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[发明专利]一种分离度增强的混合极化信号波达方向快速估计方法-CN202310729774.7在审
发明人：潘玉剑;杨阿锋;刘晴 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01S3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种分离度增强的混合极化信号波达方向快速估计方法，包括以下步骤：多极化阵列布阵；多极化阵列输出建模；部分极化信号波达方向快速估计；低精度完全极化信号波达方向剔除；斜投影矩阵初始化；基于斜投影迭代的完全极化信号波达方向估计。本发明的优势在于，首先，本发明方法消除了完全极化信号泄露的影响，并利用迭代计算提升了斜投影矩阵的精度，使得完全极化信号和部分极化信号的分离度得到增强；其次，本发明方法充分利用了混合极化信号的特征，使得其具有高的波达方向估计精度；最后，本发明方法无需进行空域搜索，因此具有算法执行速度快的特点。
一种分离增强混合极化信号方向快速估计方法

[发明专利]一种混合极化条件下的阵列构型及多目标测向方法-CN202310728141.4在审
发明人： 杨阿锋;潘玉剑;刘晴 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01S3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种混合极化条件下的阵列构型及多目标测向方法，包括以下步骤：非共位多极化阵列构型；非共位多极化阵列输出建模；子阵协方差矩阵求和的特征分解；基于子阵协方差矩阵求和特征值的信号源数估计；无需网格搜索的多目标测向。本发明的优势在于，首先，本发明提出的阵列构型中，不同极化形式的天线的相位中心不同且间距较大，因而可消除不同极化形式的天线间的互耦，有助于提高天线性能和测向精度；提出的测向方法适用于混合极化情形，只需对所有信号进行统一处理，有助于节省计算耗时；提出的测向方法无需进行网格搜索和复杂的最优化求解，进一步减小了计算复杂度。
一种混合极化条件下阵列构型多目标测向方法

[发明专利]基于YOLOv5模型的密集行人目标检测方法及系统-CN202211511629.3有效
发明人：刘晴;汪旭升;杨阿锋;刘兆霆;姚英彪;徐欣 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明属于目标检测技术领域，具体涉及基于YOLOv5模型的密集行人目标检测方法及系统。方法如下：S1，对行人数据进行采集形成数据集，并对数据集进行数据预处理；S2，根据硬件设备的参数以及需要达到的识别效果，配置YOLOv5模型参数；S3，对原YOLOv5模型进行修改，获得修改后的YOLOv5模型；S4，将预处理后的数据集分成训练集，验证集和测试集；使用训练集和验证集对修改后的YOLOv5模型进行训练；S5，训练结束后的YOLOv5模型生成权重文件，导入训练好的权重与待检测的图片，得到检测后的图片，比较识别效果和检测精度是否达到预期要求。本发明具有能增加检测速度，保持检测精度，提升模型泛化力且能解决因密集行人造成的错检漏检问题的特点。
基于 yolov5 模型密集行人目标检测方法系统

[发明专利]用于泛在存储系统的网络环境自适应编码方法及系统-CN202210473290.6有效
发明人：王明阳;宋罡;汪波;杨阿锋;刘涛;王军良;姚英彪;王明飞;马祥春;徐欣 -专利权人：中国人民解放军93216部队;杭州电子科技大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F11/10 文献下载
摘要：本发明属于计算机存储技术领域，具体涉及用于泛在存储系统的网络环境自适应编码方法及系统。方法包括S1，在RS纠删码的基础上扩展纠删码参数；S2，采用有限离散时间马尔科夫链建模，进行数据修复过程；S3，估计数据修复过程所占用的带宽开销比例和数据丢失率，得到最优修复带宽开销及慢速节点分布；S4，通过EAP算法，根据网络环境自适应调整纠删码参数，得到维持期望持久性的最优纠删码参数；S5，通过ORP算法，根据泛在存储系统当前节点抖动率和慢速节点比例的情况下，得到最低修复带宽开销且满足期望持久性的最优纠删码参数。本发明具有在各种网络环境中都可以维持期望持久性的特点。
用于存储系统网络环境自适应编码方法系统

[发明专利]一种存储设备应急物理自毁装置-CN202211578684.4在审
发明人：姚英彪;李建辉;徐欣;吴伟;许晓荣;杨阿锋;刘晴;卢从慧 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F21/78 文献下载
摘要：本发明公开了一种存储设备应急物理自毁装置，包括以下模块：应急自毁模块，用于判断存储设备是否存在应急自毁事件，若是，则向安全策略MCU模块发送应急自毁命令；安全策略MCU模块，与应急自毁模块、电源管理模块相连，接收应急自毁模块的应急自毁命令后，将此应急自毁命令发送至电源管理模块；电源管理模块，用于提供电源，且，当接收安全策略MCU模块的应急自毁命令时产生高电压以击穿烧毁存储设备中的芯片。本发明的自毁是物理方式的自毁，即利用高电压击穿烧毁存储设备中的存储芯片，这比传统的利用片上炸药以及化学药品腐蚀损毁芯片的方式结构简单、安全系数高。
一种存储设备应急物理自毁装置

