公开(公告)号：CN118643460A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410681658.7

申请日：2024-05-29

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 张敏 ,  张虎 ,  黄荣辉 ,  王海 ,  赵少博 ,  林生

IPC分类号： G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于多模态融合与多任务优化的自动调制识别方法，主要解决现有技术识别准确率不佳的问题。包括：1)获取信号的I/Q序列，并计算得到信号的A/P信息；2)通过动态多域权重分配的LSTM模型提取时序模态特征；3)采用马尔可夫图像编码对原始信号数据进行重构，将序列转换为二维图像，作为图像模态特征提取网络的输入；4)使用基于焦点调制网络的模型提取图像特征，再将时序和图像两种模态特征进行融合；5)并将融合特征作为主任务、图像特征作为辅助任务进行识别，获取最终识别结果。本发明充分考虑到了不同模态特征之间的的差异性和互补性，并设计了多任务损失函数优化模型对其进行改善，有效提升整体识别准确率。

公开(公告)号：CN118539993A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410640983.9

申请日：2024-05-22

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 王海 ,  陈刘靖妍 ,  张敏 ,  董优强 ,  赵少博

IPC分类号： H04B17/00 ,  H04B17/391 ,  H04L1/00 ,  H04L25/03 ,  H04L27/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于Transformer架构的解调方法，主要解决现有方法难以解调多种调制信号，适用信道环境受限，无法适应不同输入数据长度的问题。包括：1)对多种非理想特性进行仿真，并构建解调数据集；2)分别构建Patch Embedding模块、互补前馈编码器、循环解码器和共享分类器，搭建整体解调网络；3)使用数据集对解调网络进行训练和验证，得到最终的解调网络，并利用此网络对接收信号进行解调。本发明实现了对多种调制方式的统一解调，有效提升了系统解调准确性、普适性和灵活性，能够实现对噪声、射频损伤和信道衰落等多种系统非理想因素的自补偿以及对不同输入数据长度的自适应。

公开(公告)号：CN118429806A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410562601.5

申请日：2024-05-08

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 王海 ,  霍豫 ,  张敏 ,  成曦 ,  林生 ,  赵少博

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/74

摘要： 本发明提出了一种基于记忆驱动的自编码模型高光谱异常检测方法，主要解决现有方法检测效果不佳的问题。方案包括：1)由编码器模块、记忆模块和解码器模块构建自编码模型；2)设计超像素引导的自适应权重计算法，通过考虑重构误差的上下文信息为每个样本生成自适应权重；3)采用样本属性挖掘法确定样本属性，并将挖掘到的背景和异常样本分别送入不同网络进行训练；4)引入基于熵的稀疏寻址方式为记忆模块生成稀疏寻址权重；5)对模型分两阶段进行训练，并利用训练好的模型得到重构图像，获取最终检测结果。本发明通过聚焦背景样本的学习，增强背景重构能力的同时抑制并弱化异常样本的重构，能够有效提升了高光谱异常检测性能。

公开(公告)号：CN118366041A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410617455.1

申请日：2024-05-17

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 张敏 ,  穆瑞琦 ,  王海 ,  成曦 ,  赵少博

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/772 ,  G06V10/74

摘要： 本发明公开了一种自适应字典和双图正则化低秩表示的高光谱异常检测方法，主要解决现有检测方案空谱信息利用不足以及字典构建无法自适应的问题。包括：1)输入高光谱图像；2)将背景字典建模为高光谱图像的线性表示，构建基于自适应字典的低秩表示模型；3)构建基于像素的空间图和基于波段的光谱图；4)利用空间图和光谱图建立双图正则化策略；5)将双图正则化项整合到基于自适应字典的低秩表示模型中得到最终的目标函数；6)对目标函数求解并根据重构背景完成异常检测，获取最终检测结果。本发明将低秩表示模型与包含空谱信息的双图正则化项结合，同时构建自适应更新的背景字典，有效提高了高光谱异常检测的性能。

公开(公告)号：CN111573744B

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202010261769.4

申请日：2020-04-04

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 程鹏飞 ,  王莹麟 ,  党凡 ,  许录平 ,  王海 ,  张华

IPC分类号： G01N27/12 ,  C01G53/00

摘要： 本发明属于半导体氧化物气体传感器制备技术领域，公开了一种钴酸镍气敏材料、钴酸镍气敏传感器及其制备方法。此传感器的制备方法包括：以硝酸钴、硝酸镍、二甲基咪唑为前驱物，以乙醇与水的混合溶液为溶剂，通过一步水热法成功合成了具有分等级花状钴酸镍气敏材料；将制备好的气敏材料均匀地涂覆在带有两个金电极，四条铂引线的陶瓷管外表面，并按照旁热式器件工艺焊接，组装，完成分等级花状钴酸镍气体传感器的制备。最后对所制备的气体传感器进行了性能测试，测试结果表明利用本发明方法制备的分等级花状钴酸镍气体传感器对正丁醇气体具有优异的传感器特性，可长期实现在低温环境下对正丁醇的高效检测。

公开(公告)号：CN115471750A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211123551.8

