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公开(公告)号：CN102520617A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110454456.1
申请日：2011-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种炼油工业过程的部分解耦非最小化模型预测控制方法。传统的控制手段精度不高，导致后续生产控制参数不稳定、产品合格率和装置效率较低。本发明方法首先基于炼油工业过程模型建立部分解耦状态空间模型，挖掘出基本的过程特性；然后基于该部分解耦状态空间模型建立预测控制回路；最后通过计算预测控制器的参数，将过程对象整体实施预测控制。本发明方法弥补了传统控制的不足，方便了控制器的设计，保证控制性能的提升，同时满足给定的生产性能指标。本发明提出的控制技术可以有效减少工艺参数与实际工艺参数之间的误差，进一步弥补了传统控制器的不足，同时保证控制装置操作在最佳状态，使生产过程的工艺参数达到严格控制。
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公开(公告)号：CN102269619A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110125899.6
申请日：2011-05-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无线传感网络的声信号采集终端。本发明包括声传感阵列模块、声信号调理模块、微处理器模块、无线发送与接收模块和电源模块。声传感阵列模块采集的六路声信号接到包含六通道的声信号调理电路模块的输入端。声信号调理模块的输出端与微处理器模块输入端相连。微处理器模块的输出端连接到无线发送与接收模块的输入端。电源模块分别为声传感阵列模块、声信号调理电路的模块、微处理器模块和无线发送与接收模块提供电源。利用本发明终端设备构建无线探测网络，车辆识别的准确率高，应用成本降低，并可通过无线传感网络提高了车辆识别的覆盖面积。
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公开(公告)号：CN116661475B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202310755101.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DDPG的近距空战机动决策方法，首先建立了无人机运动学模型，与一对一的近距空战模拟对抗场景及胜负裁决模型。将空战决策过程转化为马尔可夫决策过程，设计无人机的状态‑动作空间，并依据胜负裁决模型设计基于目标视线角、相对速度的奖励函数模型，通过添加衰减的噪声平衡智能体对空间的探索和对经验的利用。将依据空战状态做出的每一步决策产生的四元组存到记忆库，从中抽样训练策略网络，按比例更新Actor网络和Critic网络，提高空战训练过程的稳定性和决策效率。与基于矩阵对策的敌方无人机博弈对抗训练，能够生成满足期望需求的机动决策指令，实现先敌占位、先敌攻击和先敌规避的空战优势。
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公开(公告)号：CN112748407B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202011481220.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明公开了一种基于极化敏感面阵的空域‑极化域联合谱估计方法。目前的极化敏感阵列多为线阵，仅能检测一维空间角度，极化状态也被限制在Poincare球面η＝90°的大圆轨道上，因此实用价值较低。本发明如下：一、建立二维极化面阵接收信号模型。二、本发明借鉴MUSIC算法的思想，研究高效低复杂度的改进新方法。针对非相干信号源的参数估计问题，为降低算法的运算量和复杂度，考虑到极化矢量的范数为常数这一特点，采用拉格朗日乘数法进行降维操作，成功将四维参数估计问题转换为方位角和俯仰角的二维谱峰搜索，进而估计出极化幅角和极化相位差。
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公开(公告)号：CN110414130B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201910682478.X
申请日：2019-07-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于误差‑模糊分解的变结构多模型机动目标跟踪方法，本发先采用误差模糊度分解(EAD)原理来推导EAD‑MSA(误差模糊度分解‑模型序列集适应)标准，该标准在最小化估计值与真实值之间的平方差是最优的。从而构造了EAD‑变结构多模型模型(EAD—VSMM)方法。本发明配置结构明了，计算量小，可广泛应用于机动目标跟踪领域，该方法可以提高对目标跟踪的精度性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116661475A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310755101.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DDPG的近距空战机动决策方法，首先建立了无人机运动学模型，与一对一的近距空战模拟对抗场景及胜负裁决模型。将空战决策过程转化为马尔可夫决策过程，设计无人机的状态‑动作空间，并依据胜负裁决模型设计基于目标视线角、相对速度的奖励函数模型，通过添加衰减的噪声平衡智能体对空间的探索和对经验的利用。将依据空战状态做出的每一步决策产生的四元组存到记忆库，从中抽样训练策略网络，按比例更新Actor网络和Critic网络，提高空战训练过程的稳定性和决策效率。与基于矩阵对策的敌方无人机博弈对抗训练，能够生成满足期望需求的机动决策指令，实现先敌占位、先敌攻击和先敌规避的空战优势。
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公开(公告)号：CN116594006A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310166038.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界，包括如下步骤：步骤一、在进行目标跟踪时，确定目标运动过程的目标状态方程以及双基雷达的测量方程；步骤二、得到目标状态方程和传感器测量方程后，将目标k时刻的目标状态估计的费雪信息矩阵记作Jk，则目标k时刻的状态估计的下界就是Jk的逆矩阵，即先进后验克拉美罗下界；步骤三、计算有条件的测量信息矩阵步骤四、将计算得到有条件的测量信息矩阵代入得到先进后验克拉美罗下界。该方法在杂波干扰基础上，重点考虑了目标‑雷达几何位置影响下的目标漏检与测量噪声对PCRLB的影响。仿真实验验证了在双基雷达测量信息高度不确定下，相比于其它PCRLB方法，本专利的方法可以获得更准确的下界。
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公开(公告)号：CN115984308A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310037807.1
申请日：2023-01-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于平均教师模型的半监督肺叶分割方法，采用了一种平均教师模型的半监督肺叶分割框架，并利用全局和局部对比损失对主干网络进行总体预训练。预训练的编码器和解码块提取了未标记数据中全局和局部的有用信息表示，并将预训练的U‑Net结构作为平均教师模型中教师网络和学生网络的主干。将经过数据增强处理的无标签数据送入教师网络得到对应的伪标签，利用伪标签训练学生网络以使学生模型和教师模型在语义层面趋于一致，同时，使用学生网络中的指数移动平均(EMA)权重来更新教师模型的网络参数，以此方式来优化肺叶分割网络的性能，来生成准确率更高的肺叶掩膜。
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公开(公告)号：CN111028256B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910973877.1
申请日：2019-10-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种提出了一种基于改进活动轮廓模型的SAR图像目标检测方法，该方法基于Gamma分布假设，利用Bhattacharyya距离度量推导了基于局部区域统计信息的活动轮廓模型的能量泛函，利用全局最小化框架，实现所提能量泛函的全局能量最小化。本发明方法能够获得精确定位的目标轮廓，从而达到检测目标的目的，并且具有很高的计算效率。
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公开(公告)号：CN108765288B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201810513242.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘保持的POCS图像超分辨重建方法，包含图像边缘提取、判断像素点是否为边缘像素、根据判断结果改进PSF、根据相应PSF进行迭代修正等四个基本步骤，具体为：对任意一帧低分辨率图像进行双线性插值操作，得到目标高分辨率图像的初始参考帧；对该初始帧进行边缘提取，得到其边缘图像；对检测到的边缘像素，根据夹角大小的不同而采用不同的PSF；选取相应的PSF，模拟低分辨率图像的生成过程，由高分辨初始帧计算出低分辨率图像的像素值，计算该像素值与相应原有序列低分辨率图像像素值之间的残差，根据残差对高分辨初始帧做出修正。本发明使得重建的高分辨率图像清晰度相较于原有低分辨率图像有了明显的提升，且图像边缘保持效果良好。
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