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公开(公告)号：CN102932801B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210491138.7
申请日：2012-11-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W16/14 , H04B17/382
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明涉及一种多用户认知无线电网络中的被动协同频谱感知方法。该方法在基于能量的频谱检测的基础上，将通过“先感知后通信”的认知通信方式变为“先通信后感知服务补偿”的方式，优化了认知无线电通信过程中的以下几个问题：(1)去除了次用户通信之前的频谱感知时间，频谱感知工作将在通信结束后进行，缩短了“需要通信”到“能够通信”之间的总时延，大大提高了频谱检测效率；(2)总时延的缩短能够进一步减少在感知时延内出现的主用户的数量，降低对主用户的干扰；(3)只要求进行通信的次用户进行频谱感知，不需要全网次用户都进行感知，降低网络能耗；(4)“谁通信谁感知”符合公平原则，避免了不通信却需要感知用户对认知无线电的抵触。
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公开(公告)号：CN103906108A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410114375.0
申请日：2014-03-25
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供一种网络结构调整方法、汇聚节点和管理节点，该方法包括：汇聚节点周期获取所管辖局部网络内各传感器节点的属性信息；根据属性信息确定局部网络的网络结构复杂度；接收所述管理节点在接收到网络中各汇聚节点分别发送的各网络结构复杂度后发送的调整指令，以根据调整指令调整局部网络的网络结构。基于网络中传感器节点的属性信息确定网络结构复杂度，该网络结构复杂度反映了WSN的网络特点，即与位置有关的结构上的特点以及与网络吞吐量有关的数据上的特点，从而使得基于该网络结构复杂度进行的网络结果调整，能够使WSN整体网络结构更优化，从而有利于降低传感器节点能耗，延长网络生命周期。
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公开(公告)号：CN102638588A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210144404.9
申请日：2012-05-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于计算机科学及物联网领域，涉及一种新型智能交通服务信息获取方法。本方法结合物联网的思想，将实际路径中的包括路况、交通状况以及环境的实时信息作为影响数据进行收集，解决了一般系统中，收集实时数据种类单一，难以根据用户个人需求提供个人适应的交通服务的问题。这些信息将整合处理后，根据用户的定制为人们提供特定的服务。同时，本发明中的数据存储子系统采用了REST风格的网络服务架构，将具体的数据收集装置和系统解耦，提供个高灵活性、可扩展性，解决了现有系统中底层传感器与整体系统耦合过于紧密的问题。
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公开(公告)号：CN115062703B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210685534.7
申请日：2022-06-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/23213 , G06N3/0499 , H04W4/02
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹嵌入的轨迹相似度度量方法，涉及轨迹数据挖掘领域；具体包括：首先，对用户通话记录的基站轨迹点进行预处理，对预处理后的轨迹数据进行时空轨迹点的聚类，然后，根据用户时空轨迹聚类簇信息，构建用户之间的关系图，并且挖掘出不同的用户强连通子图；接着，计算各连通子图内用户轨迹间的轨迹先验相似度，基于此，利用用户的轨迹序列和用户间轨迹的共现关系构建训练集，结合用户间的轨迹先验相似度训练不同连通子图内的trajectory2vec模型，得到用户的轨迹嵌入向量；最后，计算用户的轨迹嵌入向量之间的余弦相似度表示用户的轨迹时空相似度。本发明降低了时间复杂度，提高了采样率和采样精度。
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公开(公告)号：CN111865844B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010475415.X
申请日：2020-05-29
Applicant: 北京百卓网络技术有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04L5/14
Abstract: 本发明实施例提供了一种多用户大规模MIMO全双工中继系统信道估计方法和装置。所述的一种多用户大规模多输入多输出MIMO全双工中继系统信道估计方法，包括：获取符合莱斯信道模型的原始信道矩阵作为待测试数据；根据所述待测试数据计算K源到中继发送天线阵列的第一导频传输矩阵以及K目的到中继发送天线阵列的第二导频传输矩阵将所述待测试数据和所述导频传输矩阵分别输入训练好的自编码器和前馈降噪卷积神经网络，以进行网络性能测试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116012621A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211662975.1
