
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公开(公告)号：CN102104990A
公开(公告)日：2011-06-22
申请号：CN201010605883.0
申请日：2010-12-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种长寿命高精度无线传感器网络节点结构，涉及无线传感器网络结构技术领域。包括无线传感器节点和汇聚节点，所述的无线传感器节点包括传感器、低通滤波器、ADC、MC13224系统、锂电池、电源管理系统和太阳能电池，其中，传感器经低通滤波器与ADC连接，ADC与所述MC13224系统连接，锂电池为整个无线传感器节点供电，电源管理系统采用BQ2057C芯片作为充电管理芯片，电源管理系统通过MC13224系统的控制在电压和电流足够的情况下实现使用太阳能电池供电的同时为充电电池充电。本发明实现了与多种供电电压为2.5V的传感器接口，提供高精度微弱电压信号的采集能力。最小可采集电压为：单端1.19微伏，差分2.38微伏，数据采集误差
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118862705A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410799887.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于局部流速的三维涡识别方法，涉及流体力学和人工智能技术交叉领域。本发明方法包括S1、三维流场表征；S2、构建三维涡识别标准；S3、构建涡识别模型的输入向量；S4、在三维流场中进行采样，并判断各采样点是否处于涡区；S5、构造多任务学习网络模型，并对模型进行训练测试，通过模型对各采样点处的向量进行二元分类并得到优化后的涡识别模型；S6、通过涡识别模型对待测流场进行涡识别。本发明以流场理论为基础，分析了流速和流场中涡的关系，利用局部速度与涡区的物理关系，设计了多任务学习涡识别网络，并运用该模型实现了三维流场中的涡识别，减少了计算涡量所需的时间，提高了三维流场的分割、识别效率。
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公开(公告)号：CN114861292A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210285761.0
申请日：2022-03-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的飞行器几何特征、布局参数和飞行状态参数联合建模方法，属于飞行器气动特性预测领域，包括以下步骤：a、针对飞行器的布局参数进行基于贝塞尔流形的几何特征提取，采用贝塞尔曲线或曲面构建贝塞尔流形，提取贝塞尔流形的几何特征，用来表达飞行器的几何结构；b、通过引入CNN、RBFNN和FCN网络，分别学习飞行器布局参数、几何特征和飞行状态参数，再通过另一个FCN将上述三种参数结合起来，形成一个统一的深度神经网络，实现飞行器气动特性的准确预测，本发明能够满足飞行器几何特征提取，以及飞行器气动特性的准确预测的建模需求，能够对飞行器气动特性进行良好的优化。
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公开(公告)号：CN107294969A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710479766.6
申请日：2017-06-22
Applicant: 电子科技大学 , 成都奥特为通讯有限公司
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L63/1466
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的SQL注入攻击检测方法及系统。该方法将访问数据库的数据流发送到仿真数据库对其进行检测。用户访问客户端，SDN控制器对用户的目标IP及源IP进行更改，用更改后的IP对仿真数据库进行访问查询，如果没有记录，则直接对数据流进行检测，查看是否有SQL注入攻击。对检测过的数据流进行复制，一组数据流发送至仿真数据库，在仿真数据库中执行，确保没有破坏性访问，执行过程中配置监测器，另一组数据流直接发送至监测器，当运行状况未出现异常时，数据流返回至检测工具上的缓存器添加记录，最终将数据流导出给SDN控制器，从而访问数据库。采用该方法，能确保用户访问数据库时的安全性。
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公开(公告)号：CN107231366A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710463539.4
申请日：2017-06-19
Applicant: 电子科技大学 , 成都奥特为通讯有限公司
CPC classification number: H04L63/1466 , H04L61/2015 , H04L61/6022 , H04L63/145
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的防止DHCP欺骗的方法，通过配置SDN网络，在SDN网络中利用DHCP服务器的配置信息，将DHCP服务器部署在SDN网络中。客户在请求访问DHCP服务器时，对源UDP端口68大于一定请求次数的主机MAC地址，便将此次MAC地址列为黑名单，防止恶意攻击。其次，访问请求到达SDN时，SDN控制器会先对此请求进行认证，SDN控制器也会生成对DHCP服务器的白名单。DHCP服务器收到SDN认证后的请求并作出响应，SDN控制器对源UDP端口67的响应报文进行比对，如果本次响应的服务器不在DHCP服务器的白名单中，则丢弃该报文，防止DHCP欺骗的发生。
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公开(公告)号：CN101119254A
公开(公告)日：2008-02-06
申请号：CN200710049792.1
申请日：2007-08-20
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: Y02D70/44
Abstract: 本发明公开了一种基于跨层设计的无线传感器网络节能方法，无线传感器网络中的处理器MCU上设定MCU Active状态和MCU Sleep状态，模数转换器ADC上设定ADC Active状态和ADC Sleep状态，无线数据发送/接收模块WTRU上分别设定WTRU Sleep状态、WTRU Tx状态和WTRU Rx状态，并且根据原语设计的控制命令从监控中心发出，经过处理器MCU发出后，控制上述各个状态的转换，从而从无线传感器网络的应用层、网络层、链路层和物理层进行跨层节能优化，在不影响应用性能和功能的前提下，达到了降低节点整体能耗的效果，也大大延长了节点使用电池的寿命，使网络的生存时间大大延长。
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