申请日：2022-09-15

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 王海 ,  成曦 ,  张敏 ,  林生 ,  周科学 ,  李松霖 ,  赵少博

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06V10/762 ,  G06V10/26

摘要： 本发明提出了一种基于超像素引导判别森林的高光谱异常检测方法，主要解决现有方法中局部异常目标检测性能不佳和高虚警率的问题。方案包括：1)通过主成分分析法提取高光谱图像最主要的三个成分特征，并利用该特征进行多个不同尺度超像素分割，以获取多尺度且含所有波段的超像素特征；2)构建基于多个波段增益准则的判别森林模型对每个超像素块特征进行训练和测试，产生多个尺度的初始检测图；3)通过基于引导滤波的多尺度融合模型对所有初始检测图融合优化，获取最终检测结果。本发明将基于空间的超像素分割和基于多个光谱波段的判别森林进行结合，有效地挖掘高光谱图像的空间和光谱信息，增强模型对异常像素识别能力以提升其检测性能。

公开(公告)号：CN114494829A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210045694.5

申请日：2022-01-16

申请人： 西安电子科技大学 ,  陕西航天技术应用研究院有限公司

发明人： 王海 ,  周科学 ,  张敏 ,  谭金林 ,  王梁 ,  张锐

IPC分类号： G06V20/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种SAR图像多尺度舰船目标检测方法，解决了舰船目标检测网络直接进行特征图融合，忽略特征图间融合程度的技术问题。本发明通过获取原始SSDD数据集；构建特征提取模块；构建特征融合模块；构建基于特征提取和特征融合模块的舰船目标检测网络；进行网络训练和测试，实现了SAR图像多尺度舰船目标更准确的检测。本发明构建的特征提取模块能获得被检测舰船目标的多尺度特征，且作为检测网络主干和检测头的基础模块。构建的特征融合模块能在特征自适应融合之后经过一个特征提取模块增强特征表达。本发明拥有强大特征提取能力的同时能平衡多尺度舰船目标的检测，提升了检测精度，用于SAR图像舰船目标检测。

公开(公告)号：CN114337881A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111422536.9

申请日：2021-11-26

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 迟文升 ,  王海 ,  张敏 ,  赵少博 ,  林生

IPC分类号： H04B17/382 ,  G06F17/11

摘要： 本发明提出了一种基于多无人机分布式与LMS的无线频谱智能感知方法。主要解决现有无线频谱感知技术使得算法计算量大、参数估计缓慢的问题。方案包括：1)通过采用获取待检信号和噪声信号；2)将采样得到的待检信号与噪声信号的能量均值相比得到信噪比估计值；3)设立信噪比阈值，并进行阈值判断；4)根据判断结果选择无人机的频谱检测方式，采用单点的LMS频谱检测或分布式扩散协作式的频谱检测对其进行检测，得到检测结果；5)根据检测结果对待检信号中的闲置频谱进行利用，实现频谱感知。本发明有效降低了算法复杂度，具有计算量小、参数估计快且准确率高的特点。

公开(公告)号：CN114268394A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111420712.5

申请日：2021-11-26

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 迟文升 ,  王海 ,  张敏 ,  李松霖 ,  周科学

IPC分类号： H04B17/382

摘要： 本发明提出了一种基于数据判断的分布式网络无线频谱智能感知方法。主要解决现有技术在无人机节点出错信息干扰以及信噪比低环境下不能对参数准确估计的问题。方案包括：通过将采样的待检信号的能量均值与噪声信号的能量均值相比得到信噪比估计值；设立信噪比阈值，利用阈值判断筛选出信噪比估计值小于信噪比阈值的待检测信号，通过分布式扩散协作式的频谱检测对待检信号进行检测，检测时通过错误数据判断模型对出现错误的节点信息进行剔除，得出检测结果，根据检测结果对待检信号中的闲置频谱进行利用，实现频谱感知。本发明在提升检测准确性的同时有效降低了算法复杂度，具有计算量小、参数估计快且准确率高的特点。

公开(公告)号：CN109981517B

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN201910059841.2

申请日：2019-01-22

申请人： 西安电子科技大学 ,  北京遥测技术研究所

发明人： 王海 ,  沈越 ,  俞忠伟 ,  赵伟 ,  张敏 ,  杨先博

IPC分类号： H04L27/34 ,  H04L27/38

摘要： 本发明涉及一种基于FPGA的QPSK神经网络解调器，包括：时钟和复位模块，用于发送时钟信号和复位信号；AD采样模块，用于对待解调信号采样获取采样数据；输入缓冲模块，用于接收和缓存采样数据，并对采样数据进行时钟域转换；相位突变检测模块，用于检测时钟域转换后的采样数据中的相对相位变化，并输出相位突变信息；星座旋转和数据翻转模块，用于接收并处理相位突变信息，形成基带数据；同步输出模块，用于同步判决基带数据，生成并输出解调数据。本发明提出的解调器，参数复杂度低，结构稳定性高，能够通过有针对性的训练提高解调器对特殊环境的适应力，运用时间延迟网进行一维卷积运算，降低了计算复杂度，提高了硬件资源使用效率。