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公开(公告)号：CN107528648A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710995579.3
申请日：2017-10-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391
CPC classification number: H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩稀疏矩阵分解的盲频谱感知方法，包括：接收待感知频段上的无线信号，采样得到观测信号；对观测信号进行离散时间傅里叶变换得到变换观测信号；根据设定的低秩因子的稀疏因子，对变换观测信号进行低秩稀疏分解得到低秩元素和稀疏元素；分别对低秩元素、稀疏元素进行反离散时间傅里叶变换得到变换低秩元素、变换稀疏元素，根据变换低秩元素、变换稀疏元素获得最终观测信号；计算变换稀疏元素、最终观测信号在时域的平均能量值得到稀疏能量值、最终观测信号能量值，根据稀疏能量值、最终观测信号能量值与预设的判决阈值的关系，判断待感知频段是否空闲。本发明所述方法能够适用于噪声不确定的频谱感知，具有较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN117896695B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311762171.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/40 , H04W28/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种车联网服务器的智能部署策略生成方法和系统，其中方法包括，构建车联网环境模型；构建车联网中服务器部署的网络延时优化模型和马尔可夫决策过程模型；构建基于LSTM的Actor‑Critic网络算法模型，并将预先训练好的所述基于LSTM的Actor‑Critic网络算法模型用于生成车联网环境下的服务器部署策略；所述车联网中服务器部署的网络延时优化模型和马尔可夫决策过程模型用于对服务器部署决策的网络延时进行评估。使用本发明提供方法生成的部署策略，在降低网络延迟方面具有优异的性能。
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公开(公告)号：CN117172339A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311016707.7
申请日：2023-08-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N20/20 , G06N3/0464 , G06V10/20 , G06V10/32 , G06V10/764 , G06V20/10 , H04L9/00 , H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种基于通信辅助感知的联邦学习方法及系统，通过在导师型模型中对训练数据进行学习，得到软标签，然后将软标签迁移到学生模型中，实现了模型的压缩。此外，还引入了张量分解技术，进一步压缩了学生模型的参数，可以在保持全局模型准确度和精度的同时，减小模型的规模，降低模型传输过程中的通信开销，提高了全局模型的训练效率。此外，模型加权聚合可以对不同客户端的贡献进行评估，进一步提高了全局模型的准确性和训练效率。同态加密技术可以在不暴露数据内容的情况下，对其进行计算，以保证数据的安全性，实现提高模型的安全性，保护用户的隐私的效果。
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公开(公告)号：CN114915429B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210844397.7
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种通信感知计算一体化网络分布式可信感知方法及系统，涉及无线感知技术领域，首先将全局模型和初始全局参数传输至各个边缘节点，各边缘节点控制本地数据根据进行本地训练，得到本地模型参数，再通过对应的矿工将本地模型参数广播出去，然后对每个本地模型参数赋予权重计算出全局参数，通过聚合迭代的方式更新全局参数，由于本发明利用各分布式边缘节点的算力资源和数据资源进行分别计算，从而节省了整体的通信和计算资源，同时本发明仅使得各边缘节点数据集参与训练，将训练得到的本地模型参数进行广播和后续计算，从而使得各边缘节点的原始数据集不相互暴露，保证了数据安全，有效解决了隐私泄露和数据安全风险的问题。
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公开(公告)号：CN115100337A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210612418.2
申请日：2022-05-31
Applicant: 北京邮电大学 , 咪咕文化科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积神经网络的全身人像视频重照明方法和装置，其中，该方法包括：获取待处理视频图像，其中，待处理视频包括全身人像视频图像；将待处理视频图像的多个图像帧和目标照明场景输入至预先训练的图像处理模型，得到渲染图像帧序列，其中，图像处理模型用于将图像帧和目标照明场景渲染为目标照明场景下的渲染图像帧，并对渲染图像帧进行时间一致性处理；将渲染图像帧序列合成为重照明视频图像。本申请能够实现全身人像的重照明，提升重照明效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112954586B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110126537.2
