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[发明专利]基于深度神经网络和多维特征的硬件木马检测方法及装置-CN202310797828.3在审
发明人：史江义;张焱;马佩军;尚格;李康;王泽坤;郝跃 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络和多维特征的硬件木马检测方法，涉及硬件安全技术领域，包括：获取待测网表电路；使用训练好的深度神经网络对待测网表电路进行分类，判断待测网表电路中的信号为正常信号或木马信号；其中，训练好的深度神经网络根据训练数据集获取，训练数据集通过使用数据增强方法扩充硬件木马特征向量库、并处理噪声样本获取，硬件木马特征向量库中的特征包括网表电路中的信号的静态结构特征和网表电路中的信号的可测试性特征。本发明能够准确有效的获取分类结果。
基于深度神经网络多维特征硬件木马检测方法装置

[发明专利]一种用于海浪观测的双模式海浪传感器的设计方法-CN202310861090.2在审
发明人：孙光才;李航;李翰林;刘文康;邢孟道 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于海浪观测的双模式海浪传感器的设计方法，包括：基于海浪传感器在双模式下同时接收的回波得到波谱仪工作模式下的第一带宽和SAR工作模式的第二带宽；基于第一带宽和海浪传感器在波谱仪工作模式下的中心频率得到第一工作频率范围，基于第二带宽和海浪传感器在SAR工作模式下的中心频率得到第二工作频率范围；在第一工作频率范围和第二工作频率范围内，计算海浪传感器的数字阵列天线，以及计算海浪传感器在双模式下的时序，以完成海浪传感器的设计。本发明避免了无法同时兼顾空间分辨率和减少外部依赖的缺陷，使中央控制单元对两颗传感器的系统调配变得简单，降低了单星多载荷系统的体积和质量。
一种用于海浪观测双模传感器设计方法

[发明专利]基于演绎范式的旋转目标检测方法及装置-CN202310864157.8在审
发明人：梁毅;王雅丽;李军辉;邢孟道;戴志玲 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于演绎范式的旋转目标检测方法，包括：构建包括主干特征提取模块、具有小尺度增强支路的特征融合模块以及检测识别模块的目标检测网络框架；利用主干特征提取模块对SAR图像进行多尺度特征提取，得到包括小尺度特征的多尺度特征图；利用具有小尺度增强支路的特征融合模块对多尺度特征图进行特征融合，得到多层次特征图；将多层次特征图输入到检测识别模块中，利用基于演绎范式的旋转检测盒进行回归分类检测，得到目标检测结果。该方法避免了水平检测带来的信息冗余问题，实现了对目标的方向估计，解决了旋转标注带来角度预测的边界问题，有效提高了复杂场景下舰船检测性能，使得针对SAR图像舰船目标的检测更加稳健和准确。
基于演绎范式旋转目标检测方法装置

[发明专利]一种基于图卷积网络的知识协同推荐算法的优化方法-CN202310864842.0在审
发明人：王笛;孙苑翔;安玲玲;万波 -专利权人：西安电子科技大学广州研究院;西安电子科技大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图卷积网络的知识协同推荐算法的优化方法，属于计算机技术领域。包括步骤：S1、构建知识协同的交互图：通过TransH方法将用户、项目特征嵌入到交互图中；S2、构建带权的传播聚合层：引入注意力网络对各卷积层输出的用户/项目节点特征进行加权求和；S3、模型预测：将加权后的节点特征表示输入到全连接预测层进行相似度计算生成最终的推荐序列。本发明通过构建协同知识图谱，完善节点的语义信息；同时通过知识图谱中节点之间的连接关系捕捉节点之间的潜在信息和关联信息；并结合图卷积网络，进行远距离信息传播聚合，再搭配注意力机制，根据特征表达能力的不同，差异化分配贡献度，帮助模型达到更理想的推荐效果。
一种基于图卷网络知识协同推荐算法优化方法

[发明专利]序贯优化的ISAR多窄带干扰检测与抑制方法-CN202210386791.0在审
发明人：周峰;冯贺;刘磊;樊伟伟;田甜 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种序贯优化的ISAR多窄带干扰检测与抑制方法，涉及雷达信号处理技术领域，包括：获取回波信号，构建窄带干扰环境下的雷达距离成像模型；基于雷达距离成像模型，构建抗窄带干扰波形优化模型；将回波信号的频谱划分为等长的若干段子频段，将每段子频段的幅度调制系数设置为相同值，采用GA算法求解每段子频段的幅度调制系数，对窄带干扰所在的子频段进行粗估计；采用PSO算法对每段子频段在频谱中的占比进行求解，实现对窄带干扰所在的频段的精估计；基于窄带干扰所在的频段的估计结果构造频谱陷波器，经匹配滤波后实现干扰抑制。本申请在多窄带干扰环境下能够获得精确的优化波形功率谱估计结果。
优化 isar 窄带干扰检测抑制方法

