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[发明专利]基于萤火虫算法的深度光学神经网络训练方法及系统-CN202310750042.6在审
发明人：毕美华;柴杰;施浩远;滕旭阳;胡淼;王宇希;耿秀琳;杨国伟;周雪芳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了基于萤火虫算法的深度光学神经网络训练方法及系统，方法步骤如下：S1.将基于马赫曾德尔干涉仪(MZIs)和电光调制器(EOMs)的深度光学神经网络(DONN)看作萤火虫，将真实值和预测值之间的均方误差(MSE)的倒数作为适应度值；S2.随机初始化萤火虫的位置，计算每只萤火虫的发光强度；S3.计算萤火虫之间的吸引度，从而更新萤火虫的位置和发光强度；S4.经过多次更新迭代萤火虫的位置，直到满足终止条件，找到发光强度最大的萤火虫，即具有全局最优网络参数的DONN个体。本发明采用光信号作为信息传播的载体，具有高并行、抗干扰、低延迟、低功耗等特性。
基于萤火虫算法深度光学神经网络训练方法系统

[发明专利]一种提高网络可扩展性的用户接入方法及系统-CN202310421247.X在审
发明人：胡志蕊;王熳怡;吴世娥;毕美华;许方敏;何美霖;滕旭阳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04W48/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高网络可扩展性的用户接入方法及系统，方法按如下步骤：步骤1、确定用户的主接入点及服务簇候选集；步骤2、计算用户间的地理距离和用户偏好距离；步骤3、计算用户间的连接概率；步骤4、基于用户间的连接概率进行用户分组；步骤5、对同组用户的服务簇进行合并及更新。本发明基于用户间的地理距离和用户偏好距离进行用户分组，在此基础上对同组用户进行服务簇合并。本发明降低了不完全重叠的服务簇的数目，实现了网络可扩展性的提升。
一种提高网络扩展性用户接入方法系统

[发明专利]一种改进的NYFR结构及信号估计方法-CN202310365596.4在审
发明人：仇兆炀;曹彬;李博文;孙闽红;滕旭阳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01S7/285 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进NYFR结构及信号估计方法，改进的NYFR结构，其带宽射频滤波器输入截获的非合作雷达信号x(t)；LO采用周期chirp调制信号的过零上升沿(ZCR)时刻产生非均匀射频采样脉冲串pLO(t)；通过超宽带射频滤波器后的信号x(t)与具有周期chirp调制的非均匀射频采样脉冲串pLO(t)混频后通过低通滤波器得到信号y(t)；信号y(t)通过ADC进行离散/数字化处理后，得到输出离散信号y(n)；射频采样时钟在LO开始工作时刻向输出信号处理模块发送该时刻为同步定时信息T0；输出信号处理模块结合离散信号y(n)和同步定时信息T0实现对输出信号截断不敏感的非合作雷达信号超宽带接收和处理。本发明改进NYFR结构的NZ标号估计对输出信号截断不敏感，具有更好的宽带接收稳健性，提升了NYFR的宽带侦察效能。
一种改进 nyfr 结构信号估计方法

[发明专利]基于AWGN信道的规则RA码最优码率推导方法及系统-CN202310105331.0在审
发明人：何美霖;邹芹;滕旭阳;宋慧娜;胡志蕊;郑长亮;许方敏;魏超 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明属于通信系统技术领域，具体涉及基于AWGN信道的规则RA码最优码率推导方法及系统。方法包括如下步骤：S1，在AWGN信道下推导规则RA码的输出互信息I；S2，基于输出互信息I和不动点理论，推导出RA码的重复次数q的理论解析式，求解非凸优化问题中目标函数的逆函数；S3，基于数学集合论，解决求逆函数问题中的不确定性，得到AWGN信道下规则RA码成功译码的最优重复次数qo。本发明具有能够在通信系统中提高信道编码性能和效率，同时能够有效地求解出最优编码参数闭式表达式的特点。
基于 awgn 信道规则 ra 最优推导方法系统

[发明专利]基于动态多策略GAN网络的仪表数字识别方法及系统-CN202211211597.5有效
发明人：陈俊宇;胡振华;顾吉轩;滕旭阳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态多策略GAN网络的仪表数字识别方法及系统，方法按如下步骤：步骤1：对收集的图像数据集进行处理，提取图像特征；步骤2：对图像的网络进行训练；步骤3：对图像进行实时识别；步骤4：当正确率小于设定值时，对GAN网络模型进行离线更新。本发明大幅提升了仪表数字识别模型对多样化仪表图片的适应程度，同时能提高仪表数字识别模型精度。
基于动态策略 gan 网络仪表数字识别方法系统

