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公开(公告)号：CN108490392B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201810335260.2
申请日：2018-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 桂林电子科技大学
IPC: G01S5/14
Abstract: 一种基于距离估计值筛选的最小二乘三维定位方法，涉及高精度最小二乘三维定位方法。本发明是为了有效解决由于无线信号传播中的噪声和测量误差等不良影响，导致距离估计精度和三维定位精度较低的问题。本发明所述的一种基于距离估计值筛选的最小二乘三维定位方法，首先将三维定位空间划分为若干个大小相同的立方体，每个立方体的中心点作为一个特征点；然后采用双边对等测距方法获得未知节点与各个锚节点间的距离估计值；最后采用基于特征点的评估和反向考查策略，筛选出高质量的距离估计值以及对应的锚节点，并采用最小二乘定位方法，解算出高精度的定位结果。
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公开(公告)号：CN114461804A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210126094.1
申请日：2022-02-10
Applicant: 电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
IPC: G06F16/35 , G06F16/215 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于关键信息与动态路由的文本分类方法、分类器及系统，属于文本分类技术领域，方法包括：对待分类文本进行预处理，并提取待分类文本中的关键词；将预处理后的待分类文本和关键词一并输入预训练语言模型BERT的嵌入层，得到预分类输出；将预分类输出输入到BERT中进行深度编码，得到再分类输出；在BERT中通过动态路由取代CNN中的池化操作搭建下游的分类器，并将预分类输出和再分类输出分别输入到分类器中。发明通过将BERT中嵌入层的输出特征和BERT深度编码的最终输出特征输入到下游分类器中进行两次分类预测，并通过加权相加两次预测结果得到最终的分类结果，充分利用了BERT内部的浅层特征表达，在不改变BERT内部结构的同时大幅提升了分类准确率。
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公开(公告)号：CN107255814A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710639569.6
申请日：2017-07-31
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LFMSK波形的雷达目标检测方法，思路为：确定雷达，设定所述雷达的检测范围内存在K个目标，雷达向其检测范围内的K个目标发射LFMSK波形并接收目标回波信号，并获取目标数字差频信号；确定线性步进调频序列A和线性步进调频序列B，计算线性步进调频序列A的频谱矩阵M2A和线性步进调频序列B的频谱矩阵M2B；计算线性步进调频序列A的M×N维积累幅度谱矩阵M3A和线性步进调频序列B的M×N'维积累幅度矩阵M3B；计算个目标频率，以及第p个目标的距离估计值Rp第p个目标的速度估计值vp；然后计算第1个目标的距离估计值R1至第个目标的距离估计值以及第1个目标的速度估计值v1至第个目标的速度估计值并作为基于LFMSK波形的雷达目标检测结果。
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公开(公告)号：CN120030574A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510190126.8
申请日：2025-02-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明提供了一种面向带权二部图匹配的安全冲突检测与消除方法，首先，该方法利用揭序加密来加密二部图权重数据，确保边缘服务器能够在不获得数据明文的前提下进行数据大小的比较；其次，该方法采用秘密共享技术将权重值拆分为两个份额权重值，确保任何边缘服务器在冲突消除的过程中不能获取到完整的权重值；最后，该方法基于贪心算法的思想设计安全的冲突检测与消除算法，通过多边缘服务器协同的方式对冲突进行迭代比较，直到找出最优的分配结果。通过本发明方案，在保证数据安全的情况下，降低了二部图最优匹配的复杂度，极大地提升了匹配效率。
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公开(公告)号：CN111506346B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010136564.3
申请日：2020-03-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种机载雷达空时自适应处理器，包括：第一预处理板卡、第二预处理板卡、第一自适应板卡、第二自适应板卡、交换板卡、机箱和上位机，其中，第一预处理板卡连接在机箱上，并且连接上位机；第二预处理板卡连接在机箱上，并且连接上位机；第一自适应板卡连接在机箱上；第二自适应板卡连接在机箱上；交换板卡连接在机箱上；上位机连接交换板卡。该空时自适应处理器运算处理器少，成本低，功耗低，尽可能采用更少的运算处理器，实现整个机载雷达空时自适应处理器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108490392A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810335260.2
