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[发明专利]一种壳聚糖复合微球与载药微球及其制备方法和应用-CN202010904073.9有效
发明人：胡盛;许雨婷;刘信平;史伯安;胡卫兵;冯驸;莫汉林;周红艳 -专利权人：湖北民族大学;咸丰超雪新材料有限公司
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： A61K47/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种壳聚糖复合微球与载药微球及其制备方法和应用，该壳聚糖复合微球的制备方法，包括：将壳聚糖粉末溶于醋酸溶液中，然后加入凹凸棒石，搅拌均匀，再加入油相、甲醛，继续搅拌固化；再加入交联剂反应后，过滤后即得壳聚糖复合微球。本发明的制备方法，调控凹凸棒石‑壳聚糖复合微球的微观结构，可以容纳更多的盐酸四环素分子，凹凸棒石‑壳聚糖复合微球的形状系数为0.9962，凹凸棒石表面基团与壳聚糖含氧官能团等通过氢键和静电作用增强了微球的交联密度和强度，使得凹凸棒石/壳聚糖微球的表面光滑，形貌规整且结构致密，粒径均匀，具有孔隙结构为药物的缓释提供了基础。
一种聚糖复合载药微球及其制备方法应用

[发明专利]基于多无人机路径规划的深度强化学习系统及方法-CN202310765351.0在审
发明人：赵金铎;李文钧;岳克强;李懿霖;李瑞雪;梁嘉铠;甘智高;许雨婷 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于多无人机路径规划的深度强化学习系统及方法，通过搭建多无人机路径规划场景的虚拟环境模型，在模型中使用深度强化学习算法训练智能体无人机，将无人机飞行过程中采集到的状态信息输入至深度强化学习的神经网络中进行模型训练；在训练过程中，使用对抗攻击算法来干扰智能体接收到的马尔科夫决策序列；构建状态、奖励双重防御框架来完成对攻击扰动的防御；将受到扰动后的马尔可夫序列输入至防御框架中进行数据恢复；将复原后的数据序列放入经验池中供无人机完成后续的动作决策，并通过多轮次的模型训练来得到无人机的最优飞行路径；将训练好的强化学习模型进行对抗攻击。将完成防御测试的模型部署至无人机边缘计算平台。
基于无人机路径规划深度强化学习系统方法

[发明专利]可重构智能表面的相移反馈方法-CN202310394569.X在审
发明人：冯浩;许雨婷 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种可重构智能表面的相移反馈方法。该方法应用于发送设备，可重构智能表面的相移反馈方法包括：获取待传输相移矩阵；根据待传输相移矩阵、目标编码器以及共享知识库确定特征序号，其中，共享知识库为发送设备和可重构智能表面设备共有的；发送特征序号的比特流至所述可重构智能表面设备，以使可重构智能表面设备根据所述特征序号的比特流、共享知识库以及目标译码器实现接收相移矩阵的确定。通过上述方式，确定需要进行反馈的待传输相移矩阵的特征序号，在传输时仅传输特征序号的比特流，大大减少了可重构智能表面反馈所占用的通信资源和反馈数据量，降低了反馈时的消耗时间资源，同时保证了反馈的相位精度。
可重构智能表面相移反馈方法

[发明专利]一种智能干扰模型奖赏中毒防御、训练方法及系统-CN202310627124.1在审
发明人： 许雨婷;岳克强;李文钧;赵金铎;梁嘉铠;甘智高;吕宝媛;何旗凯 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04K3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能干扰模型奖赏中毒防御、训练方法及系统，包含一个具有发送方、接收方、干扰机的智能干扰通信系统；通过感知模块解析得到发送方和接收方的通信参数；通过奖赏中毒模块对干扰机获得的奖赏实施奖赏中毒攻击；通过双经验池结构分别存放干扰成功和干扰失败样；通过将奖赏中毒防御模块嵌入到智能干扰算法中，对奖赏中毒攻击进行防御，并同原始干扰算法同步训练；根据奖赏中毒防御模块得到的干净奖赏替代中毒奖赏，进行智能干扰算法的训练。从而使得原始智能干扰模型的性能不受奖赏中毒攻击的影响，提升智能通信的抗干扰能力。
一种智能干扰模型奖赏中毒防御训练方法系统