[发明专利]基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法及系统-CN202210596095.2有效
发明人：宋慧娜;鲍朴博;滕旭阳;仇兆炀;何美霖;冯维;乔磊;苏明坤 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法及系统，自适应多时相干涉测量方法包括如下步骤：S1、对N幅时序SAR图像进行预处理；N为大于1的整数；S2、在预设窗口中，根据SAR图像的不同结构特征检测SAR图像中的点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域；S3、基于点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域自适应估计复协方差矩阵；S4、对复协方差矩阵进行像素间的相似性检测，基于恒定虚警概率或经验性阈值设置以确定同质点集合；S5、基于同质点集合进行自适应多视处理。本发明考虑了像元的相位信息，在SAR小数据集情况下同质点像元检测结果准确率相比于传统算法在小数据集情况下有大幅的提升。
基于协方差矩阵自适应多时相干测量方法系统

[发明专利]一种基于高度角强约束的北斗载波相位多径校正方法-CN202111630534.9有效
发明人：苏明坤;乔磊;仇兆炀;吴超;刘二小;滕旭阳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01S19/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高度角强约束的北斗载波相位多径校正方法，包括如下步骤：步骤1、多径抽取，步骤2、多径建模，采用基于分轨道分频率分卫星的自更新和自强化的多径建模；步骤3、多径校正搜索，采用基于高度角引导的快速时域搜索算法。采用上述技术方案，可以有效提高北斗载波相位的多径误差校正精度和效率，基于高度角约束的自适应阈值和分层小波变换对后拟合单差观测值进行滤波处理，有效地降低了观测值的误差水平，提高了多径模型的抽取精度和效率；基于分轨道分频率分卫星的高度角模型对多径误差进行建模，同时采用自强化和自更新对模型进行实时强化和更新，提高了模型精度的稳定性和应用的时效性，为后续多径校正提供扎实的基础。
一种基于高度约束北斗载波相位校正方法

[发明专利]一种基于北斗卫星L4和CMC组合观测值洪水探测方法-CN202111585074.2有效
发明人：苏明坤;杨艳茜;乔磊;张欢;滕旭阳;宋慧娜 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01S19/44 文献下载
摘要：本发明主要提供一种基于北斗导航系统卫星L4和CMC组合观测值的洪水探测方法，该方法既能够有效克服低端接收机不输出载噪比观测值而导致基于北斗卫星载噪比的洪水探测法失效的问题，同时又通过双组合观测值联合探测提高了洪水探测的成功率和准确率。因为地面积水会导致北斗信号产生严重的多径信号，而多径信号会直接影响L4和CMC组合观测值，其中L4组合观测值直接受北斗卫星载波信号的多径影响，CMC组合观测值直接受北斗卫星伪距信号的多径影响。因此，可以利用L4和CMC组合观测值对洪水进行联合探测。
一种基于北斗卫星 l4 cmc 组合观测洪水探测方法

[发明专利]基于混合变异策略遗传算法的深度光学神经网络训练方法及系统-CN202310591505.9在审
发明人：柴杰;滕旭阳;毕美华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N3/086 文献下载
摘要：本发明公开了基于混合变异策略遗传算法的深度光学神经网络训练方法及系统，方法如下：S1.将基于MZIs的线性运算层、基于EOA的非线性激活层、基于mask的Dropmask顺序堆叠，以搭建N层深度DONN；S2.对具有不同特征种类的数据集进行预处理，以符合DONN的数据输入尺寸；S3.均匀初始化DONN种群，将真实值与预测值之间的MSE和Accuracy相结合作为个体的适应度评价函数；S4.将指数排序选择ERS和均匀交叉UC作为训练过程的选择算子和交叉算子，采用混合变异策略，将单点变异SM、均匀变异UM、高斯变异GM三种算子按动态博弈概率分配不同个体进行变异；S5.采用双精英保留策略，将MSE和Accuracy表现最优的两个个体保留到下一代，经过迭代进化，直到满足终止条件，得到具有全局最优网络参数的DONN个体。
基于混合变异策略遗传算法深度光学神经网络训练方法系统

[发明专利]信能同传协作系统的分布式收发功率联合优化方法及系统-CN202310417399.2在审
发明人：胡志蕊;王熳怡;吴世娥;何美霖;毕美华;许方敏;滕旭阳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H04W72/044 文献下载
摘要：本发明公开了一种信能同传协作系统的分布式收发功率联合优化方法及系统，方法按如下步骤：步骤1，构造用于表征信息速率及收集能量的分布式性能指标；步骤2，各接入点独立进行发送功率及接收功率分流因子的联合分配；步骤3，用户根据自身速率需求、能量需求及电池容量限制，计算功率分流因子。本发明解决了信能同传协作系统中现有集中式功率分配方案前传链路交互量高的问题。
协作系统分布式收发功率联合优化方法

