-
公开(公告)号：CN110602257A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910954414.0
申请日：2019-10-09
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明属于铁路列车通信技术领域，具体提供了一种基于空天车地通信网的应急通信系统及方法，包括铁路既有传输网络结构，还包括地面中心通信设备及至少一个分簇网络结构，分簇网络结构包括至少一个簇，簇包含作为簇成员的地面移动通信节点及作为簇首的空中通信节点，地面中心通信设备与铁路信既有传输网络之间通过以太网通信连接，地面中心通信设备以及地面移动通信节点均与空中通信节点通过无线网通信连接。一方面，当所发生的应急事件导致地面通信设施损坏时，该方式不依赖既有铁路通信手段能单独通信；其次，当发生公共事件时，还可采集智能手持终端的位置数据以获得救援人员的位置及活动路径。
-
公开(公告)号：CN211151990U
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201921682209.5
申请日：2019-10-09
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 北京航空航天大学
Abstract: 本实用新型属于铁路列车通信技术领域，具体提供了一种基于空天车地通信网的应急通信系统，包括铁路既有传输网络结构，还包括地面中心通信设备及至少一个分簇网络结构，分簇网络结构包括至少一个簇，簇包含作为簇成员的地面移动通信节点及作为簇首的空中通信节点，地面中心通信设备与铁路信既有传输网络之间通过以太网通信连接，地面中心通信设备以及地面移动通信节点均与空中通信节点通过无线网通信连接。一方面，当所发生的应急事件导致地面通信设施损坏时，该方式不依赖既有铁路通信手段能单独通信；其次，当发生公共事件时，还可采集智能手持终端的位置数据以获得救援人员的位置及活动路径。
-
公开(公告)号：CN112147592A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010893006.1
申请日：2020-08-31
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种多视目标识别方法，方法包括：获取极化雷达采集的目标的多组回波数据；对每组回波数据进行特征提取，得到每组回波数据的特征数据；使用已训练后的识别模型对每组回波数据的特征数据进行处理，得到目标的识别结果。采集了全方位的雷达回波数据，提取了数据中更能反应目标本质属性的特征，去除了回波数据中的冗余信息，提高了目标识别准确率。
-
公开(公告)号：CN118571018B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411025573.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种交通需求预测的时空图学习方法，属于交通工程领域，解决了现有技术中对突发事件的敏感性弱、预测精度较低的问题。具体步骤包括：利用历史交通数据，得到不同时刻的交通流量时序网络快照和变化网络结构；基于时序网络快照建立预测未来网络结构及节点状态的主任务；基于变化网络结构建立预测不同条件下未来网络结构变化的辅助任务；将主任务和辅助任务的预测结果结合当前时刻网络结构，输入神经网络进行多任务信息聚合，得到最终的交通需求初步预测结果；通过复合损失函数辅助学习训练网络，得到训练后的交通需求预测模型及交通需求预测结果。实现了时变特征敏感性的提升，提高了在突发事件下的交通需求预测的精度。
-
公开(公告)号：CN118571018A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411025573.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种交通需求预测的时空图学习方法，属于交通工程领域，解决了现有技术中对突发事件的敏感性弱、预测精度较低的问题。具体步骤包括：利用历史交通数据，得到不同时刻的交通流量时序网络快照和变化网络结构；基于时序网络快照建立预测未来网络结构及节点状态的主任务；基于变化网络结构建立预测不同条件下未来网络结构变化的辅助任务；将主任务和辅助任务的预测结果结合当前时刻网络结构，输入神经网络进行多任务信息聚合，得到最终的交通需求初步预测结果；通过复合损失函数辅助学习训练网络，得到训练后的交通需求预测模型及交通需求预测结果。实现了时变特征敏感性的提升，提高了在突发事件下的交通需求预测的精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117528701A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311320195.3
申请日：2023-10-12
IPC: H04W40/12 , H04L45/247 , H04L45/121 , H04L45/12
Abstract: 本发明是一种基于强化学习的行星表面自适应机会路由方法，属于通信技术领域。本发明方法包括：初始定义自组织网络中节点的主次转发域，节点所需存储的信息内容，数据包所需传输的信息内容；在各节点中设置用于选择转发节点的强化学习算法，该算法利用Q函数将节点的局部环境信息映射为Q值，并将Q值转化为动态时延惩罚；最小Q值的节点将受到最小的时延惩罚，最早结束等待进行数据包转发赢得竞争；根据赢得竞争的节点位于的主或次转发域，设计不同竞争机制；设置强化学习算法训练时的探索模式、转发节点为上一跳节点时的恢复模式。本发明避免了终端隐藏问题，能根据环境变化自主切换节点实现自适应改变传输路径，实现行星表面高效稳定通信。
-
公开(公告)号：CN117336187A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311616007.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04L41/12 , H04L41/142 , H04L41/16 , H04W4/40 , H04W24/02
Abstract: 本发明涉及一种基于连边间关联的无人机通信网络推断方法，属于网络拓扑推断技术领域，解决了现有未考虑无人机通信连边间的关联程度而导致在群智能场景下的无人机通信网络推断准确率低的问题。包括：根据观测到的无人机通信时间序列，计算无人机间的传递熵值，构建因果关联网络；基于因果关联网络，根据三种干扰因子结构构建对应的因果封闭子图；从无人机间的传递熵值和三种因果封闭子图中聚合出连边特征；根据连边特征计算高斯相似度函数值，构建关联权重矩阵，根据关联权重矩阵更新初始化的关联矩阵；根据连边特征和关联矩阵得到融合特征后输入多层感知机分类器中推断出无人机通信网络拓扑。实现了通信网络推断准确率的提高。
-
公开(公告)号：CN116755470A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310775396.6
申请日：2023-06-28
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种适用于远程滑翔飞行器的多约束末速最优中制导方法，包括以下步骤：发射平台规划出末速最优的中制导弹道轨迹；发射平台从中制导弹道轨迹中提取航迹点，传递至飞行器；飞行器根据接收到的航迹点生成中制导指令；根据中制导指令控制飞行器的飞行过程。本发明提供的适用于远程滑翔飞行器的多约束末速最优中制导方法，能够同时满足时间、角度等末端约束，且保证了中制导段动能损失最小，增强了飞行器的最大滑翔距离。
-
公开(公告)号：CN114710786B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210420046.3
申请日：2022-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W16/18 , G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F18/23213 , G06F16/29 , G06N3/0985 , H04W72/0446 , H04W16/22 , G06F18/2321 , G06N3/0442
-
公开(公告)号：CN115796391A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310046475.3
申请日：2023-01-31
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/25 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多源时变特征融合的机场容量预测方法，包括：通过空间注意力机制和区域注意力机制实现机场上空雷达回波图信息的矩阵表示，提取矩阵特征；对机场气象报文进行解码，统计机场运行数据、容量历史数据，结合提取出的雷达回波图特征构建特征向量；根据特征向量的特点设计多通道预测模型框架；设计通道内的特征时序依赖性提取模块；设计通道间的信息传递模块；通过模型输出输入的循环滚动得到未来给定时间内的机场容量预测值。该方法针对机场容量相关特征多源异构的特点，建立了多通道预测模型，解决了不同源特征对容量的影响不同、特征间存在相互耦合的问题，有效提升了预测准确度，为空中交通管理提供了有效的数据基础。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
420
records
(took 0.071 seconds)
