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公开(公告)号：CN112954591A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110182885.1
申请日：2021-02-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种协同分布式定位方法及系统，能够降低对中心节点的硬件要求，减少整个定位网络的定位开销，提高定位时间，充分利用了各节点的存储空间和计算能力。定位方法包括如下步骤：各定位节点应用飞行时间测距法即TOF测距法进行测距，获得定位节点两两间的距离，并进行广播。中心节点获取各定位节点两两间的距离，并构建空间直角坐标系，得到空间直角坐标系中各定位节点的坐标。各定位节点利用互相关求时延法计算出信号源到自身的距离之差，并进行广播。中心节点基于空间直角坐标系中各定位节点的坐标，结合信号源到各定位节点的距离之差，采用基于TDOA的Chan算法进行计算，得出信号源相对于各定位节点的坐标值。
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公开(公告)号：CN111726301A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010414567.9
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L12/825 , H04L29/06 , H04L12/26
Abstract: 本发明公开了一种实时视频中保证视频质量的拥塞控制方法及系统，能够快速响应带宽变化、并克服码率增加过多的缺点，提高了码率对带宽的跟踪速度，提高了带宽利用率，克服了码率增加过多造成网络拥塞的缺点。具体方案为：实时接收视频数据包，并计算延迟梯度。根据延迟梯度对当前网络状态进行过载检测，获得当前网络状态信号；当前网络状态信号为过载状态信号Overuse、正常状态信号Normal或低载状态信号Underuse。构建有限状态机，根据当前网络状态信号进行状态转换。根据状态机的当前状态，进行码率计算。根据计算出来的下一时刻即ti时刻的码率设定视频数据包的发送码率。
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公开(公告)号：CN103781086B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201310676143.X
申请日：2013-12-11
Applicant: 国家无线电监测中心检测中心 , 北京理工大学 , 天维讯达无线电设备检测(北京)有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于TTCN‑3对TETRA终端进行测试的方法和装置。该方法主要包括：在TTCN‑3测试系统中的TRI中设置端口过滤单元，在端口过滤单元中存储各种类型的TETRA终端所分别支持的AT指令集。端口过滤单元对TETRA终端和TTCN‑3测试系统之间交互的AT指令进行监听，根据发送或者接收AT指令的TETRA终端的类型和存储的各种类型的TETRA终端所分别支持的AT指令集，对AT指令进行修改。本发明实施例使TTCN‑3测试系统能够通过标准AT指令与不同TETRA终端进行交互，而不必考虑不同制造商生产的TETRA终端所支持AT指令集的差异，降低了TTCN‑3测试系统对TETRA终端进行测试的复杂度和难度。
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公开(公告)号：CN103781132A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201310676255.5
申请日：2013-12-11
Applicant: 北京理工大学 , 国家无线电监测中心检测中心 , 天维讯达无线电设备检测(北京)有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种TETRA系统中用户面、信令面切换检测的方法和装置。该方法主要包括：在TETRA系统中的下MAC层，对下MAC层接收到的数据包中的逻辑信道类型进行分析，在所述TETRA系统中的数据链路层和网络层对所述数据包中包含的PDU类型和时隙分配信息元素进行分析；对所述数据链路层和网络层得到的分析结果进行综合判断，根据判断结果确定后续时隙处于TETRA系统中的用户面或者信令面。本发明实施例通过在数据链路层和网络层等对基站发送给移动终端的下行数据进行检测，可以判断出TETRA系统在每一个时隙应该处于用户面或者是信令面接收上下行数据，在检测过程中，不需要TETRA网络基础设施或者移动终端通过专用接口将这些信息发送给使用本方法的系统。
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公开(公告)号：CN103780456A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201310676208.0
申请日：2013-12-11
Applicant: 国家无线电监测中心检测中心 , 北京理工大学 , 天维讯达无线电设备检测(北京)有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种对TTCN-3测试系统进行适配性配置的方法和装置。该方法主要包括TTCN-3测试系统中的SA（被测系统适配器）将预置的连接参数配置在选择的TTCN-3测试系统的对外的接口上，通过所述接口向外发送交互请求消息；SA在设定的时间间隔内接收到被测系统返回的所述交互请求消息的响应消息，则SA将所述接口和所述连接参数确定为所述被测系统对应的接口和连接参数。本发明实施例可以实现TTCN-3测试系统自动检测与被测系统的连接接口和连接参数信息，以及进行测试所需的被测系统的特征参数，使TTCN-3测试系统能够自动与被测系统进行适配，不需要操作人员手动查询和配置参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103780455A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201310676118.1
