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公开(公告)号：CN116148837A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211412732.2
申请日：2022-11-11
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明涉及一种非均匀杂波背景下稳健多传感器多目标跟踪方法，包括：有限探测范围的传感器在观测区域内不存在目标的条件下，首先估计非均匀杂波的杂波率，然后估计非均匀杂波的空间密度，得到估计杂波率和估计空间密度；基于观测区域内目标信号回波幅度特征，通过在信噪比置信区间内对幅值似然函数进行积分以估计检测概率，得到估计检测概率；将估计杂波率、估计空间密度和估计检测概率传入标准TPMB滤波器，得到稳健TPMB滤波器；利用稳健TPMB滤波器估计多目标航迹的状态。该方法在未知非均匀杂波与检测概率、传感器有限探测距离场景下，利用多视场融合实现了对随机出现消失的多目标跟踪，解决了固定检测模型易失配问题，可提供连续的目标航迹信息。
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公开(公告)号：CN114819120A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210180230.5
申请日：2022-02-25
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明涉及人工智能和FPGA设计技术领域，具体涉及一种基于PYNQ平台的神经网络通用加速处理方法。本发明在原有PYNQ平台的基础上加入神经网络通用加速处理，采取多输入多输出通道的并行方法，并针对VGG‑16、tiny‑YOLOv3网络结构对其进行了优化，在实现较小的资源消耗与较低功耗的基础上，提高了神经网络的数据处理速度、性能、通用性，提升了加速性能与加速效率。
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公开(公告)号：CN114724532A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210150747.X
申请日：2022-02-18
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于乐器调音技术领域，具体涉及一种基于Android的辅助乐器调音的方法。包括：首先，获取标准音频数据和比较音频数据；其次，分别从标准音频数据和比较音频数据中截取有效音频数据，得有效标准音频数据和有效比较音频数据；再次，依次对有效标准音频数据和有效比较音频数据进行滤波和归一化处理，得到处理后的有效标准音频数据和处理后的有效比较音频数据；最后，计算处理后的有效标准音频数据和处理后的有效比较音频数据之间的余弦距离，根据两者之间的余弦距离辅助乐器调音。本发明易于操作、对硬件设施没有太高要求，且识别准确率更高，为乐器调音提供更准确的参照。
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公开(公告)号：CN114819120B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210180230.5
申请日：2022-02-25
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明涉及人工智能和FPGA设计技术领域，具体涉及一种基于PYNQ平台的神经网络通用加速处理方法。本发明在原有PYNQ平台的基础上加入神经网络通用加速处理，采取多输入多输出通道的并行方法，并针对VGG‑16、tiny‑YOLOv3网络结构对其进行了优化，在实现较小的资源消耗与较低功耗的基础上，提高了神经网络的数据处理速度、性能、通用性，提升了加速性能与加速效率。
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公开(公告)号：CN116953647A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310927678.3
申请日：2023-07-26
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S7/41 , G01S3/74 , G01S13/931
摘要： 本发明涉及一种利用时空虚拟变换的MIMO毫米波雷达二维超分辨测角方法，包括：利用发射信号正交特性，对MIMO稀疏阵列进行MIMO虚拟阵变换，得到空域虚拟阵列，获取空域虚拟阵列的接收信号数据，利用接收到的时域多快拍数据的独立性，再进行时域虚拟变换，获得时空虚拟阵列；在空域虚拟阵列天线布局下，若接收信号数据为单次快拍数据，则利用正交匹配追踪(OMP)稀疏重构方法实现二维超分辨测角，若接收信号数据为少量次快拍数据，则利用稀疏贝叶斯学习(SBL)稀疏重构方法实现二维超分辨测角；若接收信号数据为多次快拍数据，在时空虚拟阵列天线布局下，利用OMP方法实现超分辨测角。本发明的方法，可增大阵列有效孔径，显著提高俯仰与方位维的测角精度。
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公开(公告)号：CN118444308A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410515027.8
申请日：2024-04-26