[发明专利]一种基于中心共轭零化的快速高精度阵列互耦自校正方法-CN202211525491.2在审
发明人：潘玉剑;杨阿锋;徐欣;刘晴;韦杜娟 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于中心共轭零化的快速高精度阵列互耦自校正方法，用于提高阵列的互耦校正精度和提高算法执行速度。本发明方法首先进行阵列布阵及互耦存在时的信号建模，然后基于奇异值分解进行数据维度压缩，再基于中心共轭零化建立优化问题，并基于实数SQP优化方法求解该优化问题，最后估计波达方向和阵列互耦。本发明方法通过赋予零化滤波器中心共轭的性质，从而让滤波器的零点位于单位圆上，使得所建模型与阵列信号处理模型相符，可提高互耦校正精度；其次，本发明方法无需进行二次迭代计算，因而可提高算法执行速度。
一种基于中心共轭快速高精度阵列校正方法

[发明专利]一种基于深度学习的非理想非均匀阵列单快拍测向方法-CN202211515822.4在审
发明人：潘玉剑;赵泽为;徐欣;杨阿锋;刘晴 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的非理想非均匀阵列单快拍测向方法，包括暗室采集数据并获取阵列导向矢量；计算阵列输出的协方差矩阵以及深度学习标签；生成深度学习网络训练数据集；设计深度学习网络架构与损失函数并训练网络；利用训练好的深度学习网络重构托普利兹协方差矩阵；利用重构的托普利兹协方差矩阵估计目标数以及信号波达方向。相对于传统处理方法，由于在网络训练过程中保持了协方差矩阵的托普利兹性，使得本发明方法能过获得高精度的测向性能。另外，本发明通过神经网络模型重构均匀线阵的协方差矩阵，同时完成了去噪、秩恢复、阵列插值和阵列校准功能，降低了后续常规阵列信号信号处理的难度。
一种基于深度学习理想均匀阵列单快拍测向方法

[发明专利]一种面向雾计算的存在依赖关系的任务调度方法-CN202211229503.7在审
发明人：姚英彪;赵浩;冯维;李沛;杨阿锋;徐欣 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向雾计算的存在依赖关系的任务调度方法。本发明包括步骤：1.任务建模；利用有向无环图来建模终端节点用户任务的子任务之间的依赖关系；2.收集区域内网络的公开信息；3.任务执行时延建模；4.任务传输时延建模；利用下述步骤建模第i个终端设备与第k个边缘服务器匹配时的传输时延；5.单终端与单边缘服务器匹配时的子任务调度,在本地和边缘服务器之间调度终端节点的全部子任务的执行；6.多终端与多边缘服务器场景下的任务调度；按下面步骤进行多终端与多边缘服务器的终端设备任务调度。本发明探索考虑子任务间具有依赖关系的任务卸载方案，以追求时延的降低和边缘服务器利用率的提升，使得边缘雾网络中的任务卸载模型与实际应用更接近。
一种面向计算存在依赖关系任务调度方法

[发明专利]基于FPGA实现的高效可重构SM2点乘方法及系统-CN202210472722.1有效
发明人：王明阳;崔颖超;刘涛;汪波;王军良;姚英彪;杨阿锋;王明飞;梁军学;徐欣 -专利权人：中国人民解放军93216部队;杭州电子科技大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F7/72 文献下载
摘要：本发明属于信息安全技术领域，具体涉及基于FPGA实现的高效可重构SM2点乘方法及系统。本发明设计了一种新的基于蒙哥马利方法的硬件模乘模块，所述模乘模块在具有较低的资源占用的同时，还能提供更快的执行速度和更高的系统安全性；本发明改进的点乘调度模块是基于所提出的硬件模乘模块，通过预计算和改变计算顺序，最大程度上压缩了数据的依赖路径，减少了运算资源不必要的空闲时钟，提高了执行速度。本发明具体在保证较低资源量的同时，还能提供更快的执行速度和更高的系统安全性的特点。
基于 fpga 实现高效可重构 sm2 方法系统

[发明专利]一种基于全局费用最小化的雾计算任务卸载方法及系统-CN202210937214.6在审
发明人：罗颢哲;徐家卉;姚英彪;徐欣;刘晴;杨阿锋 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H04L67/1023 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局费用最小化的雾计算任务卸载方法及系统，方法包括：S1，获取整个雾网络的信息；S2，根据S1获取的信息，判断各终端和雾节点的卸载可行性，并计算可行匹配的最优卸载比例和对应的费用；S3，根据S2得到的信息，计算各终端节点与雾节点之间的权重；S4，利用扩展Kuhn‑Munkres算法，根据S3得到的权重，以网络整体权重最大为目标，求解终端节点与雾节点之间的一对一匹配，得到任务卸载决策矩阵X；S5，以S4得到的决策矩阵X为索引，得到终端节点和对应雾节点的卸载比例、费用，以及系统总体的费用。本发明考虑多个终端节点和多个雾节点的场景，以全局的思想，保证最大化卸载成功率的前提下最小化网络的卸载费用，避免了局部最优的情况。
一种基于全局费用最小化计算任务卸载方法系统