申请日：2018-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 桂林电子科技大学
IPC: G01S5/14
Abstract: 一种基于距离估计值筛选的最小二乘三维定位方法，涉及高精度最小二乘三维定位方法。本发明是为了有效解决由于无线信号传播中的噪声和测量误差等不良影响，导致距离估计精度和三维定位精度较低的问题。本发明所述的一种基于距离估计值筛选的最小二乘三维定位方法，首先将三维定位空间划分为若干个大小相同的立方体，每个立方体的中心点作为一个特征点；然后采用双边对等测距方法获得未知节点与各个锚节点间的距离估计值；最后采用基于特征点的评估和反向考查策略，筛选出高质量的距离估计值以及对应的锚节点，并采用最小二乘定位方法，解算出高精度的定位结果。
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公开(公告)号：CN114461804B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210126094.1
申请日：2022-02-10
Applicant: 电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
IPC: G06F16/35 , G06F16/215 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于关键信息与动态路由的文本分类方法、分类器及系统，属于文本分类技术领域，方法包括：对待分类文本进行预处理，并提取待分类文本中的关键词；将预处理后的待分类文本和关键词一并输入预训练语言模型BERT的嵌入层，得到预分类输出；将预分类输出输入到BERT中进行深度编码，得到再分类输出；在BERT中通过动态路由取代CNN中的池化操作搭建下游的分类器，并将预分类输出和再分类输出分别输入到分类器中。发明通过将BERT中嵌入层的输出特征和BERT深度编码的最终输出特征输入到下游分类器中进行两次分类预测，并通过加权相加两次预测结果得到最终的分类结果，充分利用了BERT内部的浅层特征表达，在不改变BERT内部结构的同时大幅提升了分类准确率。
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公开(公告)号：CN113407939B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110670339.2
申请日：2021-06-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向黑盒攻击的替代模型自动选取方法、存储介质及终端，属于深度学习技术领域，方法包括：根据原始样本属性信息在神经网络模型中选取替代模型，和/或，根据攻击反馈信息更新当前使用替代模型。本发明根据与黑盒模型复杂度呈相关性的原始样本属性信息选取与当前黑盒模型匹配度高的替代模型，和/或通过攻击反馈信息更新当前使用替代模型，以此保证选取或更新后的替代模型能够发挥优异替代性能，产生的对抗样本在黑盒攻击中攻击成功率高，利于推进当前神经网络模型安全研究工作。
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公开(公告)号：CN111506346A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010136564.3
申请日：2020-03-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种机载雷达空时自适应处理器，包括：第一预处理板卡、第二预处理板卡、第一自适应板卡、第二自适应板卡、交换板卡、机箱和上位机，其中，第一预处理板卡连接在机箱上，并且连接上位机；第二预处理板卡连接在机箱上，并且连接上位机；第一自适应板卡连接在机箱上；第二自适应板卡连接在机箱上；交换板卡连接在机箱上；上位机连接交换板卡。该空时自适应处理器运算处理器少，成本低，功耗低，尽可能采用更少的运算处理器，实现整个机载雷达空时自适应处理器。
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公开(公告)号：CN107255814B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201710639569.6
申请日：2017-07-31
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LFMSK波形的雷达目标检测方法，思路为：确定雷达，设定所述雷达的检测范围内存在K个目标，雷达向其检测范围内的K个目标发射LFMSK波形并接收目标回波信号，并获取目标数字差频信号；确定线性步进调频序列A和线性步进调频序列B，计算线性步进调频序列A的频谱矩阵M2A和线性步进调频序列B的频谱矩阵M2B；计算线性步进调频序列A的M×N维积累幅度谱矩阵M3A和线性步进调频序列B的M×N'维积累幅度矩阵M3B；计算个目标频率，以及第p个目标的距离估计值Rp第p个目标的速度估计值vp；然后计算第1个目标的距离估计值R1至第个目标的距离估计值以及第1个目标的速度估计值v1至第个目标的速度估计值并作为基于LFMSK波形的雷达目标检测结果。
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