[发明专利]基于动态混合策略的城区遥感图像变化深度监测方法及系统-CN202211138291.1有效
发明人： 滕旭阳;林煜凯;冯嘉旖;蔡璐;高永盛 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态混合策略的城区遥感图像变化深度监测方法及系统，本发明方法按如下步骤：S1、对城市遥感图像进行预处理，并对不同类别城市区域进行标注，得到数据集；S2、基于Xception作为骨干网络采用动态混合池化策略的DeepLabV3+网络模型，利用步骤S1的数据集训练网络；S3、将同一城市区域不同时间的遥感图像进行同比例裁剪，输入训练好的网络模型中，对图像进行分割；S4、得到城市遥感图像的区域分类结果后，计算一段时间内各区域类别的变化程度并将变化标注在图上。本发明对遥感图像的各层特征图动态地选择不同的池化方式进行池化，能够更好地把握图像的全局信息和局部信息，提高了分割精度。
基于动态混合策略城区遥感图像变化深度监测方法系统

[发明专利]基于双通道主干网络和联合损失函数的洪灾变化检测方法及系统-CN202210596073.6有效
发明人：宋慧娜;吴瀚;钟华;滕旭阳;仇兆炀;黄建华;郭闯;张晟豪;苏明坤 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了基于双通道主干网络和联合损失函数的洪灾变化检测方法及系统，其方法包括：S1、获取双极化SAR图像，对图像进行预处理，标注出受到洪灾影响区域，获得数据集；S2、基于双通道主干网络和联合损失函数构建改进的DeeplabV3+模型，并利用数据集训练模型；S3、利用训练后的DeeplabV3+模型预测目标区域的洪灾水域结果并提取；S4、基于提取的洪灾水域结果，利用差值法得到水体的变化情况。本发明综合利用了双极化SAR图像的特征信息，提升了模型的鲁棒性；基于主动轮廓模型损失函数构建联合损失函数，提升洪灾水体边缘定位和保持能力的同时增强了模型的泛化性能，最终实现洪灾水体的准确检测与分割。
基于双通道主干网络联合损失函数洪灾变化检测方法系统

[发明专利]基于MobileNetV3的五线谱识别与简谱转换的方法及系统-CN202211045268.8有效
发明人：胡楚哲;滕旭阳;郭明宇;周一鸣 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V30/304 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MobileNetV3的五线谱识别与简谱转换的方法及系统，方法按如下步骤：步骤一：获取五线谱图片；步骤二：选定识别区域，并进行倾斜校正，将图片以五线谱的行为单位划分，形成样本集；步骤三：对预备的五线谱数据集，进行数据增强，得到扩充后的数据集，在MobileNetV3的基础上进行训练迭代，获得五线谱识别模型；步骤四：统计所有步骤二中输入样本集，输入至步骤三所得到的模型中进行检测识别，将识别出的信息以MusicXML文件形式保存；步骤五：对步骤四的识别结果进行预览核对，给出能供修改的候选项，更改识别的错误信息，将错误内容反馈给五线谱识别模型进行再训练；步骤六：根据数据处理结果以及选择的简谱调式，完成文本整合，得到简谱转换结果。
基于 mobilenetv3 五线谱识别简谱转换方法系统

[发明专利]优化本振NYFR架构下的多分量LFM信号快速参数估计方法及系统-CN202211030110.3有效
发明人：仇兆炀;曹彬;孙闽红;滕旭阳;苏明坤;宋慧娜;乔磊;刘二小;张欢;吴超 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G01S13/02 文献下载
摘要：本发明公开了优化本振奈奎斯特折叠接收机(NYFR)架构下的多分量线性调频(LFM)信号快速参数估计方法及系统，方法步骤如下：S1、将NYFR输出的含周期线性调频(PLFM)的多分量信号经过瞬时自相关后进行傅里叶变换(IAF)和最大峰值搜索，估计得出多分量信号的不同的奈奎斯特区域(NZ)标号S2、将S1中不同的构成解线调信号，经过解线调和IAF，估计得出多分量信号的调频率S3、将S1中不同的和S2中的信号调频率构成解线调信号，经过解线调和快速傅里叶变换(FFT)，估计得出多分量信号的中频最后由估计出信号的载频本发明提出了在时频混叠下的一种优化本振NYFR架构的多分量LFM信号快速参数估计方法，为复杂电磁环境下的高效电子侦察提供技术支撑。
优化 nyfr 架构分量 lfm 信号快速参数估计方法系统

[发明专利]基于动态混合池化策略的SAR图像道路提取方法及系统-CN202211013245.9有效
发明人：郭明宇;滕旭阳;胡楚哲;周一鸣 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于动态混合池化策略的SAR图像道路提取方法及系统，方法包括以下步骤：S1、获取SAR图像训练数据集，进行预处理并在数据集中标注出道路的区域；S2、基于动态混合池化策略，在Resnet‑34网络中构建两个动态混合池化模块；S3、采用梯度下降算法和反向传播算法训练步骤S2改进的Resnet‑34中每层网络的参数和动态混合池化模块中每种池化的权重系数；S4，利用步骤S3训练好的Resnet‑34道路提取网络对预测数据集目标区域的道路进行预测，并得到结果。本发明动态混合池化策略中的条形池化能够捕获道路SAR图像中的长距离关系和局部上下文，适用于具有长条形结构特征的道路SAR图像。
基于动态混合策略 sar 图像道路提取方法系统

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