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公开(公告)号：CN108520190B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201810265033.7
申请日：2018-03-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明提出一种基于Hash函数的RFID读卡器时隙分组或映射多目标标签的识别方法，包括：根据未识别的标签数量来判断所采用的标签识别过程；一种是构造Hash函数进行标签识别；另一种是对标签进行分组，再对每组标签随机分配时隙进行标签识别；读卡器根据识别结果，当有剩余未识别的标签时，根据未识别的标签数量和帧长，继续进行识别。本发明就物联网射频识别系统标签碰撞问题出发，通过判断标签数量的方式，用Hash函数进行映射或进行分组的方法对现有的通信机制下的TCS算法进行了改进，优化了标签识别过程，提高了系统的吞吐量，降低了系统的标签碰撞率。
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公开(公告)号：CN111416654A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010182499.8
申请日：2020-03-16
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于硬件加速的卫星虚拟化信关站传输架构，属于通信信号处理领域。该架构包括射频单元和信关站；信关站包括时钟同步单元，通用处理平台和硬件加速平台；时钟同步单元分别连接通用处理平台和硬件加速平台；通用处理平台和硬件加速平台之间通过PCIe高速接口连通；通用处理平台与射频单元连接。PCIe高速接口包括XDMA，MM2S AXIDMA和S2MM AXIDMA。搭建完逻辑电路后，XDMA将中断映射为MSI或者Legacy中断，数据经由XDMA传输到硬件加速平台缓存；若MM2S AXIDMA产生中断，从硬件加速平台读出数据，将数据传入内部进行处理；若S2MM AXIDMA再次产生中断，S2MM AXIDMA通过PCIe高速接口将数据传入DDR3内存中。XDMA从DDR3内存中读出数据送回通用处理平台，传输给射频单元。本发明提高了处理能力及实时性。
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公开(公告)号：CN110266623B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910487070.7
申请日：2019-06-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5G的低轨卫星通信系统载波同步方法，属于通信技术领域。首先对当前周期，地面终端通过滤波器接收卫星发出的主同步信号，经过采样量化为PSS时域信号并存储。然后滤波器接收下一个周期的主同步信号并采样量化为时域信号，结合上一个周期的时域信号，进行频偏变化率估计，再通过Kalman Filter 1进行估计优化。将当前周期的主同步信号进行频偏估计，得到频偏值，结合该主同步信号的频偏变化率估计值，通过Kalman Filter 2进行估计优化。最后利用当前周期频偏变化率的最优估计值和频偏的最优估计值，对数据信号进行频偏补偿，实现载波同步，输出载波同步后的数字信号。本发明提高了估计精度和载波同步策略的稳健性，可以应用于低信噪比的环境中。
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公开(公告)号：CN108718443B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201810437466.6
申请日：2018-05-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/38 , H04W4/80 , H04W4/02 , H04W4/30 , H04W64/00 , H04W84/18 , H04B5/00 , G08C17/02 , E21F17/18 , H04W52/02
Abstract: 本发明提出一种矿山环境下的基于RFID数据采集以及对设备定位的方法。本发明包括：在矿山环境下布置无线传感器节点网络；通过RFID标签定位每个矿山设备以及无线传感器网络中的传感器节点的映射坐标；小功率读写器收集识别范围内的传感器节点的数据，然后将数据与设备位置信息一并写入RFID标签的数据域中，最后RFID标签将数据域的数据转发至大功率RFID读写器，并传输到后台数据中心进行分析，来实现目标的定位以及监测设备故障。本发明通过RFID技术与WSN技术进行数据联合存储与转发，提高了数据采集的稳定性和可靠性；不同功率的读写器的使用，达到了节省能耗的目的。
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公开(公告)号：CN110988985A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911310605.X
申请日：2019-12-18
Applicant: 北京邮电大学 , 禁核试北京国家数据中心
Abstract: 本发明公开了基于波形特征的地震信号检测方法，涉及地震信号处理领域。首先选取台阵收集的历史事件中的地震信号和噪声信号作为数据集，提取每条信号中的幅值特征α，比值特征ρ，特定频段能量均值特征γ并进行归一化以及能量和特征λ并进行归一化。然后将所有的地震信号和噪声信号划分为训练样本和测试样本，将训练样本中所有地震信号的各特征参数分部组成相应矩阵，并带入高斯函数，利用梯度下降法优化，得到各特征对应的最优超参数，计算各特征高斯过程的后验均值和协方差，得到四个特征模型。利用验证后的特征模型，用贝叶斯的思想预测新的事件发生的概率，根据事件发生概率的大小来判断是否为地震事件；本发明提升正确检测率，适用性更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110517329A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910741565.8