[实用新型]离心管专用过滤器-CN202222017299.4有效
发明人： 许雨婷;刘嘉琦;杨竣;汤雨萱;孙卓妍;张拥军 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： B01D35/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种离心管专用过滤器，包括带滤孔的筛底和固定于筛底中央的长柄；所述筛底为圆柱形中空薄壁结构且筛底底面上设有若干的滤孔，所述滤孔为圆形通孔，滤孔呈放射状布满筛底底面，滤孔用以隔离滤渣并使上清液滤过；所述长柄为圆柱形，长柄固定于筛底中央且长柄与筛底呈“T”形，长柄用来控制滤网位置来更好分离滤渣和上清液；所述筛底配合进离心管内且筛底的外径尺寸与离心管的内壁尺寸相适配，根据离心管内壁尺寸的规格制作专用过滤器，从而达到避免里面的液体从管壁四周溢出的效果。本实用新型能够通过设置带滤孔的筛底、长柄等结构的配合，解决了离心后滤渣与上清液无法完全分离的问题。
离心管专用过滤器

[发明专利]深度强化学习的多无人机辅助通信的路径规划方法及装置-CN202211453228.7在审
发明人：赵金铎;李文钧;岳克强;李懿霖;李瑞雪;梁嘉铠;甘智高;许雨婷 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了深度强化学习的多无人机辅助通信的路径规划方法及装置，根据实际任务场景来搭建虚拟环境模型；使用毫米波雷达检测无人机四周障碍物的数量及位置信息；通过无人机的机载基站实时监测地面用户手机的位置信息；将采集到的障碍物信息与地面用户位置信息输入强化学习神经网络；将输入的多维状态信息进行分类存储，并在搭建好的虚拟模型中进行训练，得到最优路径信息；将训练好的强化学习神经网络部署到无人机基站的系统设备上，并将测试好的无人机投入到真实场景中；无人机实时采集地面用户的位置信息，并将数据信息发送至地面控制端；计算得到地面用户的空间位置坐标；无人机根据环境信息及神经网络规划出实际场景下的任务路径。
深度强化学习无人机辅助通信路径规划方法装置

[发明专利]一种软件无线电快速部署装置及智能干扰方法-CN202211129773.0在审
发明人：左晨洋;许雨婷;王超;吕宝媛;岳克强;李文钧 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： H04B1/00 文献下载
摘要：本发明属于通信技术领域，公开了一种软件无线电快速部署装置及智能干扰方法，包括全可编程片上系统、宽带收发器和PC系统；所述PC系统与全可编程片上系统连接，所述全可编程片上系统与宽带收发器连接；所述全可编程片上系统接收PC系统的控制指令并配置宽带收发器；所述宽带收发器完成A/D、D/A处理和基带信号处理，使用天线收发无线电信号；所述PC系统使用可拖动单元搭建通信系统模型并将配置信息下发至全可编程片上系统，并提供可视化界面供观察通信系统运行状态。本发明同时满足了对软件无线电系统数据吞吐量、实时性、稳定性、灵活性的要求，便利了软件无线电系统的搭建和对系统进行调试和验证，便于智能干扰算法的落地应用。
一种软件无线电快速部署装置智能干扰方法

