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公开(公告)号：CN109787616B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910045123.X
申请日：2019-01-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种频率信号切换系统及切换方法，包括：主通道频率源、备用通道频率源、鉴相器、低通滤波器、AD转换器、DA转换器、本地振荡器和MCU；主通道频率源和备用通道频率源分别依次连接鉴相器、低通滤波器和AD转换器；AD转换器的输出端均与MCU的输入端相连接，MCU的输出端与DA转换器的输入端相连接，DA转换器的输出端与本地振荡器的输入端相连接；本地振荡器的输出分为两路，一路用于输出信号，另一路再分别与每个鉴相器的输入端相连接。本发明可消除各路频率信号之间存在的固有相位差的影响，使切换过程中相位不跳动、信号不中断，可保证频率信号的连续性和稳定性。
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公开(公告)号：CN113902813A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111226681.X
申请日：2021-10-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的智能场景感知防御装置与方法，改善了现有技术中太空中厘米级碎片清除工作仍须深入研究的问题。该发明中底座上通过支撑杆依次连接相机圆台、旋转云台和激光枪，相机圆台上设有工业CCD相机阵，工业CCD相机阵含有多个工业CCD相机，并均布在相机圆台上，旋转云台的上半部外侧设有激光雷达。工业CCD相机阵获取全景可见光图像；激光成像雷达获取目标深度信息；激光成像雷达与工业CCD相机联合标定；可见光彩色图像与激光雷达所成的三维点阵图像融合；激光枪进行防御并摧毁接近目标。本技术通过将激光信息与可见光图像进行多光谱融合，实现对厘米级空间碎片的识别，提高了空间碎片的识别效率。
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公开(公告)号：CN111242971A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201911217566.9
申请日：2019-12-03
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于改进的双中心粒子群优化算法的目标跟踪方法。首先，框选出图像序列中首帧图像的目标位置；根据框选的目标，对目标区域的图像计算Hu不变矩来描述目标的形状特征；同时，根据框选的目标，对目标区域的图像计算HSV颜色直方图来描述目标的颜色特征；然后计算出的形状特征向量H和颜色特征向量G进行串联，得到特征融合后的目标特征向量[H,G]，即目标模板特征；接着对后续图像帧应用双中心粒子群优化算法，获取所述图像帧中的全局最优粒子的位置；最后利用提出的抗遮挡的目标模板更新策略，得到更新后的新目标模板特征。本发明方法对目标具有较好的跟踪准确度，对目标跟踪具有较好的实时性，抗遮挡性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107563308B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201710685453.6
申请日：2017-08-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于粒子群优化算法的SLAM闭环检测方法，主要解决现有闭环检测技术中词袋BOW方法离线训练过程较为复杂的问题。其检测步骤为：(1)判断所获取的当前帧图片是否为关键帧图片；(2)计算当前关键帧图片的描述子；(3)判断当前关键帧图片是否是第一帧关键帧图片；(4)创建帧图片描述子库；(5)扩充帧图片的描述子库；(6)判断帧图片描述子库中关键帧图片数是否等于50；(7)获得最优帧图片；(8)当前关键帧图片与最优帧图片进行匹配；(9)判断暴力匹配对是否等于25对；(10)输出满足闭环条件下的最优帧图片。
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公开(公告)号：CN104765667B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201510184752.2
申请日：2015-04-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于电子电路技术领域，具体涉及一种基于蚁群算法的FPGA程序脆弱支路求取方法，包括如下步骤：步骤一、寻找FPGA程序的拓补连接关系；步骤二、建立模型；步骤三、利用蚁群算法进行最短路径的判定；因此，该基于蚁群算法的FPGA程序脆弱支路求取方法，能够根据FPGA各模块之间信号的流拓扑关系，利用蚁群行为特性进行建模以后，求出具有最高出错率的之路，从而能为FPGA程序的可靠性评估提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104765846A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510184753.7
