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公开(公告)号：CN110896102A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201911066932.5
申请日：2019-11-04
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H01L29/423 , H01L29/745 , H01L29/749 , H01L21/28 , H01L21/04 , H01L21/332
摘要： 本发明公开了一种基于双MOS栅控的N型碳化硅晶闸管，包括：钝化层(1)、阳极接触金属(2)、关断栅极接触金属(3)、开启栅极接触金属(4)、栅氧化层(5)、P+短路区(6)、N+阳极区(7)、P-漂移区(8)、N-漂移区(9)、缓冲层(10)、衬底(11)以及阴极接触金属(12)。本发明通过引入双MOS栅结构，将器件的驱动控制从传统的电流型转变为电压型，有利于前端控制电路的设计、实现以及功耗的降低；且开启栅和关断栅独立工作，分别控制器件的开启和关断，有利于器件在开关或脉冲工作状态下的快速导通和关断，可以显著提高器件的工作频率。
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公开(公告)号：CN106919919B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201710111640.3
申请日：2017-02-28
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于雷达目标鉴别技术领域，公开了一种基于多特征融合词包模型的SAR目标鉴别方法，包括：1.获取训练切片图像和测试切片图像中每幅图像对应的多组局部特征；2.得到多组局部特征对应的视觉字典；3.对多组局部特征进行底层特征编码，得到训练切片图像和测试切片图像的BoW模型直方图特征，进而得到融合后的训练切片图像和测试切片图像的全局特征；4.使用直方图交叉核支持向量机对测试切片全局特征进行鉴别；本发明提升了鉴别的性能，可用于对复杂场景的SAR目标鉴别。
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公开(公告)号：CN106295175A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610648044.4
申请日：2016-08-09
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开一种基于svd算法的台站气象数据缺值填充方法，主要解决现有技术中对不同属性的数据采用单一模型填充，进而影响缺值填充准确度的问题。其实现步骤为：(1)接收数据；(2)预处理原始数据；(3)选取训练集和测试集；(4)训练参数；(5)缺值填充；(6)输出填充后的气象台站数据。本发明通过将各个气象属性单独提取，组成数据文件并分别进行svd算法训练，得到缺值填充后的台站气象数据，提高了鲁棒性和缺值填充的准确度。
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公开(公告)号：CN106919919A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710111640.3
申请日：2017-02-28
申请人： 西安电子科技大学
CPC分类号： G06K9/0063 , G06K9/6288
摘要： 本发明属于雷达目标鉴别技术领域，公开了一种基于多特征融合词包模型的SAR目标鉴别方法，包括：1.获取训练切片图像和测试切片图像中每幅图像对应的多组局部特征；2.得到多组局部特征对应的视觉字典；3.对多组局部特征进行底层特征编码，得到训练切片图像和测试切片图像的BoW模型直方图特征，进而得到融合后的训练切片图像和测试切片图像的全局特征；4.使用直方图交叉核支持向量机对测试切片全局特征进行鉴别；本发明提升了鉴别的性能，可用于对复杂场景的SAR目标鉴别。
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公开(公告)号：CN112381211B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202011305477.2
申请日：2020-11-20
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/063
摘要： 本发明提出了一种基于异构平台执行深度神经网络的系统及方法，用于解决现有技术中存在的基于异构平台执行深度神经网络的速度较低和对于模型的兼容性较差的技术问题，实现步骤为：(1)模型解析模块对DNN模型进行解析；(2)分析模块根据解析结果构建计算图；(3)平台检测模块检测异构平台中的异构计算单元的硬件参数；(4)任务分配模块构建任务分配策略并进行优化；(5)推理模块根据最优任务分配策略对异构计算单元进行任务分配，得到执行DNN模型的结果。本发明解析模块支持解析主流深度学习框架的模型格式，提高了系统对于不同框架模型的兼容性，任务分配模块提供最优任务分配策略，提高了深度神经网络的执行速度。
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公开(公告)号：CN112381211A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011305477.2
申请日：2020-11-20