[发明专利]带动作集合的强化学习干扰波形生成、评价方法及装置-CN202210875262.7在审
发明人： 许雨婷;岳克强;李文钧;吕宝媛;赵金铎;梁嘉铠;甘智高;何旗凯 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了带动作集合的强化学习干扰波形生成、评价方法及装置，建立干扰波形库；构建干扰波形决策网络，包括策略网络和价值网络；探索阶段使用跟踪算法进行干扰，填充经验池；从经验池中随机选取一组数据；根据当前通信状态的干扰动作，通过策略网络预测下一时刻相应干扰动作；根据策略网络输出的干扰动作，生成离散化干扰动作，从干扰波形库中选取干扰动作，并结合策略网络输出的干扰动作，共同输入价值网络，得到价值最高的干扰动作作为实际的干扰动作；再进行干扰效果评价。针对干扰动作和干扰参数庞大的情况，对通信方的抗干扰行为进行学习，解决了现有干扰波形算法收敛速度慢、准确率不高的问题，实现了精准干扰。
动作集合强化学习干扰波形生成评价方法装置

[发明专利]一种智能通信架构及方法-CN202210643334.5在审
发明人： 许雨婷;岳克强;李文钧;王超 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种智能通信架构及方法，在通信前设置通信要求和决策准则，当智能感知模块接收到动态环境信息时，使用搜索决策单元进行知识库搜索，如果知识库中存在与环境信息相同的样本，可直接使用已有样本配置通信链路参数，存在或者知识库过于庞大时，使用智能决策单元进行决策，得到决策结果后配置参数，通过智能通信模块进行通信；同时依据得到通信性能反馈，若反馈结果不符合通信要求，则使用决策修正单元，进行重新决策，直到反馈符合通信要求，将本次决策结果以样本的形式存入知识库。本发明复杂电磁通信环境中，通过不断提高系统的学习能力方式更好的应对电磁环境信息的变化，真正做到适应环境、智能通信。
一种智能通信架构方法

[发明专利]基于UNET3+与全连接条件随机场融合的震后地貌分割方法-CN202111590547.8在审
发明人：张泽伟;岳克强;李文钧;李懿霖;李瑞雪;赵金铎;梁嘉铠;甘智高;许雨婷 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了基于UNET3+与全连接条件随机场融合的震后地貌分割方法，包括：S1，收集历史震后相关图像数据；S2，数据预处理；S3，构建改进的UNET3+模型；S4，构建改进的全连接条件随机场模型，将改进的UNET3+模型得到的数据作为一阶势函数输入，引入包含两个线性组合的高斯核函数‑‑外形核和平滑核二阶势函数，分别控制两个像素的接近程度和相似程度，以及图像整体的平滑程度；引入加入区域约束，改进成全连接条件随机场，通过mean‑shift分割算法产生各个超像素，然后计算其后验概率均值，进而修正各像素的分类结果；S5，评估改进的全连接条件随机场模型的输出的分割效果。
基于 unet3 连接条件随机融合地貌分割方法

[发明专利]基于超宽带穿墙雷达与CNN的检测墙后人体动作的方法-CN202111609978.4在审
发明人：赵子一;李文钧;岳克强;李懿霖;李瑞雪;梁嘉铠;赵金铎;甘智高;许雨婷 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于超宽带穿墙雷达与CNN的检测墙后人体动作的方法，包括以下步骤：建立与初始化神经网络，采集训练数据并训练与优化神经网络，部署神经网络，使用训练好的神经网络预测待测数据，本发明结合了穿墙雷达与卷积神经网络对墙后人体动作进行检测，相较于其他常用识别方式具有识别准确性高，检测速度快，稳定性高，训练规模上限大等诸多优点，且在保证识别率的情况下，大幅简化了预处理的过程，开拓了新的处理穿墙雷达数据的方式，使得穿墙雷达检测墙后人体动作的能力大大提升。
基于宽带穿墙雷达 cnn 检测人体动作方法