[发明专利]一种基于地面笛卡尔后向投影算法的运动补偿方法-CN202310788148.5在审
发明人：邢孟道;雷欣岚;楼屹杉;李宁;孙光才 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于地面笛卡尔后向投影算法的运动补偿方法，包括：构建机载聚束模式圆迹SAR成像模型；利用雷达发射信号并获取目标点的回波信号；基于回波信号，获得GCBP图像的波数表达式；对重叠子孔径进行划分，并使用GCBP获得重叠子孔径图像；对重叠子孔径图像进行两步频谱压缩操作，得到子孔径图像的两维频域表达式；基于两维频域表达式，将估计出的频域相位误差通过反演得到时域的相位误差；基于误差估计与映射反演，将子孔径误差拼接成全孔径误差，用误差来进行运动补偿。本发明解决了由于雷达平台在实际飞行过程中存在三维方向误差，导致目标在直角坐标系下BP图像存在非系统性距离单元徙动和方位相位误差的问题。
一种基于地面笛卡尔投影算法运动补偿方法

[发明专利]一种复合势垒层结构的高电子迁移率晶体管及其制备方法-CN202311054555.X在审
发明人：杨林安;亢昱杰;陈尧;马晓华;郝跃 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H01L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种复合势垒层结构的高电子迁移率晶体管及其制备方法，晶体管包括：从下至上依次层叠设置的衬底层、未掺杂缓冲层、未掺杂沟道层、未掺杂隔离层、delta‑doping平面掺杂层、复合势垒层；分别设置于第一势垒子层和第二势垒子层上的第一帽层和第二帽层；设置于第一帽层上的源极；设置于第二帽层上的漏极；设置于部分第二未掺杂势垒层上的栅极；还包括源极金属互联、漏极金属互联和栅极金属互联以及钝化层。本发明将栅极直接设置在第二未掺杂势垒层上，使栅极直接与第二未掺杂势垒层接触，从而提高肖特基势垒，进而提高器件的击穿电压；同时这种结构减小了栅极与沟道层的距离，从而增加栅控效应。
一种复合势垒层结构电子迁移率晶体管及其制备方法

[发明专利]一种主动雷达和被动雷达协同跟踪下的航迹关联方法-CN202311076284.8在审
发明人：左磊;金豪杰;李响;高永婵;禄晓飞;张墨;李明 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-08-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种主动雷达和被动雷达协同跟踪下的航迹关联方法，涉及信息技术领域，包括：对主动雷达的量测数据进行滤波处理，得到主动雷达的局部航迹；对被动雷达的量测数据进行滤波处理，得到被动雷达的局部航迹；确定是否存在关联航迹，关联航迹包括一对相互关联的主动雷达的局部航迹和被动雷达的局部航迹；其中，关联航迹包括航迹关联期、航迹检验期和航迹保持期，在航迹保持期，实时判断关联航迹是否保持；将关联航迹进行融合，确定目标状态估计。本发明能够得到正确的目标航迹。
一种主动雷达被动协同跟踪航迹关联方法

[发明专利]基于脉内波形认知优化设计的间歇采样转发干扰抑制方法-CN202310915154.2在审
发明人：曹运合;张钰林;彭志刚;吴继祥 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S13/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉内波形认知优化设计的间歇采样转发干扰抑制方法，雷达站首先发射脉内线性调频‑脉间频率捷变信号作为探测信号，利用频率捷变波形的脉间合成技术获取更精细的距离分辨率，结合间歇采样直接转发式或重复转发式干扰脉冲压缩和相参处理后的一维距离像特征，实现干扰参数高精度估计。在干扰参数估计的基础上利用射频掩护中的紧贴式掩护波形设计策略对脉内波形进行优化设计，通过对优化设计后波形的后处理实现干扰抑制。同时考虑干扰参数变化的可能性，将优化后波形的工作分段二阶统计量作为评判标准自适应调整波形发射和处理策略，能对干扰参数和波形参数动态调整，形成间歇采样转发干扰参数干扰及抑制的自适应闭环体系。
基于波形认知优化设计间歇采样转发干扰抑制方法

[发明专利]利用时空虚拟变换的MIMO毫米波雷达二维超分辨测角方法-CN202310927678.3在审
发明人：曾操;刘敏提;胡树林;李世东;刘钰;廖桂生;李军 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用时空虚拟变换的MIMO毫米波雷达二维超分辨测角方法，包括：利用发射信号正交特性，对MIMO稀疏阵列进行MIMO虚拟阵变换，得到空域虚拟阵列，获取空域虚拟阵列的接收信号数据，利用接收到的时域多快拍数据的独立性，再进行时域虚拟变换，获得时空虚拟阵列；在空域虚拟阵列天线布局下，若接收信号数据为单次快拍数据，则利用正交匹配追踪(OMP)稀疏重构方法实现二维超分辨测角，若接收信号数据为少量次快拍数据，则利用稀疏贝叶斯学习(SBL)稀疏重构方法实现二维超分辨测角；若接收信号数据为多次快拍数据，在时空虚拟阵列天线布局下，利用OMP方法实现超分辨测角。本发明的方法，可增大阵列有效孔径，显著提高俯仰与方位维的测角精度。
利用时空虚拟变换 mimo 毫米波雷达二维分辨方法