申请日：2015-04-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于临床数据检测和数据挖掘技术领域，具体涉及是一种基于特征提取算法的数据特征分类方法，包括以下步骤：首先，收集并构建正常人的生命体征数据库N；其次，收集病人的生命体征数据S-1；然后，从数据库N中选取与收集的病人生命体征数据S-1相匹配的正常人的生命体征数据N-1，引入特征提取算法，从病人生命体征数据S-1的时间特征序列中提取出最有鉴别能力的特征；再次，从提取的全部特征中选取相应的特征子集；最后，用数据挖掘算法将选取的特征子集进行分类。该方法，通过挖掘无线医疗设备检测的实时的、高频率的病人生命体征数据，防止病人临床恶化的同时为出现的死亡提供早期预警，适用性强，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN104572103A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510009091.X
申请日：2015-01-08
Applicant: 西安空间无线电技术研究所 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分布函数的WCET快速估计方法，通过对DSP工程目标代码(out文件)进行反汇编获得反汇编文件F；分析反汇编文件F，获取划分的各个基本块，得到程序的基本块集合B；辨识基本块集合B中各基本块之间的关系，构建程序流图C；计算每个基本块的执行时间T；将基本块执行时间T和基本块执行次数Ts作为权值得到加权的程序流图Cw；分析加权的程序流图Cw，获得总权值最大的路径，将最大的总权值作为程序最坏执行时间WCET。解决了现有技术中需运行程序得到测试样本的弊端和人工干预过多的问题以及传统PERT技术中贝塔分布参数估计方法的不合理性问题。
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公开(公告)号：CN104200226A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410441058.X
申请日：2014-09-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的粒子滤波目标跟踪方法，主要解决现有技术跟踪效率低、目标跟踪过程中易受环境变化影响、目标模型适应性不好的问题。本发明实现的具体步骤是：(1)提取目标和背景特征；(2)训练目标模型；(3)目标的模板匹配跟踪；(4)判断目标模型变换到实时目标图像的变换参数和最优变换参数之间的绝对误差是否小于0.3；(5)粒子滤波的目标跟踪；(6)判断视频序列中的所有图像是否处理完毕。本发明能有效地提高跟踪效率，并且跟踪目标稳定，目标模型的适应性更强。
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公开(公告)号：CN102980529A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210499996.6
申请日：2012-11-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度网格顶点平均坡度的零件外形差异检测方法，主要解决现有技术中仅能检测简单几何形状特征、检测尺度单一的问题。其实现步骤包括：（1）确定对照组Cg和研究组Sg样本配准各个零件，扫描得到三维图像；（2）用三角剖分法获取每个零件的三角网格；（3）计算对照组Cg和研究组Sg内每个样本的k尺度网格中各个顶点上的顶点平均坡度Qp；（4）对顶点的平均坡度Qp进行双样本T-检验，通过两次筛选得到形状差异顶点集合J；（5）针对集合J内顶点，计算描述形状差异的大小、位置和可靠度的向量。本发明具有尺度完善、精确可靠和抗噪能力强的优点，适用于两组具有不同属性的零件样本的组间外形缺陷筛查或甄别。
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公开(公告)号：CN102607526A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210008620.0
申请日：2012-01-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01C11/00
Abstract: 本发明公开了一种双介质下基于双目视觉的目标姿态测量方法，主要解决航天器在水下模拟实验时，无法对目标航天器的姿态进行测量的问题。具体过程包括：通过双目摄像机采集目标航天器图像对；对采集的左图像进行harris角点检测，找到投影特征点；采用极线约束法则和金字塔快速匹配方法，找出右图像的匹配投影特征点；利用左右图像的投影特征点计算出对应空间特征点的三维坐标；建立折射模型，根据折射模型修正空间特征点的三维坐标；筛选出位于同一平面的特征点，并根据这些特征点三维坐标准确计算出目标航天器的姿态。本发明用于在航天器水下模拟实验时，通过建立折射模型，准确计算出目标航天器上特征点的三维坐标，并实现对航天器姿态的准确测算。
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