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公开(公告)号：CN117761638A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310213802.X
申请日：2023-03-08
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/40
摘要： 本发明提供一种基于时间同步关系的着舰引导雷达校准评估方法，针对目前舰载动态导航系统中着舰引导雷达的校验评估的研究处于起步阶段，本发明采用无人机飞行平台，实现机载舰载双平台时间同步关系，利用机载的GNSS定位信息为基准源，将舰载引导雷达的定位信息与基准源定位信息进行对比，获取方位、仰角和距离等精确度信息偏差，充分利用了无人机平台采集数据的便捷性，以及全球卫星导航系统GNSS的实时性及高精度性。本发明提出了一种不需要借助人眼、经纬仪等辅助手段的校准评估方法，提高了校准评估的可靠性和精确度。
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公开(公告)号：CN111290784B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010068918.5
申请日：2020-01-21
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种适用于大规模样本的程序源代码相似度检测方法，用于软件测试、威胁检测等领域。本发明包括：预处理程序源代码；若进行模块级相似度检测，对源代码按照模块进行切分；对模块级或工程级源代码的待检测样本计算文本特征和特征权重；对各待检测样本的文本特征序列和特征权重序列计算局部敏感哈希值，将该值作为样本特征向量；将所有样本的特征向量进行排列规则变化得到若干有序表，根据检测敏感度要求检测相似样本。本发明将待检测的程序样本以较低的计算开销转化为低维特征向量，并借助查找表机制，大大降低了查找相似样本的时间复杂度，适用于大规模场景，具有适应语言广、检测速度快、抗干扰能力强和可精确定位相似片段的优点。
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公开(公告)号：CN106909503B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201710034953.3
申请日：2017-01-17
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开了一种Android应用自动化测试用例精简方法，属于软件测试技术领域：以触发Android应用程序崩溃的测试用例作为输入，该测试用例在层内精简算法下递归地产生新测试用例；若新测试用例不在失败测试用例集合中，则对新测试用例进行测试，若测试过程中未检测出Android应用程序错误或检测出的错误与原测试用例的错误不一致，则将该新测试用例添加到失败测试用例集合中，否则，若新测试用例检测出错误与原Android应用程序错误一致，则将其作为新的输入进行新一轮的精简；如此循环处理，直至该新测试用例满足层内精简算法的输出条件为止。在本发明中，失败测试用例集合的设置，用来存储失败的测试用例，能够减少重复测试以期提高测试用例精简的效率。
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公开(公告)号：CN109726063B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811554156.9
申请日：2018-12-19
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种基于指令行为对Verilog实现的MIPS处理器的自动化评判方法，属于教学辅助工具领域。包括：通过构造同一周期内写入寄存器和写入数据存储器的指令序列执行MIPS汇编语言编写测试程序；按照要求将$display语句插入到通用寄存器和数据存储器模块对通过tcl脚本调用硬件仿真软件创建的仿真工程进行仿真；初始化出两个队列中，比较两记录的指令地址、写入地址以及写入的内容是否相同；综合各条指令行为的评判结果，得到MIPS处理器的正确性评判结果。本发明对MIPS处理器的正确性进行评判并给出错误相关提示信息的自动化教学辅助方法，提高教学效率，降低学习者的调试难度。
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公开(公告)号：CN104457739B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201410698292.0
申请日：2014-11-26
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01C21/00
摘要： 本发明涉及一种基于Android系统的EFB导航系统及其使用方法，所述导航系统包括：信息接收模块，用于接收地面飞行计划中的信息；数据处理模块，用于将接收的飞行计划信息加载到地图中；选择模块，用于根据飞行需要在所述地图上选择需要导航的路线信息；显示模块，用于显示所述地图以及导航信息。该系统通过将飞行计划的信息加载到Android系统的地理信息系统GIS系统中，从而可以将飞行计划图形化地在地图上显示出来，并可以通过点击地图上显示的航点来查看对应航点的信息。
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公开(公告)号：CN107180284A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710551541.7
申请日：2017-07-07
申请人： 北京航空航天大学
CPC分类号： G06Q10/04 , G06F16/287 , G06K9/66 , G06Q10/063114 , G06Q50/205
摘要： 本发明公开了一种基于学习行为特征的SPOC学生每周表现预测方法及装置，属于在线学习领域。本发明通过收集学生在线课程中的日志数据，并从中提取学生的学习行为特征训练多个数据挖掘模型，然后使用在训练集上表现最优的数据挖掘模型对学生每周的表现进行预测。对应地，本发明的预测装置包括数据采集模块、特征提取模块、训练数据生成模块和预测模块。本发明基于学生学习习惯设计的学习行为特征与普通学习行为特征相比，融入了教师的教学经验，能够反映学生在线课程中的学习习惯，有助于提高预测模型的预测准确度；并让教师及时了解发现学习出现问题的学生，以调整课程难度，给予针对性辅导。
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公开(公告)号：CN103294540B
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201310184628.7
申请日：2013-05-17
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明是一种通过至强融核（Xeon？PhiTM）协处理器提升Erlang虚拟机性能的方法，适用于各种基于Erlang的应用程序。在宿主机上运行Erlang虚拟机ERLVM_HOST，在至强融核协处理器卡上运行Erlang虚拟机ERLVM_PHI。在两个Erlang虚拟机之间建立了进程管理通道和消息传递通道，实现两个Erlang虚拟机之间Erlang进程的提交、迁移和消息传递，并改进了Erlang虚拟机在至强融核协处理器上的负载均衡机制。本发明方法将宿主机和至强融核协处理器两种异构的平台结合起来，提升了Erlang虚拟机的并发度和性能，使得Erlang虚拟机能够承受更大程度的吞吐量。
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公开(公告)号：CN101814039B
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201010105094.0
申请日：2010-02-02
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出了一种基于GPU的Cache模拟器及其空间并行加速方法，该Cache模拟器包括Cache初始化模块、Trace预处理模块、Trace基数排序模块、Cache模拟模块及Cache模拟结果统计显示模块，本发明依托GPU强大的并行处理资源，对访存序列进行预处理，利用Cache配置文件的关联性，通过运行在GPU上的基数排序算法对访存序列进行并行排序，得到映射到每一个组上的连续的访存序列，从而进行组间并行的Cache模拟，并通过不同层次不同粒度的并行模拟算法，有效的缩短了Cache模拟时间，提高了Cache的模拟效率，精确模拟Cache的行为，并且开发环境简单，易于实现。
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