“中国人民解放军战略支援部队信息工程大学”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1921个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种无源测速定位方法及装置-CN201810119693.4有效
发明人：胡德秀;刘智鑫;赵拥军;黄洁;赵勇胜;刘成城 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2018-02-06 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G01S5/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种无源测速定位方法及装置，采集参考观测站及至少两个实时观测站的位置、速度及加速度，并采集运动目标的位置、速度，计算各实时观测站相对于运动目标的距离、速度及加速度，并计算第i个实时观测站相对于参考观测站的位置差、速度差及加速度差，构建关于位置差、速度差及加速度差的定位观测方程；利用加权最小二乘法对所述定位观测方程进行伪线性化处理，得到运动目标位置、速度的解。在运动目标位于不同方位角的场景下，算法收敛性较好，而且本发明的方法在解决快速稳健定位的同时，由于频差变化量能够为测速定位提供额外的信息量，因此，能够提升目标定位测速精度。
一种无源测速定位方法装置

[发明专利]一种弱光或者远距离单光子训练检测系统和检测方法-CN201711435594.9有效
发明人：汪涛;王超;朱义君;田忠骏;郑晓东;刘洛琨;梁进山;张东方 -专利权人：东莞信大融合创新研究院;中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： H04B10/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种弱光或者远距离单光子训练检测系统和检测方法，该发明涉及用于弱光信号、远距离等条件下的单光子检测技术，包括一种弱光或者远距离单光子训练检测系统，其中发送端数据包括一个已知训练比特“1”以及其余的数据序列，采用单载波OOK调制，接收端需要高灵敏度的光电检测器件，采用单光子雪崩二极管SPAD；此外，还提供一种弱光或者远距离单光子训练检测方法，对单个训练符号进行检测，本发明的优势在于，利用单个训练比特“1”对接收到的信号进行信道估计，在对接收到的光子计数信号进行最大似然检测，从而提升系统的传输性能。
一种弱光或者远距离光子训练检测系统方法

[发明专利]面向共享内存多核结构中线程级并行的数据优化方法及装置-CN201811376636.0有效
发明人：徐金龙 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明属于计算机多核结构并行优化技术领域，特别涉及一种面向共享内存多核结构中线程级并行的数据优化方法及装置，该方法包含：针对待优化数据，检测并判定其所有循环携带依赖是否存在私有化有利性情况；并依据检测判定结果，实施数据私有化处理。本发明针对多核硬件结构中循环并行线程，首先对数据进行私有化处理的有利性检测，然后通过数据私有化来消除循环携带依赖，进而实现程序的多线程并行；并进一步将数据私有化区分为标量私有化和数组私有化，充分利用共享存储的多核硬件结构优势，提高线程执行效率，并提高处理器乃至计算机系统性能的利用率，降低运行开销，对共享内存多核结构线程级并行处理技术具有重要的指导意义。
面向共享内存多核结构线程并行数据优化方法装置

[发明专利]基于粗糙集α-正域约简的富模型隐写检测特征选取方法-CN201711329640.7有效
发明人：罗向阳;马媛媛;李晓龙;包震坤;张祎;王道顺;杨春芳;刘粉林 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2017-12-13 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明属于信息隐写分析技术领域，特别是涉及一种基于粗糙集α‑正域约简的富模型隐写检测特征选取方法，首先，将富模型隐写检测特征构建成相应的决策表；然后，采用ASM度量决策表中每个特征分量的属性可分性，将ASM值作为排序和划分子集的依据；最后，基于粗糙集α‑正域约简对富模型隐写检测特征进行约简时，向约简子集中依次添加若干个ASM值较大的连续的候选特征分量，同时利用粗糙集α‑正域约简的属性独立性原则排除其中冗余和冲突的特征分量。该方法降低隐写检测特征的维数，提高隐写检测的效率。
基于粗糙正域约简模型检测特征选取方法

[发明专利]基于TRT和SNuFFT的机动目标相参积累方法-CN201911279036.7在审
发明人：靳科;张红敏;黄洁;吴济洲;王泽文 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明属于雷达机动目标检测技术领域，特别涉及一种基于TRT和SNuFFT的机动目标相参积累方法，包含：依据雷达发射线性调频信号，获取机动目标雷达回波信号；针对机动目标雷达回波信号，通过时间反转变换，对变换前后的信号进行相乘，以消除多普勒频率模糊和二次多普勒徙动；针对相乘结果，通过变尺度非均匀快速傅里叶变换消除线性多普勒徙动，以实现机动目标的高效相参积累。本发明应用TRT有效消除速度和加速度的影响；并受信号特征启发，通过SNuFFT以消除距离频率和慢时间之间的耦合项，高效实现慢时间能量聚集；避免参数搜索过程，可以通过快速傅里叶变换和非均匀快速傅里叶变换高效实现，其低复杂度能够在实际雷达系统中进行信号的实时处理。
基于 trt snufft 机动目标积累方法

