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公开(公告)号：CN116980256A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210428754.1
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L25/02 , H04L27/26 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于智能反射面的OFDM稀疏信道的导频优化方法，主要解决信道估计精度受限于宽带信道复杂度的问题，其实现步骤是：(1)构建基于智能反射面的OFDM系统模型，并建模稀疏信道；(2)从最小化测量矩阵互相关值的角度，构建优化问题；(3)设计编解码辅助鲸鱼优化算法的方法求解优化问题。本发明设计编码变量同时表示离散变量和连续变量，设计解码流程使编码变量解码为导频位置和导频功率，通过联合鲸鱼优化算法共同求解最优的导频位置和导频功率。本发明提出的一种基于智能反射面的OFDM稀疏信道的导频优化方法使用较低的计算复杂度，提高了信道估计的准确率。
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公开(公告)号：CN116758376A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310822121.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种X光安检危险物的检测方法，是基于深度学习的目标检测算法，属于计算机视觉领域，包括步骤如下：使用原始YOLOv8模型进行训练，得到原始模型对该数据集检测的特征；按种类调整数据集的图片比例；加入ASFF与SimAM注意力模块，用自适应加权的特征融合Weights‑concat替代原有的特征连接，损失函数引入了slide损失；使用改进后的YOLOv8模型进行训练；使用修改后的NMS函数进行后处理，调整数据增强的参数已达到最佳模型。当前交通设施安全检测仍需要人工的精力和时间，该发明提出的算法生成实际系统后可以辅助交通设施危险物的安检，节省人员时间和提高准确度。该基于YOLOv8改进算法对X光实时危险物检测在不增加原有模型参数的同时，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN116528166A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310521802.6
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W4/029 , H04W64/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种用户定位方法，属于无线通信技术领域，特别涉及利用人工神经网络对用户位置定位及预测的方法。针对基于模板匹配分类的传统神经网络定位算法定位精度低的问题，本发明利用神经网络的非线性映射性将用户与STAR‑RIS间的直线距离、俯角、仰角以及所属侧(透射侧或反射侧)作为标签进行拟合。针对现存的STAR‑RIS辅助用户定位方法没有进行用户的移动轨迹预测的问题，本发明通过采集的前序时隙的信道状态矩阵预测出用户后续的移动轨迹。具体地，本发明使用卷积神经网络提取信道矩阵中的用户空间信息，并对用户位置进行粗估计。随后利用全连接网络构成的编解码器网络，完成用户位置的精估计，并对后续用户位置进行预测。
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公开(公告)号：CN115598586A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211282538.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 北京理工大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种用于波达方向估计的双边二次拓展嵌套阵设计方法，该策略在现有嵌套阵相关结构的基础上进一步增加了两侧子阵列的元素间距，产生更长的无孔虚拟连续段，使自由度得到了极大的提升。为了保证差分共阵连续性的最大化，提出了四种条件，完善了实现物理阵列结构的步骤，并在此策略的基础上，提出了一种全新的具有闭合表达式的阵列结构，在给定阵元数不变的情况下，具有更高的自由度和更好的目标探测和方位估计性能。
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公开(公告)号：CN115424174A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211039693.6
申请日：2022-08-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，具体涉及一种面向小样本视频行为的智能识别与分类方法。所述方法，包括：抽取得到每个小样本视频的输入序列，将小样本数据集划分为训练集、验证集和测试集并生成所属任务集；构建骨干网络，提取任务集中单任务的所有视频的特征表示，逐一进行全局平均池化得到二维张量特征；将单任务中支撑集的二维张量特征与查询集的二维张量特征对齐，每个查询集视频对应得到一组二维张量对齐特征；将二维张量对齐特征作为输入，得到所有查询集视频的平均相似度得分和预测类别标签。所述方法能捕捉视频帧切片间的运动信息，可在样本极其缺乏的复杂人物动作场景中，精准完成小样本视频的行为识别与分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115062565A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210713984.2
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/32
Abstract: 本发明公开了一种低时延椭圆曲线点乘电路设计方法，包括：设计Karatsuba‑Ofman模乘法器；两个乘数输入乘法器，进行Karatsuba拆解，形成三个子乘法器；三个子乘法器的结果进行Karatsuba拼接，形成乘法结果；在Karatsuba‑Ofman模乘法器基础上，设计低时延点乘架构；点乘计算的迭代部分通过反复调用改进的Karatsuba‑Ofman模乘法器实现，点乘计算的模逆部分通过模平方器、模四次方器、一些寄存器与改进的Karatsuba‑Ofman模乘法器共同实现；基于低时延ECC点乘架构，设计相应的最优调度策略。本发明电路在小型有限域上和大型有限域上均拥有高时钟频率。
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公开(公告)号：CN111650552A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010410839.8
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于和差协同阵构建的改进L型阵列设计方法，通过对传统L型阵列进行稀疏化排布设计，利用协方差恢复算法能够等效出具有大范围连续段的和差协同阵以用于阵列测向，其实现步骤是：计算阵元间距基本单元，确定L型阵列的阵元数和阵元位置，将选定位置上的阵元移到以原点为中心对称的对应位置上。本发明可以在相同阵元数的条件下，有效增大阵列的自由度，提高波达方向的估计精度，提高空间目标探测能力，减少阵列运行成本。
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公开(公告)号：CN105530012B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201510796871.3
申请日：2015-11-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明是一种基于压缩感知的数据压缩与重构方法，属于信号压缩处理领域。该方法可以以低于奈奎斯特采样定理的速率在特定稀疏域上压缩采样，可以更好的利用信号的可压缩性，在信号采集的过程中尽可能少的采集信号的冗余部分，压缩传输，精确重构。其中压缩采样在小波变换域完成。其中的数据重构采用正交匹配追踪算法。在油田实际数据传输应用中，降低了通信资源的占用，缓解了网络传输延时，节约了生产运行成本。
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公开(公告)号：CN105306066B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201510796740.5
申请日：2015-11-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明是一种基于泰勒级数估计的油井数据无损压缩方法，属于数据压缩处理领域。该方法利用泰勒级数分解拟合出油井数据曲线，然后进行后向估计，通过传输拟合值与实际值的估计误差，实现数据的无损压缩。并且根据实际应用情况，设计自适应选择最小压缩率的泰勒级数分解阶数的方法。适用于油田数据远程传输系统，有效降低传输网络数据负荷。
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公开(公告)号：CN108492521A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810208637.8
申请日：2018-03-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08B21/02
CPC classification number: G08B21/02
Abstract: 本发明公开了一种手机实时防撞预警系统，包括手机传感器和障碍物探测算法应用程序。所述的手机传感器包括手机通讯用的射频天线、蓝牙天线，以及将来可以集成到手机里的超声波传感器、红外传感器。所述的障碍物探测算法应用程序包括基于一种或多种手机传感器的障碍物探测算法，及以所述障碍物探测算法为核心的手机APP应用程序。所述的障碍物探测算法包括单传感器的探测算法和多传感器的融合探测算法。所述的APP应用程序包括各种手机操作系统支持的版本。
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