申请日：2013-12-11
Applicant: 国家无线电监测中心检测中心 , 北京理工大学 , 天维讯达无线电设备检测(北京)有限责任公司
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于TTCN-3的TETRA数字集群协议测试方法和系统。该方法主要包括：设置包括多个移动终端和交换与管理基础设施的被测系统，多个移动终端通过PEI接口与测试系统连接；通过测试系统编写和执行测试用例对应的TTCN-3测试脚本，测试系统使用AT指令控制移动终端进行业务操作，对移动终端和交换与管理基础设施之间的空中接口的信令交互进行监听，将监听到的空中接口的信令和预先存储的基于TTCN-3的标准信令模板进行匹配比对，以验证空中接口的信令是否和协议标准匹配。本发明摒弃了用软件模拟移动终端的方法，直接将测试系统与移动终端连接，用AT指令通过PEI控制移动终端按照TTCN-3测试脚本进行测试，由于使用了真实的移动终端，这就提高了测试真实性。
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公开(公告)号：CN119048347A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410984824.0
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种真实世界图像超分辨率方法及装置。该方法为：获取用于神经网络训练的真实世界原始图像；构建包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块以及高质量超分重建模块的神经网络；深层特征提取模块由n个高效超分组、1个LayerNorm层和1个卷积层组成；浅层特征提取模块的输入为原始图像，输出为浅层特征图；深层特征提取模块的输入为浅层特征图，输出为深层特征图；高质量超分重建模块的输入为预超分特征图，输出为超分图像；预超分特征图通过将深层特征图经过二维到三维的张量重塑后，和浅层特征图对应元素相加得到；利用原始图像对神经网络进行训练，利用训练好的神经网络获得真实世界图像超分辨图像。
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公开(公告)号：CN117377054A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311265112.5
申请日：2023-09-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了低时延自组网系统中碰撞导致缺省同步码的载波同步方法，是利用未被碰撞的相邻脉冲的频偏和相位估计信息对碰撞丢失同步码的脉冲进行估计。本发明的频偏补偿的方法是根据已有频偏值计算出相对速度后计算出其他频点处频偏值。还可以使用利用频点图案对频偏值进行线性映射、用其他加权函数计算缺省值等，都要以一包数据内相对速度不变或变化较少的前提。本发明采用的相位补偿方法是基于连续相位调制实现跳时跳频通信，在该体制的基础上，可以实现高动态通信系统的频偏和相偏估计，进一步可以实现抗碰撞同步。抗碰撞的载波同步技术需要在连续相位调制方法的基础上进行。
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公开(公告)号：CN116782239A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310358547.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W16/10 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W84/18 , H04L41/12
Abstract: 本发明涉及一种基于网络环境感知的自组网时频资源管理方法，属于无线自组织网络通信技术领域。该方法基于RODD系统，发射和接收处理相分隔开，前期根据节点的吞吐量需求设计对应的跳时跳频图案，选取图案使得当前目标网络内频谱资源离散化，各个频点内的信息量保持相对均衡，当出现新的节点加入网络时，作网络环境感知，去除掉环境中干扰的影响，测量各个频点的占空比，估计新加节点的吞吐量，从前期构建的库中选出跳时跳频图案使得各个频点内的信息量依旧保持相对均衡，使得资源分布相对合理，减少由于资源分配带来的误包丢包问题，使得网络中各个节点通信保持相对稳定。
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公开(公告)号：CN115396270B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210899354.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L27/26 , H04L27/38 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F18/24
Abstract: 本发明提出一种基于数据类型识别的调频信号时频同步系统及方法，使用深度学习网络根据基带信号时域、频域与时频域三种特征图对每段数据进行分类，每段数据由0、1两种符号或噪声构成，将两种符号数量相近的数据段分类为有效数据段，数量相差较大的数据段分类为无效数据段，无符号的数据段分类为噪声。将分类结果作用于现有的频率同步和码元同步模块，频率同步模块使用鉴频曲线计算频偏估计值，码元同步模块使用两种符号的功率差计算码元偏移估计值，实现联合频率同步和码元同步，并使用相干解调方法经采样判决得到解调结果。解决了连续相同符号会影响时频同步性能的问题，且支持任意调制频率的调频信号时频同步，提高了解调抗干扰能力和适用性。
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