[发明专利]基于轮廓波知识引导网络的多尺度图像超分辨率重建方法-CN202310969541.4在审
发明人：刘梦琨;焦李成;李玲玲;刘旭;刘芳;杨淑媛;王爽;侯彪 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于轮廓波知识引导网络的多尺度图像超分辨率重建方法，包括：获取待重建的低分辨率图像；将低分辨率图像输入训练完成的轮廓波知识引导网络中，输出对应的超分辨率重建图像；轮廓波知识引导网络，包括依次级联的contourlet滤波器模块、嵌入子网络、预测网络和超分辨重建模块，其中，低分辨率图像输入嵌入子网络，再经过预测网络和超分辨重建模块后得到对应的超分辨率重建图像；嵌入子网络对输入的低分辨率图像进行特征提取，得到的特征图为预测轮廓波系数提供充足的信息，预测网络对输入的特征图进行轮廓波分解系数预测，得到轮廓波分解系数预测值，超分辨重建模块对轮廓波分解系数预测值进行逆变换得到超分辨率重建图像。
基于轮廓知识引导网络尺度图像分辨率重建方法

[发明专利]一种生物菌落细胞检测方法-CN202310732176.5在审
发明人：安玲玲;谢振;万波;张慧锋;罗贤涛 -专利权人：西安电子科技大学广州研究院;西安电子科技大学;深圳瑞德林生物技术有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种生物菌落细胞检测方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：获取生物菌落图像，根据生物菌落图像的阈值特征利用双边滤波模型消除图片噪声；利用细节增强算法对消除图片噪声后的生物菌落图像进行细胞边缘图像优化，得到细节增强双边滤波图像；利用Otsu算法确定细节增强双边滤波图像的二值化分割阈值并分割背景图像与菌落图像，得到Otsu阈值分割图像；利用细节补偿算法处理细节增强双边滤波图像，并通过位运算叠加Otsu阈值分割图像获得完整图像；分析完整图像采用霍夫圆变换算法，对目标生物菌落进行识别。本发明方法有益于增强滤波图像的边缘信息，提高菌落图像二值化和识别目标生物菌落的精度和可靠性。
一种生物菌落细胞检测方法

[发明专利]一种基于DP-BPSK的可切换多格式啁啾信号的光子生成方法-CN202210398957.0在审
发明人：徐晓;冀军;文爱军;门渊 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04B10/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DP‑BPSK的可切换多格式啁啾信号的光子生成方法，该发明涉及雷达、光通信和微波技术领域。所述方案如说明书附图1所示，包括光源LD，本振信号LO，任意波形发生器AWG，90°电移相器，单模光纤SMF、光电探测器PD。该方案利用DP‑BPSK调制器对微波本振信号和切割抛物线波形信号进行调制和偏振复用，输出光信号通过光电探测器可实现上、下、双啁啾信号的灵活切换。本发明采用N次分裂的抛物线波形信号，将产生的啁啾信号的时间带宽积TBWP提高了N/2倍。该信号发生器具有多格式可切换能力、频率可调性、长距离传输能力、抗衰减能力和脉冲压缩能力，在现代雷达系统中具有潜在的应用场景。
一种基于 dp bpsk 切换格式啁啾信号光子生成方法

[发明专利]一种基于深度学习的屏幕Mura检测方法及设备-CN202310679958.7在审
发明人：彭琪;吴之菁;包军林;刘伟峰;施宇根 -专利权人： 西安电子科技大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的屏幕Mura检测方法及设备，该方法包括：获取显示屏面板图像；将显示屏面板图像输入预训练的屏幕Mura检测模型的主干网络，得到多个不同尺度的特征图；预训练的屏幕Mura检测模型是采用包含EIOU损失函数的目标损失函数和训练集，对初始屏幕Mura检测模型进行训练得到的；将多个不同尺度的特征图输入预训练的屏幕Mura检测模型的注意力网络，得到注意力加权后的特征图；将注意力加权后的特征图输入预训练的屏幕Mura检测模型的颈部网络，得到多个不同尺度的融合特征图；将多个不同尺度的融合特征图输入预训练的屏幕Mura检测模型的多层检测头，得到显示屏面板图像中包含的Mura缺陷的种类和位置信息。本发明可提高检测Mura缺陷的速度和准确度。
一种基于深度学习屏幕 mura 检测方法设备

[发明专利]高压开关电路及使用该电路的电池监测高压多路复用器-CN202310735627.0在审
发明人：王阳;张启东 -专利权人：西安矽源半导体有限公司;西安电子科技大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H03K17/693 文献下载
摘要：本发明涉及电子技术领域，具体涉及一种高压开关电路及使用该电路的电池监测高压多路复用器，本发明在高压开关中设计了能够防止开关反向导通的单元，能够严格闭关非采样通路，使严格关闭的通道不对正常采样通道产生影响，保证了采样的精度；通过内置采样脉冲模块，配合时序采样脉冲模块产生的脉冲信号能极大地提高大采样电容充电速度，保证采样速度的前提下大大节省功耗；本发明没有增加太多额外的电路，而是通过巧妙的设计解决了现有技术存在的问题，高压采样开关结构简单，可靠性高。
高压开关电路使用电路电池监测多路复用