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公开(公告)号：CN107942958B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201710954607.7
申请日：2017-10-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明提供一种面向物联网的工业控制系统及方法，系统包括本地采集设备、中央控制器、本地计算节点和边缘计算服务器节点；本地采集设备，用于采集本地生产设备生产的产品的数据信息和本地计算节点的性能信息；中央控制器，用于根据产品的数据信息、本地计算节点的性能信息和边缘计算服务器节点的性能信息，并结合约束条件，决策任务的执行节点为本地计算节点和/或边缘计算服务器节点；本地计算节点和边缘计算服务器节点，均用于根据中央控制器的指令和产品的数据信息，执行任务。本发明提供的系统及方法，通过中央控制器判决任务的执行节点，能够有效的减轻网络数据流负载，提高信息处理效率和算法速度，减少由于计算所带来的时延。
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公开(公告)号：CN106059972B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201610353881.4
申请日：2016-05-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L27/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明一种基于机器学习算法的MIMO相关信道下的调制识别方法，属于通信领域；具体步骤为：首先，将通信发射端的每个数据流分别采用空时编码，每个码字分别通过Nt根发射天线发射出去；然后，根据接收端的相关矩阵和发射端的相关矩阵计算MIMO信道矩阵H；根据MIMO信道矩阵H，计算每个接收天线上的接收信号并进行修正；最后，每根接收天线分别对修正后的信号进行特征提取，针对提取的特征值进行训练测试，计算出该样本属于的调制识别模式；优点在于：对非高斯信道的鲁棒性和泛化能力较强，通过参数迭代可实现更加复杂环境下的调制体制识别；通过提取高阶矩和高阶累积量的特征，在较高信噪比下，信号特征差异明显，便于机器学习算法的分类。
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公开(公告)号：CN106788860B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201611263247.8
申请日：2016-12-30
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 复旦大学 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司厦门供电公司 , 国家电网公司
IPC: H04J11/00 , H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本发明提供一种分层异构多小区MIMO系统干扰消除方法，通过对宏小区用户和基站、微小区用户和基站进行联合预编码，能够有效消除小区间的相互干扰。首先通过对微小区用户进行接收滤波矩阵设计，将宏小区基站对同一微小区的干扰对齐到相同的信号空间，其次通过宏小区发送预编码的设计，完全消除宏小区基站对微小区用户的干扰。在此基础上，根据宏小区和微小区对传输速率的不同需求，通过宏小区接收滤波矩阵的设计消除宏小区的用户间干扰，并通过微小区基站发送预编码的设计消除。该方法通过减少和消除小区间的相互干扰，因而能够显著提升多小区多用户并存状态下和复杂电磁环境下的无线通信性能，在智能电网等各类复杂多小区网络中的可靠传输具有良好的应用潜力。
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公开(公告)号：CN108377530A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810090062.4
申请日：2018-01-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种移动无线接入网络内容网络切片生成方法和系统，该方法包括第一控制器采集生成移动无线接入网络内容网络切片过程中所需的状态信息，并根据当前通信资源状态信息、内容资源状态信息和内容服务请求状态信息确定网络参数和内容参数；根据所采集的状态信息、网络参数和内容参数，生成对应的控制参数；根据对应的控制参数，采用静态和/或动态的形式生成面向内容业务的移动无线接入网络内容网络切片。本方法能够提高内容业务的请求命中率、降低内容业务的接入延时；通过优化生成内容网络切片，可以提高无线接入网络的资源使用效率、降低移动无线接入网络到核心网络的内容流量负载，最终达到降低提供内容业务的运营成本和投资支出的目的。
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公开(公告)号：CN103117964B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201310007708.5
申请日：2013-01-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明针对60GHz毫米波非线性通信系统提出一种新信号检测方案，该方案基于贝叶斯统计推理机制，可同时有效解决系统非线性畸变及频率选择性多径衰落问题，实现对信道增益以及信源信号进行联合盲估计。本发明设计一种应用于非线性系统的重要性函数，从而克服了非线性特性对于传统贝叶斯方法的限制；进一步基于蒙特卡洛序贯重要性采样MC‑SIS思想，通过一系列具有权重的离散粒子逼近实际概率密度分布函数(PDF)；最后利用粒子滤波技术实现对码元信号的实时估计与多径信道迭代更新(见附图)。本发明可应用于非线性系统的信号检测，极大提高了系统传输性能。该方法无需训练序列，同时亦可实现信号实时估计与检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107886500A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201710954943.1