申请日：2019-08-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于语义分析的深度学习图像压缩方法，属于图像有损压缩技术领域。包括：步骤1，对输入的图像使用卷积神经网络CNN对图像进行特征提取，标识每个像素的语义重要程度；步骤2，将输入图像进行分块，压缩比特分配对每个图像块依据其语义重要程度计算对应的压缩比例；步骤3，使用基于CNN和循环神经网络LSTM的网络结构对图像按照计算好的压缩比例进行压缩和恢复。本发明将深度学习在图像语义分析和图像压缩领域的应用相结合，根据语义重要程度分配图像不同区域的压缩比特，以实现基于语义重要度分析的图像压缩效果，提高图像中人眼关注区域的视觉质量，整张图片占据的空间更小，在物联网图像处理方面有很好的应用价值。
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公开(公告)号：CN110389838A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910672015.5
申请日：2019-07-24
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种适用于虚拟资源的实时调度和在线迁移管控方法，涉及通信领域。首先在每个服务器上分别创建N台虚拟机，每台虚拟机自定义分配CPU、内存和磁盘的大小，所有虚拟机构成虚拟资源池。然后定时采集各个计算节点的CPU、内存和磁盘利用率信息，对当前计算节点收集的数据做预测；分别判断Host_i_CPUutil、Host_i_Memutil以及Host_i_Diskutil是否分别对应的超过设定的CPU、内存以及磁盘利用率的上限阈值，如果至少有一项指标超过了上限阈值，选择出虚拟机作迁移进行调度和迁移；当三项指标都不超过上限阈值，则判断如果至少有一项指标低于下限阈值，则关闭该节点；当三项指标数据均在设定的上下限阈值内，不作处理。本发明物理服务器资源利用率高，便于管理，节省人力。
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公开(公告)号：CN104796979B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201410768904.9
申请日：2014-12-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种调整随机接入序列格式的方法及用户终端，所述方法包括：用户终端获取用户终端所在区域的点波束中心的位置信息；根据位置信息确定随机接入序列从波束中心传输到用户终端的时延差偏差；根据漏检概率和虚警概率确定随机接入序列的前导序列持续时间，获取随机接入序列的采样频率，根据采样频率和前导序列持续时间确定序列长度，根据时延差偏差、前导序列持续时间和序列长度确定循环移位个数，用户终端根据所述时延差偏差、所述前导序列持续时间和所述序列长度和所述循环移位个数调整所述随机接入序列。本发明重新调整随机接入序列的相关参数，有效地降低了试探次数，提高第一次接入成功率，从而确保高速、可靠和大容量的通信需求。
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公开(公告)号：CN108966352B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201810734324.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度增强学习的动态波束调度方法，属于多波束卫星通信系统领域。本方法首先将动态波束调度问题建模为马尔科夫决策过程，每个时隙的状态包括卫星缓存器中的数据矩阵、时延矩阵和信道容量矩阵，动作表示动态波束调度策略，目标是长期减小所有数据包的累计等待时延，然后利用深度增强学习算法求解最佳动作策略，建立CNN+DNN结构的Q网络，训练Q网络，利用训练好的Q网络来进行动作决策，获得最佳动作策略。本发明通过大量的自主学习，使得卫星根据此刻的环境状态直接输出当前的波束调度结果，长期最大化系统的综合性能，在保持系统吞吐量几乎不变的同时，大大减小数据包的传输等待时延。
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公开(公告)号：CN110266623A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910487070.7
申请日：2019-06-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5G的低轨卫星通信系统载波同步方法，属于通信技术领域。首先对当前周期，地面终端通过滤波器接收卫星发出的主同步信号，经过采样量化为PSS时域信号并存储。然后滤波器接收下一个周期的主同步信号并采样量化为时域信号，结合上一个周期的时域信号，进行频偏变化率估计，再通过Kalman Filter 1进行估计优化。将当前周期的主同步信号进行频偏估计，得到频偏值，结合该主同步信号的频偏变化率估计值，通过Kalman Filter 2进行估计优化。最后利用当前周期频偏变化率的最优估计值和频偏的最优估计值，对数据信号进行频偏补偿，实现载波同步，输出载波同步后的数字信号。本发明提高了估计精度和载波同步策略的稳健性，可以应用于低信噪比的环境中。
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