[发明专利]一种基于改进DeepLabV3+网络的遥感图像语义分割方法及系统-CN202210677113.X在审
发明人：白根宝;徐欣;姚英彪;杨阿锋;刘晴;姜显扬 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进DeepLabV3+网络的遥感图像语义分割方法及系统，方法包括以下步骤：S1.获取遥感道路数据集并进行预处理，数据集中的数据分为训练数据、验证数据和测试数据；S2.搭建基于Pytorch环境的改进DeepLabV3+语义分割网络模型；S3.利用步骤S1得到的训练数据、验证数据对改进DeepLabV3+语义分割网络模型进行训练；S4.将步骤S1得到的测试数据输入到步骤S3的改进DeepLabV3+语义分割网络模型，得到遥感道路图像语义分割结果。相较于基于传统的DeepLabV3+网络模型的方法，本发明采用了R‑Drop正则化方法，可以对训练中每个数据样本从dropout中随机抽取的两个子模型的输出进行正则化，本发明不仅可以降低网络模型参数的自由度，还可以缓解训练和推理阶段之间的不一致性，增强了泛化能力。
一种基于改进 deeplabv3 网络遥感图像语义分割方法系统

[发明专利]基于深度学习重构协方差矩阵的互质阵波达方向估计方法-CN202210661582.2在审
发明人：潘玉剑;胡星宇;徐欣;杨阿锋;刘晴 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习重构协方差矩阵的互质阵波达方向估计方法。本发明方法步骤为：互质阵列布阵；互质阵列输出建模；深度学习标签的协方差矩阵建模；生成深度学习网络训练数据集；设计深度学习网络架构及构建半正定协方差矩阵；设置损失函数并训练深度学习网络；利用深度学习网络重构半正定协方差矩阵，并估计信号源数；利用重构的半正定协方差矩阵估计信号波达方向。使用本发明方法充分利用了深度学习强大的拟合能力，通过深度学习网络模型的输出直接重构均匀线阵的协方差矩阵，等效实现了虚拟阵列孔洞的插值问题。对应的波达方向估计性能相对于传统信号处理方法得到提升，估计的均方根误差更加接近克拉美罗理论下限。
基于深度学习协方差矩阵互质阵波达方向估计方法

[发明专利]基于机器学习分类的融合航向角估计方法及系统-CN202111662081.8在审
发明人：姚英彪;刘月萍;冯维;李沛;徐欣;杨阿锋;韦博;刘晴 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习分类的融合航向角估计方法及系统，方法按如下步骤：步骤1：通过测量获得的三轴磁感应强度和三轴加速度信息计算航向角；步骤2：通过测量获得的三轴角速度信息计算航向角；步骤3：对步骤1获得的三轴磁感应强度数据是否受到磁场干扰进行分类；步骤4：根据步骤3的分类结果，在无磁场干扰的场景下，将步骤1和步骤2获得的航向角进行卡尔曼滤波融合计算最终的航向角；在有磁场干扰的场景下，仅利用步骤2获得的航向角来估计最终的航向角。本发明既避免了陀螺仪的累积误差，又避免使用了受到强磁场干扰的磁力计的数据，从而使得本发明提出的航向角估计结果更加鲁棒，精度也更高。
基于机器学习分类融合航向估计方法系统

[发明专利]一种图像处理方法和装置-CN201610785598.9有效
发明人：谭志国;杨阿锋;张鹏 -专利权人：湖南拓视觉信息技术有限公司
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像处理方法和装置，所述方法包括：将源图像进行层析得到多个层析图像；将所述多个层析图像转换为对应的多个二值图像；对所述多个二值图像进行去噪处理；根据经过去噪处理后的多个二值图像，生成目标图像。层析源图像可以缩小噪声的范围，通过将层析图像二值化后可以精确的确定噪声范围，去除相应噪声并将多个层析图像进行合成，有效地去除了图像的噪声，尤其是源图像的噪声。
一种图像处理方法装置

[实用新型]一种ADS-B信号接收装置和系统-CN202020257591.1有效
发明人： 杨阿锋;郑超凡;柳征;晏行伟;熊坤来 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： H04B1/10 文献下载
摘要：本申请提供一种ADS‑B信号接收装置和系统，应用于卫星载荷，所述ADS‑B信号接收装置包括：天线、射频单元、数字采样单元以及控制单元；所述射频单元的第一端与所述天线连接，所述射频单元的第二端与所述数字采样单元的第一端连接，所述射频单元用于通过天线获取ADS‑B信号，并对所述ADS‑B信号进行处理，向所述数字采样单元发送处理后的ADS‑B信号；所述数字采样单元的第二端与控制单元的第一端连接，所述数字采样单元用于对接收到的所述处理后的ADS‑B信号进行低通采样，将ADS‑B信号转换为数字信号，并向所述控制单元发送所述数字信号；所述控制单元用于接收所述数字信号，并向星载服务器发送所述数字信号。
一种 ads 信号接收装置系统

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