申请日：2021-01-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/021 , H04W12/122 , H04W24/08 , H04B17/345 , G01S19/21 , G01S19/37
Abstract: 本说明书实施例提供一种欺骗干扰源定位方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：从目标干扰区域的多个接收机中筛选出多个接收终端，获取多个所述接收终端的接收信号信息与位置信息；根据干扰源数量采用相应的干扰源定位算法，利用所述干扰源定位算法根据所述接收信号信息与所述位置信息确定干扰源位置；设置验证终端，利用所述验证终端确定所述干扰源位置处的期望干扰功率并获取所述干扰源位置处的估计干扰功率，对比所述期望干扰功率与所述估计干扰功率以确定所述目标干扰区域中是否存在欺骗干扰攻击；若存在欺骗干扰攻击，将所述目标区域中的所述干扰源位置上报。
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公开(公告)号：CN114915429A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210844397.7
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种通信感知计算一体化网络分布式可信感知方法及系统，涉及无线感知技术领域，首先将全局模型和初始全局参数传输至各个边缘节点，各边缘节点控制本地数据根据进行本地训练，得到本地模型参数，再通过对应的矿工将本地模型参数广播出去，然后对每个本地模型参数赋予权重计算出全局参数，通过聚合迭代的方式更新全局参数，由于本发明利用各分布式边缘节点的算力资源和数据资源进行分别计算，从而节省了整体的通信和计算资源，同时本发明仅使得各边缘节点数据集参与训练，将训练得到的本地模型参数进行广播和后续计算，从而使得各边缘节点的原始数据集不相互暴露，保证了数据安全，有效解决了隐私泄露和数据安全风险的问题。
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公开(公告)号：CN112866692B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110061724.7
申请日：2021-01-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/115 , H04N19/176 , H04N19/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于高效视频编码HEVC的编码单元划分方法及装置，将获取的指定亮度图像划分为多个第一指定大小的子图像，作为当前的待处理子图像；将获取的当前的每一待处理子图像的关联图像的特征图和该待处理子图像输入至目标深度值预测模型，得到该待处理子图像的深度值；如果该待处理子图像的深度值为第一预设深度值，将该待处理子图像确定为一个编码单元；如果该待处理子图像的深度值不是第一预设深度值，将该待处理子图像划分为多个子图像，作为当前的待处理子图像，并继续确定当前的每一待处理子图像的划分方式，直至得到的子图像为第二指定大小。基于上述处理，可以提高编码单元划分的效率，进而，可以提高视频编码的效率。
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公开(公告)号：CN114154529A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111188792.6
申请日：2021-10-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于多源数据融合的电磁目标识别方法及相关设备，该方法包括：获取目标电磁设备的电磁信号数据和图像数据；通过预先构建的电磁编码器对所述电磁信号数据进行编码，得到电磁隐层向量；通过预先构建的图像编码器对所述图像样本数据进行编码，得到图像隐层向量；基于所述电磁隐层向量和所述图像隐层向量得到叠加隐层向量；将所述叠加隐层向量输入预先构建的电磁目标分类器，以对所述目标电磁设备进行分类，基于预设的类别标签确定所述目标电磁设备的电磁信号类别。本申请充分利用电磁和图像等多信息源，通过数据融合降低单一数据源条件下的外界影响，提高算法在复杂环境下的适应能力，提高分类准确率和模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113792576A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110852776.6
申请日：2021-07-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本公开提供一种基于有监督域适应的人体行为识别方法、电子设备，所述方法包括：响应于获取目标域的第一雷达回波信号；对所述第一雷达回波信号进行预处理，以得到待识别的目标域数据集；利用预先训练得到的目标域人体行为识别模型对所述待识别的目标域数据集进行处理，得到所述待识别的目标域数据集的人体行为识别结果，其中，所述目标域人体行为识别模型是基于预先训练得到的源域特征提取器经过生成对抗式训练得到的。本公开的技术方案，能够在目标域的数据样本较少的情况下，使人体行为识别模型获得较准确地识别结果，提高了模型的泛化性和鲁棒性，同时节约了大量的人力物力。
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