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种旋转不变的多光谱图像的描述子匹配方法。该方法包括：提取输入的多光谱图像的特征点，根据所述特征点使用log‑Gabor滤波器的相位一致性计算后，获得所述多光谱图像的一阶MIM层，在所述一阶MIM层的基础上获取两个二阶MIM层，所述多光谱图像包括匹配图和待匹配图；分别对应各个特征点在所述两个二阶MIM层上分别构建两个描述子，分别对两个描述子进行旋转，得到匹配图的描述子集合和待匹配图的描述子集合；对所述匹配图的描述子集合和所述待匹配图的描述子集合进行匹配处理，获取所述匹配图和待匹配图的描述子的匹配结果。本发明采用离散旋转角度的方法，将旋转度数离散成几个值，构建圆环形式的描述子解决旋转的多光谱图像的匹配问题。
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公开(公告)号：CN115081183A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210529059.4
申请日：2022-05-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种可模拟智慧小镇人群安全疏散的仿真方法。该方法包括：构造智慧小镇的人群疏散移动模型，根据影响疏散效率的因素制定了几种不同安全疏散策略；利用人群疏散移动模型通过不同的安全疏散策略分别进行人流疏散仿真。本发明系统可以模拟现实小镇中的人流情况，并对紧急疏散事件进行仿真预演，通过数据计算，为小镇运营者优化人群安全管理方案提供理论依据，从而推动智慧小镇“高效率，高收益，高安全”一体化平稳运营。本发明方法可以模拟现实小镇中的人流情况，并对紧急疏散事件进行仿真预演，为小镇运营者优化人群安全管理方案提供理论依据，从而推动智慧小镇“高效率，高收益，高安全”一体化平稳运营。
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公开(公告)号：CN115062903A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210513755.6
申请日：2022-05-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种针对于虚拟小镇场景的人群决策行为仿真方法。该方法包括：虚拟小镇中的个人利用人群决策行为仿真模型的仿真参数、决策效用和决策因子对所有目标点计算快速决策机制效用，得到对于每个目标点的默认效用和广告效用的快速决策机制效用值，如果有目标点的快速决策机制效用值超过了动态快速决策机制阈值，则个人决策选取该目标点；否则，行人对所有目标点计算理性决策响应，得到每个目标点的理性决策响应值，如果有目标点的理性决策响应值超过了理性决策机制阈值，则个人决策选取该目标点。本发明设计了适用于虚拟小镇的整体决策流程，有助于虚拟小镇的经营者对目标点的种类和位置进行合理的规划。
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公开(公告)号：CN112004256B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910445079.1
申请日：2019-05-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W40/32 , H04W40/10 , H04W40/20 , H04W40/34 , H04W4/38 , H04W84/18 , H04L45/00 , H04L45/48 , H04L45/12 , H04L45/02
Abstract: 本发明提供一种路由方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取SDWSN系统中每个无线传感器节点对应的邻居节点信息及簇头优先级，根据每个无线传感器节点的邻居节点信息、簇头优先级及预设规则，确定所有簇头身份的无线传感器节点，根据所有簇头身份的无线传感器节点及预设能耗模型，建立路由树并确定每个无线传感器节点的流表规则。本发明在分簇过程中考虑无线传感器节点的剩余能量及无线传感器节点与汇聚节点之间的距离，并采用集中式分簇的方式实现簇的建立，使得分簇更加合理化；通过在能耗模型中加入农田环境因子对能量消耗的影响，使得路由树更加符合农田环境的特性，提高了部署在农田环境中的SDWSN系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN111865844A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010475415.X
申请日：2020-05-29
Applicant: 北京百卓网络技术有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04L5/14
Abstract: 本发明实施例提供了一种多用户大规模MIMO全双工中继系统信道估计方法和装置。所述的一种多用户大规模多输入多输出MIMO全双工中继系统信道估计方法，包括：获取符合莱斯信道模型的原始信道矩阵作为待测试数据；根据所述待测试数据计算K源到中继发送天线阵列的第一导频传输矩阵 以及K目的到中继发送天线阵列的第二导频传输矩阵将所述待测试数据和所述导频传输矩阵分别输入训练好的自编码器和前馈降噪卷积神经网络，以进行网络性能测试。
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