申请日：2017-10-13
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06T7/0008 , G06N99/005 , G06T5/002 , G06T7/11 , G06T2207/20081 , G06T2207/30124 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉和机器学习的产品生产监控方法及系统，所述方法包括：对待检测产品的图像进行特征提取，得到所述待检测产品的图像特征；若能根据所述图像特征利用预设的机器学习模型确定所述待检测产品的缺陷种类，则根据所述缺陷种类向受控设备发送控制指令，以指示所述受控设备执行所述控制指令。本发明提供的基于机器视觉和机器学习的产品生产监控方法及系统，当提取到待检测产品的图像中的图像特征后，利用预设的机器学习模型确定待检测产品的缺陷种类，根据该缺陷种类向受控设备发送控制指令，来达到消除产品缺陷的目的，整个过程实现全自动化，提高了产品生产的效率。
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公开(公告)号：CN103117817B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201310007794.X
申请日：2013-01-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/382
Abstract: 本发明提出一种时变衰落信道下下频谱感知算法，设计一种动态状态空间模型来描述授权用户状态与时变信道增益的时变特性，将授权用户工作状态和衰落信道增益看作两个隐藏系统状态，并引入一阶FSMC模型刻画时变慢衰落信道增益时变迁移特性，将接收信号能量累积和作为系统观测值；在此基础上，针对时变衰落信道提出一种全新频谱感知方法，充分发掘授权用户状态先验概率以及衰落信道状态转移特性，对授权用户状态和时变信道增益实施联合估计，极大提高了衰落信道下频谱感知性能，在无需实施复杂多节点协作感知的情况下，亦能获得良好检测性能(见附图)。该方案以累计能量作为观测量，新方法同时亦保留了无需授权用户信号特征及检测时间短的优势。
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公开(公告)号：CN104333424B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201410549873.8
申请日：2014-10-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/20
Abstract: 本发明针对实际应用中噪声方差动态未知情况下的频谱检测问题，首先提出一种动态状态空间系统模型反映其内在机理：将授权用户状态与时变噪声方差作为两个隐藏状态，分别采用两状态一阶马尔科夫和自回归模型对其动态迁移特性建模。在此基础上，设计提出一种新型频谱感知方法装置。该方法根植于贝叶斯统计推理理论，采用边缘化粒子滤波技术(见附图)，能够实现对授权用户与噪声方差的联合估计。特别地，本发明提出边缘化粒子滤波两级自适应预测系数调整方法，充分利用噪声方差时变特性，可实现对于噪声方差的准确跟踪。利用得到的噪声方差信息，该算法装置可拓展应用至(但不限于)单节点单天线感知系统中去，并获得良好频谱感知性能。
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公开(公告)号：CN107509253A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710828805.9
申请日：2017-09-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W74/08
CPC classification number: H04W74/0825 , H04W74/085
Abstract: 本发明提供一种信道频谱接入方法及装置，属于通信技术领域。所述方法包括：根据当前时隙下接入每个信道频段的接入概率，选择一个信道频段；当检测到信道频段上已接入PU时，根据PU的动态位置信息，计算当前时隙下任一SU在传输方向上对PU的干扰系数；当干扰系数小于预设干扰系数阈值时，计算任一SU接入所述信道频段所产生的信噪比；当信噪比大于预设信噪比阈值时，确定任一SU已接入所述信道频段。本发明通过在检测到信道频段上已接入PU时，根据PU的动态位置信息，指导SU接入信道频段。由于可以在PU已接入信道频段的情形下，根据SU对PU的干扰程度，来选择性地让SU接入信道频段，从而扩大了信道频段接入的用户数量，进而提高了信道频段的利用率。
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公开(公告)号：CN104168075B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201410432678.7
申请日：2014-08-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明针对实际应用中噪声方差未知情况下的频谱检测问题，设计了一种新型频谱感知方法装置。该方法装置能实现对授权用户状态与噪声方差的联合估计。感知算法根植于贝叶斯统计推理理论，并采用边缘化粒子滤波(Mariginal Particle Filtering,MPF)技术，通过迭代估计的方式来逼近未知噪声方差。利用准确估计得到的噪声方差信息，该算法装置可方便地拓展应用至(但不限于)单节点单天线感知系统中去，并获得良好频谱感知性能(见附图)。本发明提出的联合估计与检测装置具有优良的稳健性，因而可广泛应用于实际认知无线电系统设计中。
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