技术专利

面向异构边缘计算的联邦双膜约束多目标优化方法及系统

本发明涉及异构边缘计算与多目标优化技术领域，具体涉及面向异构边缘计算的联邦双膜约束多目标优化方法及系统，包括：建立由三个优化目标和分层约束违反向量组成的多目标约束优化模型。将系统划分为若干边缘区域并初始化：随机生成初始父代种群，经快速修复算子修复后评估，划分可行解与不可行解集，分别存入可行膜和探索膜。执行主迭代循环：采样构建交配池，生成子代并修复评估。若当前代数达最大迭代数，执行完整迁移后输出非支配可行解集；否则检查是否为迁移周期整数倍，若是则迁移后执行环境选择与双膜更新，否则直接更新，代数加一继续迭代。最终输出帕累托最优卸载与资源分配策略。本发明提高了边缘计算中多目标优化的准确性。

一种基于语义增强的人体姿态估计方法

本申请提供一种基于语义增强的人体姿态估计方法，涉及图像检测技术领域，该方法包括：提取待检测人体图像的视觉特征，并生成视觉特征对应的多个视觉令牌；获取待检测人体图像的描述文本；描述文本是通过预训练的图像描述模型生成的；提取描述文本的语义特征，得到全局语义特征向量；基于全局语义特征向量对多个视觉令牌和可学习的多个关键点令牌进行语义增强，得到语义增强的视觉令牌和语义增强的关键点令牌；基于Transformer编码器对语义增强的视觉令牌和语义增强的关键点令牌进行信息交互，得到信息交互后的关键点令牌；基于信息交互后的关键点令牌，预测待检测人体图像中的人体关键点。该方法用于提高人体姿态估计的准确性。

一种多精度并行乘法阵列结构及方法

本发明属于乘法器领域，公开了一种多精度并行乘法阵列结构及方法，构建一个由多个相同基础乘法单元组成的二维阵列，每个单元作为最小复用单元执行预设位宽乘法，通过行级与列级组合灵活构造不同位宽乘法器；同时配备乘数分解与映射模块将操作数按位宽分解映射至对应单元，并由压缩求和模块对单元输出进行分层并行压缩及求和得到最终结果。采用本结构显著提升了资源利用率，避免了传统设计的冗余问题；增强了可重构性，能够适配多种精度组合运算；改善了结构扩展性，无需重新设计即可扩展位宽；同时优化了模式切换效率，简化控制逻辑，从而在高资源利用率、灵活可重构性与高性能之间实现有效平衡。

集成求和判决、动态失调校准的判决反馈均衡器及方法

本发明公开了一种集成求和判决、动态失调校准的判决反馈均衡器及方法，主要解决了现有DFE无法避免输入求和电路所需要的时间及电路带来的功耗问题，以及在失调校准时整体硬件开销较大的问题。本发明的判决反馈均衡器包括动态比较模块、延迟电路模块、浮动抽头模块、自适应模块和选择输出模块。本发明的判决反馈均衡器能够减少电路级数，降低寄生电容的影响，从而显著降低功耗、面积以及关键路径延迟；同时能够大面积降低整体电路面积和功耗。

基于自适应掩码与动态门控的喉部病变分割方法及系统

本申请公开了基于自适应掩码与动态门控的喉部病变分割方法及系统，涉及医学图像处理技术领域。其中方法基于编码器‑解码器架构，在编码器提取的多尺度特征基础上，通过动态门控机制增强特征判别能力，通过多尺度特征选择捕获不同尺度病灶信息，并利用跨层注意力增强实现语义与细节特征的有效融合，最终通过层次特征聚合生成精准的分割结果。本申请提出的方法在数据增强阶段通过能量驱动的自适应掩码策略精准保护病变并滤除噪声，在特征处理阶段利用动态门控机制与协同特征处理架构实现多尺度特征的高效交互与渐进式聚合，从而显著提升窄带成像喉部内窥镜病变分割的精准度。

基于双运放采样噪声抑制技术的一阶EF NS-SAR ADC及模数转换方法

本发明公开了一种基于双运放采样噪声抑制技术的一阶EF NS‑SAR ADC及模数转换方法，用于解决现有基于采样噪声抑制技术的NS‑SAR ADC结构在噪声整形阶段和采样噪声消除阶段易引入额外kT/C噪声的问题。本发明基于双运放采样噪声抑制技术的一阶EF NS‑SAR ADC，采样噪声抑制技术使用双运放的方案，通过同相放大器、反相放大器和一个采样噪声存储电容来存储和消除采样噪声，降低电容阵列面积和功耗，提高了整体系统的性能，并且使用过采样和噪声整形技术提高了模数转换器的精度。

一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法

一种改进TD3的RIS辅助ISAC安全波束成形方法

本发明涉及无线通信与雷达感知技术领域，具体涉及一种改进TD3的RIS辅助ISAC安全波束成形方法，包括：构建有源RIS辅助的ISAC安全系统，基于莱斯衰落信道建立BS‑RIS、RIS‑Bob/Eve信道；获取RIS单元幅度与相移构建反射矩阵；计算Bob/Eve接收信号与SINR，得瞬时保密速率；以最大化保密速率为目标，来构建非凸优化问题，并建模为POMDP。求解步骤：构建GAN生成对抗CSI样本调整状态空间；构建A‑MPC‑TD3框架，迭代输入当前状态输出动作，作用于系统后转移至下一状态，达到最大步数时输出最优解。本发明提高了通信感知一体化系统在动态不确定环境下的物理层安全性能、鲁棒性及隐身能力。