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于异构平台执行深度神经网络的系统及方法，用于解决现有技术中存在的基于异构平台执行深度神经网络的速度较低和对于模型的兼容性较差的技术问题，实现步骤为：(1)模型解析模块对DNN模型进行解析；(2)分析模块根据解析结果构建计算图；(3)平台检测模块检测异构平台中的异构计算单元的硬件参数；(4)任务分配模块构建任务分配策略并进行优化；(5)推理模块根据最优任务分配策略对异构计算单元进行任务分配，得到执行DNN模型的结果。本发明解析模块支持解析主流深度学习框架的模型格式，提高了系统对于不同框架模型的兼容性，任务分配模块提供最优任务分配策略，提高了深度神经网络的执行速度。
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公开(公告)号：CN116433944A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310207529.X
申请日：2023-03-06
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V10/762 , G06V10/26 , G06V20/58 , G01S17/931 , G01S7/48
摘要： 本发明公开了一种基于车载激光雷达的障碍物识别方法，涉及点云数据处理技术领域，包括：获取原始点云数据；对原始点云数据进行预处理操作，得到预处理后的点云数据；对预处理后的点云数据再进行分割地面操作，得到保留障碍物点云数据；根据保留障碍物点云数据，构建极坐标栅格图；其中，障碍物极坐标栅格图包括多个栅格；根据相对距离阈值，获取栅格聚类的自适应径向搜索步长；使用区域生长法标记符合自适应径向搜索步长要求的栅格，得到不同类别的栅格集合；将不同类别的栅格集合转换为不同类别的点云数据集合，得到障碍物信息。本发明能够在保证对障碍物目标快速识别的基础上，提高识别精度。
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公开(公告)号：CN110896102B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201911066932.5
申请日：2019-11-04
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H01L29/423 , H01L29/745 , H01L29/749 , H01L21/28 , H01L21/04 , H01L21/332
摘要： 本发明公开了一种基于双MOS栅控的N型碳化硅晶闸管，包括：钝化层(1)、阳极接触金属(2)、关断栅极接触金属(3)、开启栅极接触金属(4)、栅氧化层(5)、P+短路区(6)、N+阳极区(7)、P‑漂移区(8)、N‑漂移区(9)、缓冲层(10)、衬底(11)以及阴极接触金属(12)。本发明通过引入双MOS栅结构，将器件的驱动控制从传统的电流型转变为电压型，有利于前端控制电路的设计、实现以及功耗的降低；且开启栅和关断栅独立工作，分别控制器件的开启和关断，有利于器件在开关或脉冲工作状态下的快速导通和关断，可以显著提高器件的工作频率。
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公开(公告)号：CN106874889A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710148659.5
申请日：2017-03-14
申请人： 西安电子科技大学
CPC分类号： G06K9/0063 , G06K9/46 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06K9/629 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多特征融合SAR目标鉴别方法，主要解决现有技术在复杂场景下SAR目标鉴别性能低的问题。其方案是：1)对给定的训练集进行预处理，获取新的训练集；2)构架基于卷积神经网络的SAR目标鉴别网络；3)将新的训练集输入到构建好的SAR目标鉴别网络中进行训练，得到训练好的网络；4)对给定的测试集进行预处理，获取新的测试集；5)将新的测试集输入到训练好的SAR目标鉴别网络中，得到最终的目标鉴别结果。本发明构建的SAR目标鉴别网络联合利用了SAR图像的幅度信息和边缘信息，并结合了卷积神经网络强大的特征学习能力，提升了鉴别的性能，可用于对复杂场景的SAR目标鉴别。
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公开(公告)号：CN102694628B
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201210139074.4
申请日：2012-05-07
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于多用户MIMO协同中继系统的干扰抑制方法，主要解决共信道多用户中继系统中用户配置多天线的问题。其实现步骤为：用户采用信号空间对齐方法确定波束成形矢量，然后在多址接入时隙将波束成形矢量加权后的信号发送出去；中继根据正交投影原理构造预编码矩阵，将接收到的信号预编码后放大发送；用户接收信号并采用译码矢量抑制用户对间的干扰信号，再进行最大似然检测得到所需的信号。本发明提高了网络传输速率和资源利用率，获得了多天线的分集增益，增强了系统抗信道衰落能力，并降低了误码率，可用于无线自组织网络和基站集中管理控制下的用户—中继—用户直接进行数据交换的传输模式中。
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