专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于时隙采样的干扰和通信一体化波形生成方法-CN202210924374.7在审
  • 汤建龙;薛成均;斯海飞;袁永强;陈弘凯 - 西安电子科技大学
  • 2022-08-02 - 2022-09-20 - G01S17/00
  • 本发明提出一种基于时隙采样的干扰和通信一体化波形生成方法,其实现步骤为:初始化时隙采样的参数;干扰机对雷达信号进行时隙采样;干扰机构建基础信号的矩阵;干扰机构建延迟信号的矩阵;干扰机构建转发信号的矩阵;干扰机获取干扰通信一体化波形。本发明对雷达信号进行时隙采样得到时隙采样信号,对时隙采样信号作处理后生成转发信号矩阵,转发信号矩阵的第一行信号为时隙采样信号的τ时间延迟,在雷达端经脉冲压缩处理后能产生多个距离欺骗式假目标,其余L‑1行转发信号包含有调制的通信信息,其在雷达信号处理端能获得部分脉冲压缩增益,产生功率更大的压制式干扰效果,进而提高功率利用率。
  • 基于采样干扰通信一体化波形生成方法
  • [发明专利]雷达信号分选中利用GPU加速决策树训练的方法-CN202210145779.0在审
  • 汤建龙;张傲;斯海飞;薛成均;解佳龙 - 西安电子科技大学
  • 2022-02-17 - 2022-05-24 - G06F9/50
  • 本发明提供了一种雷达信号分选中利用GPU加速决策树训练的方法,解决了雷达信号分选中决策树训练时间过长,实时性差问题。包括以下步骤:获取雷达信号特征向量数据;配置决策树参数;配置GPU,训练加速决策树;测试加速决策树,验证分选准确率及加速比;将训练完成并优化后的整棵加速决策树模型送入雷达侦察设备中,进行雷达信号分选。本发明采用了多维度的雷达特征,得到更加完善的训练模型,提高雷达信号分选准确性;相比于现有并行决策树,本发明在GPU端采取合理的内存分配,线程调度,并对核函数进行指令优化,缩短运行时间,提高实时性;本发明基于CUDA体系和VS平台开发,利用C++语言进行模块化设计,易于扩展和移植。
  • 雷达信号选中利用gpu加速决策树训练方法

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