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公开(公告)号：CN117278084A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311564934.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0413 , H04B7/185
Abstract: 本发明提供一种无人机通感一体化网络中的联合波束赋形设计方法，属于通信技术领域。所述方法包括：构建无人机通感一体化雷达通信系统，所述系统具有通信和感知双功能；定义联合波束赋形问题：在系统的通信服务质量约束和单天线功率约束的条件下，以探测扇区匹配的均方误差和探测扇区中心方向之间互相关图案的均方误差作为感知指标，设计通信编码器和辅助的传感编码器，使两个感知指标最小化；将通信编码器和传感编码器的设计问题表述为一个非凸优化问题，通过半正定松弛策略将其松弛为序列二次规划，求解联合波束赋形问题。本发明在满足通信性能的前提下，能够实现更好的感知性能，证明了联合发射波束赋形的有效性。
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公开(公告)号：CN114898447B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210818407.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的个性化注视点检测方法及装置，该方法包括：获取受试者的待检测图片、校准图片及校准图片对应的校准点坐标；对待检测图片和校准图片分别进行预处理，得到待检测数据，包括：待检测图片中包含的眼部图片、脸部图片和人脸特征点信息、校准图片中包含的眼部图片、脸部图片和人脸特征点信息，以及校准图片对应的校准点坐标；将待检测数据输入预设的注视点检测网络模型，得到注视点检测结果。本发明将自注意力机制用于注视点检测，实现了个性化特征融合，可显著提高注视点检测效果。
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公开(公告)号：CN108280327B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810133242.6
申请日：2018-02-09
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种提高样本库样本多样性的出库方法，能够使样本库中剩余样本的多样性达到最高。所述方法包括：确定衡量样本库中样本多样性的指数；从预先确定的样本库中初步选出符合出库条件的样本；在符合出库条件的样本中，根据确定的样本库中样本多样性指数，确定使样本库中剩余样本多样性最高的出库样本。本发明涉及信息管理领域。
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公开(公告)号：CN108738032B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201810380075.5
申请日：2018-04-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于梯度下降法的网络工作参数优化方法，能够提高工作参数导数向量计算结果的稳定性和准确性。所述方法包括：获取待优化的工作参数；根据获取的待优化的工作参数，确定待优化目标区域中所有采样点的整体覆盖率，所述整体覆盖率等于所有采样点被覆盖的覆盖效果的均值，每个采样点被覆盖的覆盖效果为[0,1]之间的连续值；根据所有采样点的整体覆盖率，利用连续求导法则，确定工作参数的导数向量；根据确定的工作参数的导数向量，确定优化后的工作参数。本发明适用于网络工作参数的优化操作。
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公开(公告)号：CN110458613A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910689002.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种提高互联网服务商收益和隐私保护质量的方法，包括：根据订阅收入和数据收集成本构建服务商利润最大化模型；基于利润最大化模型，确定使得服务商利润最大化问题的表达，求出取得最大值时的最佳订阅费用和数据奖励；确定在分散式隐私保护场景下最大化收集数据效用的隐私保护等级，在预设数量的前几轮尝试首先选择具有最大数据效用值的臂，并更新经过分散式隐私保护下添加附加噪声后每一轮数据效用的估计值；计算预设数量的前几轮分散式隐私保护场景下数据效用的平均估计值，计算出相应的臂的选择规则，并在之后轮按照此规则进行臂的选择。本发明的方法能够最大限度地提高收集的隐私数据效用，同时使互联网服务商的利润最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110167045A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910310502.7
申请日：2019-04-17
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种异构网络能效优化方法，能够最大限度地减少能量消耗、提高能量效率。所述方法包括：根据非正交多址接入异构网络、无线信息和功率传输技术的特点，以最大化系统总能效为目标，建立能效优化模型；通过罚函数法将属于多约束优化问题的能效优化模型转换为无约束优化问题，得到相应的罚函数，罚函数的负值用于表达化学反应优化算法中的分子势能；将基站的子信道分配视为化学反应里的分子结构，通过化学反应优化算法对子信道分配进行优化，得到子信道分配的最优解；根据子信道分配最优解，将基站的功率分配视为化学反应里的分子结构，通过实数编码化学反应优化算法对功率分配进行优化，得到功率分配的最优解。本发明涉及无线通信领域。
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公开(公告)号：CN106973442B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710321885.9
申请日：2017-05-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W74/08
Abstract: 本发明提供一种竞争窗口最小值的自适应调整方法及装置，能够自适应调整竞争窗口最小值。所述方法包括：若监听到信道空闲的时间超过一个DIFS时间，则执行退避过程，CCIS计数器开始计数；若继续监听到信道忙，则退避计数器的值停止递减且CCIS计数器的值停止递增，将CCIS计数器的值存入CCIS数组；若继续监听到信道空闲的时间超过一个DIFS时间，则退避计数器的值继续递减，CCIS计数器的值从零开始递增，至退避计数器的值递减为零，CCIS计数器停止递增，将CCIS计数器的值按先后循序存入CCIS数组；在每次更新CCIS数组时，对CCIS数组中的元素相加取平均值，基于得到的平均值，确定竞争窗口最小值。本发明涉及无线通信技术领域。
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公开(公告)号：CN109474980A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811535056.1
申请日：2018-12-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度增强学习的无线网络资源分配方法，能够以较低复杂度最大限度地提高时变信道环境中的能量效率。所述方法包括：建立深度增强学习模型；将基站与用户终端之间的时变信道环境建模为有限状态的时变马尔科夫信道，确定归一化信道系数，并输入卷积神经网络qeval，选择输出回报值最大的动作作为决策动作，为用户分配子载波；根据子载波分配结果，基于信道系数的反比为每个子载波上复用的用户分配下行功率，基于分配的下行功率确定回报函数，并将回报函数反馈回深度增强学习模型；根据确定的回报函数，训练深度增强学习模型中的卷积神经网络qeval、qtarget，确定时变信道环境下功率局部最优分配。本发明涉及无线通信以及人工智能决策领域。
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公开(公告)号：CN108601034A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810380636.1
申请日：2018-04-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于随机梯度下降法的网络工作参数优化方法，能够提高工作参数导数向量计算结果的稳定性和准确性。所述方法包括：获取待优化的工作参数；在采样点中随机抽取个t个采样点；根据获取的待优化的工作参数，确定待优化目标区域中所述t个采样点的整体覆盖率，所述整体覆盖率等于所述t个采样点被覆盖的覆盖效果的均值，每个采样点被覆盖的覆盖效果为[0,1]之间的连续值；根据所述t个采样点的整体覆盖率，利用连续求导法则，确定工作参数的导数向量；根据确定的工作参数的导数向量，确定优化后的工作参数。本发明适用于网络工作参数的优化操作。
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公开(公告)号：CN108430109A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810175252.6
申请日：2018-03-02
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种认知小小区网络的合作博弈资源配置方法，包括：初始化认知小小区网络以及移动用户端的各项参数及状态；计算各基站与认知用户之间的路损增益；获得每个认知用户更新的传输功率；更新小小区基站的子信道指数；小小区基站由步长更新拉格朗日算子；宏基站由步长更新拉格朗日算子；通过迭代达到最佳优化或者最大迭代次数；计算效用函数；评估认知小小区网络中认知用户的公平性。本发明还提供一种认知小小区网络的合作博弈资源配置系统。本发明提供的技术方案在不降低服务质量以及考虑不完善CSI的前提下能满足容量与用户公平性的要求。
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