一种多精度并行乘法阵列结构及方法

本发明属于乘法器领域，公开了一种多精度并行乘法阵列结构及方法，构建一个由多个相同基础乘法单元组成的二维阵列，每个单元作为最小复用单元执行预设位宽乘法，通过行级与列级组合灵活构造不同位宽乘法器；同时配备乘数分解与映射模块将操作数按位宽分解映射至对应单元，并由压缩求和模块对单元输出进行分层并行压缩及求和得到最终结果。采用本结构显著提升了资源利用率，避免了传统设计的冗余问题；增强了可重构性，能够适配多种精度组合运算；改善了结构扩展性，无需重新设计即可扩展位宽；同时优化了模式切换效率，简化控制逻辑，从而在高资源利用率、灵活可重构性与高性能之间实现有效平衡。

一种改进TD3的RIS辅助ISAC安全波束成形方法

本发明涉及无线通信与雷达感知技术领域，具体涉及一种改进TD3的RIS辅助ISAC安全波束成形方法，包括：构建有源RIS辅助的ISAC安全系统，基于莱斯衰落信道建立BS‑RIS、RIS‑Bob/Eve信道；获取RIS单元幅度与相移构建反射矩阵；计算Bob/Eve接收信号与SINR，得瞬时保密速率；以最大化保密速率为目标，来构建非凸优化问题，并建模为POMDP。求解步骤：构建GAN生成对抗CSI样本调整状态空间；构建A‑MPC‑TD3框架，迭代输入当前状态输出动作，作用于系统后转移至下一状态，达到最大步数时输出最优解。本发明提高了通信感知一体化系统在动态不确定环境下的物理层安全性能、鲁棒性及隐身能力。

面向异构边缘计算的联邦双膜约束多目标优化方法及系统

本发明涉及异构边缘计算与多目标优化技术领域，具体涉及面向异构边缘计算的联邦双膜约束多目标优化方法及系统，包括：建立由三个优化目标和分层约束违反向量组成的多目标约束优化模型。将系统划分为若干边缘区域并初始化：随机生成初始父代种群，经快速修复算子修复后评估，划分可行解与不可行解集，分别存入可行膜和探索膜。执行主迭代循环：采样构建交配池，生成子代并修复评估。若当前代数达最大迭代数，执行完整迁移后输出非支配可行解集；否则检查是否为迁移周期整数倍，若是则迁移后执行环境选择与双膜更新，否则直接更新，代数加一继续迭代。最终输出帕累托最优卸载与资源分配策略。本发明提高了边缘计算中多目标优化的准确性。

基于双运放采样噪声抑制技术的一阶EF NS-SAR ADC及模数转换方法

本发明公开了一种基于双运放采样噪声抑制技术的一阶EF NS‑SAR ADC及模数转换方法，用于解决现有基于采样噪声抑制技术的NS‑SAR ADC结构在噪声整形阶段和采样噪声消除阶段易引入额外kT/C噪声的问题。本发明基于双运放采样噪声抑制技术的一阶EF NS‑SAR ADC，采样噪声抑制技术使用双运放的方案，通过同相放大器、反相放大器和一个采样噪声存储电容来存储和消除采样噪声，降低电容阵列面积和功耗，提高了整体系统的性能，并且使用过采样和噪声整形技术提高了模数转换器的精度。

基于自适应掩码与动态门控的喉部病变分割方法及系统

本申请公开了基于自适应掩码与动态门控的喉部病变分割方法及系统，涉及医学图像处理技术领域。其中方法基于编码器‑解码器架构，在编码器提取的多尺度特征基础上，通过动态门控机制增强特征判别能力，通过多尺度特征选择捕获不同尺度病灶信息，并利用跨层注意力增强实现语义与细节特征的有效融合，最终通过层次特征聚合生成精准的分割结果。本申请提出的方法在数据增强阶段通过能量驱动的自适应掩码策略精准保护病变并滤除噪声，在特征处理阶段利用动态门控机制与协同特征处理架构实现多尺度特征的高效交互与渐进式聚合，从而显著提升窄带成像喉部内窥镜病变分割的精准度。

集成求和判决、动态失调校准的判决反馈均衡器及方法

本发明公开了一种集成求和判决、动态失调校准的判决反馈均衡器及方法，主要解决了现有DFE无法避免输入求和电路所需要的时间及电路带来的功耗问题，以及在失调校准时整体硬件开销较大的问题。本发明的判决反馈均衡器包括动态比较模块、延迟电路模块、浮动抽头模块、自适应模块和选择输出模块。本发明的判决反馈均衡器能够减少电路级数，降低寄生电容的影响，从而显著降低功耗、面积以及关键路径延迟；同时能够大面积降低整体电路面积和功耗。

一种基于语义增强的人体姿态估计方法

本申请提供一种基于语义增强的人体姿态估计方法，涉及图像检测技术领域，该方法包括：提取待检测人体图像的视觉特征，并生成视觉特征对应的多个视觉令牌；获取待检测人体图像的描述文本；描述文本是通过预训练的图像描述模型生成的；提取描述文本的语义特征，得到全局语义特征向量；基于全局语义特征向量对多个视觉令牌和可学习的多个关键点令牌进行语义增强，得到语义增强的视觉令牌和语义增强的关键点令牌；基于Transformer编码器对语义增强的视觉令牌和语义增强的关键点令牌进行信息交互，得到信息交互后的关键点令牌；基于信息交互后的关键点令牌，预测待检测人体图像中的人体关键点。该方法用于提高人体姿态估计的准确性。