[发明专利]一种基于毫米波的生理信号分离系统-CN202111449285.3在审
发明人：甘智高;岳克强;李文钧;李瑞雪;赵金铎;梁嘉铠;许雨婷 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： A61B5/0507 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于毫米波的生理信号分离系统，从时域和频域上对毫米波回波信号进行分析处理，将回波信号通过经验模态分解分为若干个固有模态函数IMF，根据人体呼吸心跳的频率特性，利用IMF重构得到呼吸信号1和心跳信号1；将毫米波回波信号通过数字低通滤波器得到呼吸信号2，将IMF重构得到的呼吸信号1作为噪声参考信号，与原毫米波回波信号进行自适应滤波处理，得到心跳信号2，将呼吸信号1、2做信号平均处理得到最终呼吸信号，将心跳信号1、2做信号平均处理得到最终心跳信号。本发明可以部署在非接触生理信号感知和智能预警系统上，能够快速准确的从毫米波回波信号中分离出呼吸和心跳信号，实时监测用户健康状况。
一种基于毫米波生理信号分离系统

[发明专利]基于雷达探测灰度图与神经网络的体态控制无人机的方法-CN202111524339.8在审
发明人：高健;李文钧;岳克强;李懿霖;李瑞雪;梁嘉铠;赵金铎;甘智高;许雨婷 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于雷达探测灰度图与神经网络的体态控制无人机的方法，包括如下步骤：S1，通过雷达向目标发射信号波，接收到包括人体动作在内的探测结果；S2，对探测结果进行预处理，将探测结果中的背景去除，保留处于运动的图像；S3，基于时间对预处理三维结果重组，形成灰度图；S4，将灰度图经过训练好的神经网络，判断出无人机控制命令。使用无人机操控时获得的的雷达探测结果，通过预处理和模型，得到控制无人机运动的命令。本发明将雷达探测的结果滤过环境并基于时间重组使数据规模减小，使用CNN训练得到的模型以提高判断命令的准确率。
基于雷达探测灰度神经网络体态控制无人机方法

[发明专利]一种基于脉冲神经网络U型模型的烧伤区域分割系统-CN202111524453.0在审
发明人：梁嘉铠;岳克强;李瑞雪;李文钧;李懿霖;赵金铎;甘智高;许雨婷 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉冲神经网络U型模型的烧伤区域分割系统，包括：图像采集装置、神经网络，其特征在于所述图像采集装置用于采集患者烧伤部位的烧伤图像，所述神经网络包括脉冲神经网络U型模型和脉冲耦合神经网络，脉冲神经网络U型模型包括神经元膜电位更新及发放脉冲层、下采样层、上采样层、特征融合层和优化损失模块，通过采集的图像进行烧伤区域分割的训练，并通过训练好的脉冲神经网络U型模型分割烧伤区域，将得到烧伤区域分割结果，脉冲耦合神经网络计算自适应阈值对烧伤区域分割结果进行二值化，得到可视化结果。
一种基于脉冲神经网络模型烧伤区域分割系统

[发明专利]一种基于NPU本地语义分割的甲状腺病变检测系统-CN202111538110.X在审
发明人： 许雨婷;李文钧;岳克强;李懿霖;李瑞雪;梁嘉铠;赵金铎;甘智高 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NPU本地语义分割的甲状腺病变检测系统，包括高分辨率甲状腺病变图像采集模块、神经网络语义分割模块、NPU边缘设备图像处理模块、可视化模块；系统采集甲状腺病变图片作为数据集；使用深度学习框架构建甲状腺病变鉴定的语义分割网络；将原始甲状腺图片进行标注构建数据标签，将原始图片和标签送入神经网络进行训练；将训练好的模型转换后部署到NPU处理器中，编写NPU处理器硬件资源调用模块、图像采集模块、神经网络推理模块、图像后处理模块和可视化显示模块驱动程序；使用摄像头采集高分辨率静态图片存入本地；使用NPU硬件加速模块对摄像头采集甲状腺病变图片通过神经网络算法进行本地分割并显示检测结果。
一种基于 npu 本地语义分割甲状腺病变检测系统

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