[发明专利]一种MIPS固件基地址自动化检测方法-CN201811053611.7有效
发明人：朱晓东;蒋烈辉;常瑞;尹青;张祎 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06F21/14 文献下载
摘要：本发明属于嵌入式设备逆向分析技术领域，特别涉及一种MIPS固件基地址自动化检测方法，首先，从二进制固件文件出发，对文件进行遍历搜索，通过搜索三种特征指令对，统计固件中出现的32bits绝对地址；然后，根据绝对地址的分布，作出绝对地址累积分布曲线，通过读取聚集部分坐标，确定候选基地址范围；对每一个候选基地址，计算统计到的字符串引用地址在此基地址下的固件内偏移，检查在固件中与实际字符串的匹配情况，得到匹配率；最后，利用字符串匹配率得到正确的基地址。本发明在不依赖于人工分析的情况下，自动化地获取MIPS架构固件的基地址，节省人力物力，提高检测MIPS固件基地址的效率。
一种 mips 基地自动化检测方法

[发明专利]一种网络安全训练场景模拟系统及方法-CN201811131073.9在审
发明人：朱俊虎;李睿;周天阳;邱菡;曾子懿;臧艺超;郭伟;黄震 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络安全训练场景模拟系统及方法，该系统包括：中心控制模块、模拟组件模块和节点监控模块；其中，中心控制模块，用于生成场景模拟需求信息，将场景模拟需求信息转换为场景模拟指令，并将场景模拟指令发送到模拟组件模块；场景模拟需求信息包括预设的多种虚拟化技术；模拟组件模块，用于接收场景模拟指令，依据场景模拟指令，调用多种虚拟化技术进行场景模拟；节点监控模块，用于在模拟组件模块进行场景模拟时，对场景模拟的虚拟节点的运行环境进行监控。通过在一个场景模拟中采用不同层级的虚拟化技术，不仅提高了场景模拟的逼真度，也降低了资源开销、缩短了资源虚拟化的生成时间。
一种网络安全训练场景模拟系统方法

[发明专利]一种频繁轨迹模式的挖掘方法及装置-CN201910955847.8在审
发明人：陈锐;陈明剑 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2019-10-09 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种频繁轨迹模式的挖掘方法及装置，属于数据挖掘技术领域。本发明首先提取轨迹的起讫点，然后对起讫点进行聚类，得到热点区域；最后对热点区域间的轨迹进行标记得到频繁轨迹模式。该方法将聚类对象设定为起讫点的点对象，而不是轨迹段的线对象，能够在相似性度量计算及聚类过程大幅减小计算负担，提高了计算效率。同时该方法得到频繁轨迹模式不仅揭示了热点路径的信息，更揭示了热点区域的分布，具有更加直观的现实意义，为智能交通系统建设、交通管理和用户路径规划等实际应用提供了决策支持。
一种频繁轨迹模式挖掘方法装置

[发明专利]一种云服务的安全保护方法及装置-CN201911327907.8在审
发明人：陈福才;扈红超;邬江兴;程国振;刘文彦;余新胜;应飞;徐李定 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种云服务的安全保护方法、装置、安全服务器、控制服务器及系统，所述方法包括：获得终端发送的访问请求；将访问请求分别发送到云中的至少三个与访问请求对应的应用执行体，以使得每个应用执行体分别执行与访问请求相对应的操作；接收云传输的反馈消息；基于反馈消息中的至少三个执行结果，获得存在异常的目标执行体；将目标执行体的标识发送给云中的控制服务器，以便于控制服务器对目标执行体进行异常处理。可见，本申请中可以利用多个执行体同时进行同一操作进而根据同一操作所产生的多个执行结果来找到存在异常的目标执行体，即使没有攻击先验知识也可以找到异常的执行体并进行异常处理，由此提高云服务的安全性。
一种服务安全保护方法装置

[发明专利]模块化神经网络的直接定位方法-CN201711447975.9有效
发明人：陈鑫;于宏毅;王鼎;吴瑛;杨宾;唐涛;吴志东;贾昌贵 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G01S5/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种模块化神经网络的直接定位方法，包含：将设定的定位区域划分为多个区间，每个区间内设置用于检测区间是否存在信号的多层感知器神经网络和用于目标位置估计的径向基神经网络；根据阵列天线接收系统采集的阵列信号数据获取多层感知器神经网络和径向基神经网络的输入数据；将输入数据带入多层感知器神经网络，根据多层感知器神经网络测试输出结果激活相应区间的径向基神经网络，并将输入数据带入径向基神经网络，根据径向基神经网络测试输出结果实现区间内目标位置估计。本发明克服传统直接定位方法运算量大等缺点，实时地估计出目标位置，具有更高的算法稳健性，提高定位精度，性能稳定、可靠，且高效，具有较好市场价值。
模块化神经网络直接定位方法