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S13/72 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种杂波环境下多目标跟踪模型生成方法及多目标跟踪方法，包括：获取多目标场景的训练数据；构建基于交叉注意力机制的雷达多目标跟踪网络；利用训练数据对雷达多目标跟踪网络进行训练。本发明所提出的多目标跟踪模型能够在完全没有任何先验信息的情况下通过交叉注意力机制层学习到前一时刻的目标的估计状态和当前时刻的量测值之间的数据关联概率，从而得到当前时刻剔除了杂波的目标量测信息；并且能够利用GRU网络对经过残差连接得到的目标量测相关信息之和进行滤波得到当前时刻的目标的估计状态，实现对多目标的跟踪；相比于现有技术，利用训练好的多目标跟踪模型进行多目标跟踪任务时不需要调整任何参数值，且跟踪效果更好。
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公开(公告)号：CN117910354A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410087754.9
申请日：2024-01-22
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于蒙特卡洛树搜索算法的MTI参差码优化方法，包括：步骤1：根据滑动参差MTI非相参求和滤波器的响应函数，构建参差码优化函数并建立优化函数的约束条件；步骤2：根据杂波的频率范围和目标的频率范围，确定参差码的取值范围；步骤3：根据参差码的取值范围，基于蒙特卡洛树搜索算法对参差码优化函数进行求解，得到蒙特卡洛搜索树；步骤4：根据蒙特卡洛搜索树得到一组遴选结果作为优化的参差码，根据优化的参差码进行参差重复频率设计实现雷达动目标检测。本发明的基于蒙特卡洛树搜索算法的MTI参差码优化方法，基于蒙特卡洛树搜索算法对参差码进行优化相比于穷举法具有较高的准确度和计算效率。
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公开(公告)号：CN113536661B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110658454.8
申请日：2021-06-15
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于微电子器件技术与人工智能技术领域，具体公开了一种基于神经网络的TFET器件结构优化和性能预测方法，本发明以TFET的物理机制为基础选取特征变量：栅氧化层厚度、沟道掺杂浓度、源漏掺杂浓度、栅长，通过构建神经网络，与TFET的电学特性之间建立关联，作为正向设计。将正向设计中的网络输入数据作为输出数据，输出数据作为输入数据，进行相应的反向设计，本发明使用神经网络建立隧穿场效应晶体管的结构与其电性能之间的关系，能够加速隧穿场效应晶体管的结构优化和性能预测的研究。
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公开(公告)号：CN113506286A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110852074.8
申请日：2021-07-27
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G01N21/88 , G01N21/956 , G01R31/308 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T5/00
摘要： 本发明属于人工智能和微波芯片技术领域，公开了一种基于YOLOv5算法小样本数据集实现微波芯片缺陷检测方法，对作为数据集的微波芯片进行图像预处理，具体预处理包括灰度转换、图像旋转矫正和去除背景噪声等操作。采集图像经过预处理后，再进行缺陷分类标注，将缺陷分类标注后的数据集分为训练集以及测试集。搭建YOLOv5网络结构，使用经过缺陷分类标注后的训练集对YOLOv5网络结构进行训练，通过反向传播算法调整网络模型权重参数，使用测试集对最终网络进行测试分析，结果表明经过放大处理的微波芯片表面，实现自动快速的缺陷检测以及定位，并达到了较高的准确率、召回率和mAP值。
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公开(公告)号：CN114627885A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210182234.7
申请日：2022-02-25
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G10L17/26 , G10L25/51 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/18 , G10L25/18
摘要： 本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于ASRT算法的小样本数据集乐器识别方法。本发明在模型结构上借鉴了图像识别中效果最好的网络配置VGG，有着很强的表达能力，可以看到非常长的历史和未来信息，相比RNN在鲁棒性上更出色；在输出端可以和CTC方案可以完美结合，以实现整个模型的端到端训练，将声音波形信号直接转录为乐器的波形最终对乐器的波形进行判断输出预测的乐器类型。
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