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公开(公告)号：CN111695003B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010391277.7
申请日：2020-05-11
Applicant: 电子科技大学 , 中电科大数据研究院有限公司 , 中国电子科技集团公司第二十八研究所
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06F16/901 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于事项关联网络的政务共享材料识别方法和系统，提出了部门负载、材料价值的量化指标，基于这些指标来量化部门‑事项‑材料关系网中的节点权重，进而使用基于部门负载和材料价值的关键节点算法，计算得到材料的共享价值分数。本发明使得不同的材料最终的共享价值会受到部门负载的部分影响，充分考虑了部门与事项之间的关联、事项办理时限、事项办理次数等信息，以达到节约人力物力，促进政务数据共享，优化办事时限的目的。
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公开(公告)号：CN112235224B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202011082852.1
申请日：2020-10-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体是涉及一种基于Link16增强型数据链传输波形设计方法。本发明基于Link16设计了一种增强型数据链传输波形，给出了低速、中速和高速三种速率模式的传输链路设计，最高传输速率可达4Mbps，该增强型波形设计可以根据传输业务需求和信道质量评估情况，采用最优的速率模式进行传输，实现系统传输性能和容量的联合优化，在无干扰环境下，在相同误码率传输性能时增强波形比传统Link16波形的传输速率至少提高三倍，在干扰环境下，增强波形在速率不超过1Mbps时，抗多音干扰和部分带干扰的能力优于传统波形约40dB，本发明的增强型数据链传输波形设计与传统的Link16波形相比，具有显著优势，而且本发明易于实现，具有很强的应用价值。
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公开(公告)号：CN112235224A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011082852.1
申请日：2020-10-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体是涉及一种基于Link16增强型数据链传输波形设计方法。本发明基于Link16设计了一种增强型数据链传输波形，给出了低速、中速和高速三种速率模式的传输链路设计，最高传输速率可达4Mbps，该增强型波形设计可以根据传输业务需求和信道质量评估情况，采用最优的速率模式进行传输，实现系统传输性能和容量的联合优化，在无干扰环境下，在相同误码率传输性能时增强波形比传统Link16波形的传输速率至少提高三倍，在干扰环境下，增强波形在速率不超过1Mbps时，抗多音干扰和部分带干扰的能力优于传统波形约40dB，本发明的增强型数据链传输波形设计与传统的Link16波形相比，具有显著优势，而且本发明易于实现，具有很强的应用价值。
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公开(公告)号：CN111695003A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010391277.7
申请日：2020-05-11
Applicant: 电子科技大学 , 中电科大数据研究院有限公司 , 中国电子科技集团公司第二十八研究所
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06F16/901 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于事项关联网络的政务共享材料识别方法和系统，提出了部门负载、材料价值的量化指标，基于这些指标来量化部门-事项-材料关系网中的节点权重，进而使用基于部门负载和材料价值的关键节点算法，计算得到材料的共享价值分数。本发明使得不同的材料最终的共享价值会受到部门负载的部分影响，充分考虑了部门与事项之间的关联、事项办理时限、事项办理次数等信息，以达到节约人力物力，促进政务数据共享，优化办事时限的目的。
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公开(公告)号：CN114021836B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111352050.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不同角度融合的多变量水库入水量预测系统、训练方法及应用，基于水库各变量历史观测值，首先通过随机循环神经网络和生成模型获得符合多模态分布的隐变量，然后通过注意力模型获得注意力矩阵，再将符合多模态分布的隐变量和注意力矩阵输入多层感知机，便可实现未来水库入水量的预测；相较于传统的人工经验判断和统计学方法，本发明对特定的场景具有建模能力；相较于传统的循环神经网络，本发明可以更好地捕捉多个观测值之间的关联和时间上较长的依赖，因而具有更高的准确率，不仅节省了大量的人力和物理成本，而且其预测结果也更有价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115563485A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211115475.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , H04B17/336 , H04B17/345
Abstract: 本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的低复杂度干扰识别方法。本发明搭建的网络引入了时频分量感知的模块，在卷积提取干扰信号的时频图的特征之前，对时频分量的位置和重要的部分进行定位，并在执行卷积运算时只计算重要位置处的干扰特征，从而减少了冗余的计算；此外，为了进一步降低计算复杂度，引入了一种新的自适应前向传播算法，网络可以在推理过程中根据样本的干噪比确定前向传播的深度；使用所提出的方法有效降低了网络在干扰识别的部署成本，且计算复杂度低于现有方法，并在某些情况下低复杂度网络的识别精度甚至可以超过对应优化前的网络；本发明有显著优势，而且本发明易于实现，具有很强的应用价值。
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公开(公告)号：CN110737868A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911018287.X
申请日：2019-10-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体涉及一种正弦调频信号参数估计方法。本发明的方法首先根据初始参数估计值对接收信号进行去调频，为了降低去调频信号的噪声，将去调频信号的实部替换为一个常数，这个常数为取调频信号实部的均值，然后接收信号的相位可以由初始参数估计值和新的去调频信号的相位估计得到，最后，根据估计得到的接收信号相位得到最终的参数估计值；第二部分认为调制指数大于π/2，并提出了一种基于迭代的参数估计方法以获得初始参数估计值，然后利用基于PNR的方法提升初始估计值的精度；第三部分对来自第一部分和第二部分的参数估计值的精度进行比较，并选出具有更高精度的一组参数作为最终的参数估计值。
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公开(公告)号：CN106411464B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610786768.5
申请日：2016-08-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，涉及一种空间调制信号检测方法。本发明通过对角度距离进行排序，降低了每根发射天线需要进行ML检测的星座点个数；而且在获得角度距离时，只需要进行减法，故在减少需要进行ML检测的星座点时，不会引入额外的乘法运算，而且通过角度‑待检测星座点对应表，本发明避免了在信号解调过程中进行比较和排序的操作，进一步降低了检测复杂度；对于非M‑PSK调制，本发明所需的实数乘法次数为对于M‑PSK调制，本发明所需的实数乘法次数为(6Nr+4)Nt；在到达相同的检测性能时，本发明所需的实数乘法次数少于MS方法和DBD方法，具有较低的复杂度。
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公开(公告)号：CN110737868B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201911018287.X
申请日：2019-10-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体涉及一种正弦调频信号参数估计方法。本发明的方法首先根据初始参数估计值对接收信号进行去调频，为了降低去调频信号的噪声，将去调频信号的实部替换为一个常数，这个常数为取调频信号实部的均值，然后接收信号的相位可以由初始参数估计值和新的去调频信号的相位估计得到，最后，根据估计得到的接收信号相位得到最终的参数估计值；第二部分认为调制指数大于π/2，并提出了一种基于迭代的参数估计方法以获得初始参数估计值，然后利用基于PNR的方法提升初始估计值的精度；第三部分对来自第一部分和第二部分的参数估计值的精度进行比较，并选出具有更高精度的一组参数作为最终的参数估计值。
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公开(公告)号：CN110730144B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201911019297.5
申请日：2019-10-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体涉及一种正交频分复用系统中基于联合检测的多音干扰消除方法。本发明的方法通过联合多音干扰的参数估计和调制符号的解调，消除了OFDM信号对参数估计的影响，实现了更加精确的干扰消除。该方法包含两个过程，首先进行参数粗估计，然后进行参数精估计，在参数粗估计中，不考虑OFDM信号，直接估计多音干扰参数，在参数精估计中，通过遍历被干扰处子载波调制符号所有组合，找到使干扰参数估计精度最高的调制符号组合，并以此得到干扰参数精估计值。
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