[发明专利]一种基于神经网络计算的多目标直接定位方法-CN201810431951.2有效
发明人：王鼎;尹洁昕;唐涛;杨宾;杜剑平;陈鑫 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2018-05-08 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G01S5/04 文献下载
摘要：本发明属于无线电信号定位技术领域，尤其涉及一种基于神经网络计算的多目标直接定位方法。本发明公开了一种基于神经网络计算的多目标直接定位方法。首先，将所感兴趣的目标区域分解成若干扇区，并且利用多层前馈神经网络检测出存在目标的扇区。接着，当检测到某扇区内存在多个目标时，则将该扇区进一步分解成若干子扇区，以确保每个子扇区内最多仅出现一个目标，并再次利用多层前馈神经网络检测出存在目标的子扇区。然后，当多目标分布在不同扇区或者子扇区时，利用多层前馈神经网络依次对目标出现的扇区或者子扇区进行空域滤波。最后，利用径向基神经网络独立并行地对出现在不同扇区或者子扇区内的目标进行直接定位。
一种基于神经网络计算多目标直接定位方法

[发明专利]基于未校正阵列和神经网络的多目标直接定位方法-CN201711445739.3有效
发明人：王鼎;于宏毅;杨宾;吴志东;唐涛;张莉;尹洁昕;陈鑫 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于未校正阵列和神经网络的多目标直接定位方法，包含：在不同离散坐标点处放置单个信号源(位置已知)，建立未校正阵列流形响应的样本库；未校正阵列采集目标信号源数据，估计其阵列流形矩阵；利用样本库对阵列流形矩阵中的列向量进行自动配对，将对应于相同目标的阵列流形向量归为同一组，合并成高维度数据向量，确定每个目标所处的大致区域；利用每个目标位置的大致区域所对应的数据样本训练径向基神经网络，将每个目标所对应的高维数据向量作为神经网络的输入，神经网络的输出即为该目标的位置估计。本发明可以避免对天线阵列进行校正及网格搜索所导致的庞大运算量，具有较强的实际应用价值，性能稳定、可靠，且高效。
基于校正阵列神经网络多目标直接定位方法

[发明专利]一种轨迹运动模式识别方法及装置-CN201911078219.2在审
发明人：陈锐;陈明剑 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种轨迹运动模式识别方法及装置，属于人工智能技术领域。本发明通过深度学习方式，自动提取预处理后的待识别的轨迹数据的深度特征，且得到的深度特征具有更好的辨识度，从而能够显著提到模式识别的准确率。同时，预处理时，本发明将轨迹数据转换为包含多维信息的网格数据，用网格的位置代表用户的位置，网格序列反映用户轨迹的地理空间特征和几何特征，用网格的像素代表用户在该网格内的平均速度，反映用户轨迹的运动性特征，保证了转换后的轨迹数据能够充分表达移动用户轨迹的代表性特征，进一步提高模式识别的准确性。
一种轨迹运动模式识别方法装置

[发明专利]LZSS压缩数据误码检测方法及装置-CN201911203029.9在审
发明人：王刚;靳彦青;彭华;周玉梅;许漫坤;李天昀;汪然;刘倩;张光伟;丰一伟 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明属于数据压缩存储技术领域，特别涉及一种LZSS压缩数据误码检测方法及装置，针对待检测的LZSS压缩数据，获取压缩数据单元结构，无损数据压缩过程中前视窗口和搜索窗口两者长度，及码字(d,l)中d和l的二进制编码长度，d为搜索窗口中匹配字符串的起始位置到搜索窗口结束位置的距离，l为搜索到的最长匹配字符串的长度；依据前视窗口、搜索窗口、码字中二进制编码及压缩数据单元结构，对压缩数据错误编码进行检测。本发明直接从压缩数据中获取的单元结构及窗口码字长度，不添加任何的附加位完成误码检测，解决传统编码数据检错方法需要插入额外比特、降低压缩效率等问题，提高误码检测效率和检错性能，对数据压缩误码检测技术具有重要的指导意义。
lzss 压缩数据检测方法装置

[发明专利]一种多波束测深数据化简方法及装置-CN201910591534.9在审
发明人：武芳;文佳昕;李靖涵;行瑞星;杜佳威;刘呈熠 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明涉及一种多波束测深数据化简方法及装置，属于海底地形综合技术领域。本发明采用稳定性更高的格网分割法实现测深数据点集的分组，避免了出现因聚类结果不正确而导致的点化简效果较差的情况，提高了化简效果；同时采用复杂度越高的子区域化简后保留点的个数越多的化简策略进行化简，保证了化简后数据表达地形的准确性，使得化简结果不仅满足航海图制图应用，还可用于构建海底地形模型和进行地形分析。
一种波束测深数据方法装置