基于线性回归模型的抗NLOS干扰可见光定位方法及系统

    公开(公告)号:CN111664853B

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202010573959.X

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 本发明公布了一种基于线性回归模型的抗NLOS干扰的可见光定位方法及系统,包括发射模块、接收模块、训练模块、定位模块;发射模块包括多个LED灯、信号发生器、基带调制模块和驱动电路;每个LED灯均有一个ID;接收模块包括光学滤波片、光电检测器、放大器、模数转换器和微处理器,用于接收在一个周期不同时间片段不同LED灯的信号,并提取其接收到的信号强度;本发明通过采用机器学习方法去除非视线传输(NLOS)干扰,再用几何定位法实现定位,可消除NLOS干扰对定位的影响,提高定位精度,还降低了现有基于机器学习的指纹定位法对定位数据的要求。

    基于线性回归模型的抗NLOS干扰可见光定位方法及系统

    公开(公告)号:CN111664853A

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN202010573959.X

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 本发明公布了一种基于线性回归模型的抗NLOS干扰的可见光定位方法及系统,包括发射模块、接收模块、训练模块、定位模块;发射模块包括多个LED灯、信号发生器、基带调制模块和驱动电路;每个LED灯均有一个ID;接收模块包括光学滤波片、光电检测器、放大器、模数转换器和微处理器,用于接收在一个周期不同时间片段不同LED灯的信号,并提取其接收到的信号强度;本发明通过采用机器学习方法去除非视线传输(NLOS)干扰,再用几何定位法实现定位,可消除NLOS干扰对定位的影响,提高定位精度,还降低了现有基于机器学习的指纹定位法对定位数据的要求。

    基于预训练大语言模型的无线通信物理层多任务处理方法

    公开(公告)号:CN119835673A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411979913.2

    申请日:2024-12-31

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公布了一种基于预训练大语言模型的无线通信物理层多任务处理方法,属于无线通信技术领域,基于预训练大语言模型构建无线通信系统物理层多任务大模型,并在基站侧部署,通过用户历史数据进行训练,训练完成后进行在线推理,可用于完成信道估计、信道预测、距离估计、路损估计、波束成形等多个任务,模型部署难度低、训练开销小且保持了模型精度。

    一种基于语义级信息融合的多车协同环境感知方法

    公开(公告)号:CN114091598B

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202111353055.7

    申请日:2021-11-16

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公布了一种基于语义级信息融合的多车协同环境感知方法,分别设计车联网中的单车端的数据处理和融合端的数据处理,实现基于语义级信息融合的多车协同环境感知;包括:对多个车辆利用目标检测算法提取出周边环境中的障碍物信息;针对通用目标检测算法,设计环境敏感度的评估方法;基于环境敏感度的评估方法,进一步提出置信度评估方法,作为目标检测算法可靠性的评估;基于置信度,对多个车辆的障碍物提取结果进行融合。本发明方法可靠性高,多车协同环境信息获取的精度高。

    用于车联网通信的空时频非平稳无线通信信道建模方法

    公开(公告)号:CN114696932B

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202210298647.1

    申请日:2022-03-22

    Applicant: 北京大学

    Inventor: 程翔 黄子蔚

    Abstract: 本发明公布了一种用于车联网通信的空时频非平稳无线通信信道建模方法,通过将车联网通信环境中的簇区分为静态簇和动态簇,并对车联网通信的收发端与动态簇的连续任意轨迹进行建模,使得在构建空时频非平稳车联网通信信道模型中考虑到车联网通信场景中的车流量密度VTD和车辆行驶轨迹VMT的特性,从而提高信道模型构建的精确度和通用性。采用本发明方法构建大规模MIMO毫米波车联网V2V统计信道模型,在空时频非平稳V2V信道模型构建中考虑了VTD和VMT对静态簇和动态簇的阵列演进和时间演进的影响,能够解决现有的V2V信道模型不能有机融合VTD、VMT和空时频非平稳建模的不足。

    基于多智能体激光雷达和视觉信息融合的地图生成方法

    公开(公告)号:CN111880191B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202010548671.7

    申请日:2020-06-16

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公布了基于多智能体激光雷达和视觉信息融合的地图生成方法,通过分类识别静态目标和动态目标,每个单智能体分别联合标定单智能体的激光雷达和视觉传感器,并识别单智能体的视觉传感器时间一致下的静态和动态目标,生成栅格地图,再根据单智能体GPS信息,将多智能体的检测结果进行融合。采用本发明提供的技术方案,可为多智能体提供安全可靠、可预测的局部道路区域信息。

    一种基于点云的多智能体超视距网联协同感知动态决策方法

    公开(公告)号:CN114815832A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210462524.7

    申请日:2022-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于点云的多智能体超视距网联协同感知动态决策方法,涉及机器人感知以及多智能体协作领域。本发明的基于点云的多智能体超视距网联协同感知动态决策方法,通过维护智能体的障碍物列表及全局异常路径列表,将协同感知与路径规划相结合,能够实现多智能体协同感知及多智能体协同规划调度任务。引入了重规划机制,可使智能体系统根据感知信息进行动态决策,提升了对动态复杂环境的适应能力。而引入时间窗路径规划的路径跟随算法,可根据时间条件动态调整运行速度,为协同路径规划算法提供控制支撑。进一步的,通过添加改进的避障算法,遇到障碍物时会先判断智能体能否自主避障,若无法避障则执行重规划,降低了重规划的频率,提高智能体运行效率。

    用于车联网通信的空时频非平稳无线通信信道建模方法

    公开(公告)号:CN114696932A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202210298647.1

    申请日:2022-03-22

    Applicant: 北京大学

    Inventor: 程翔 黄子蔚

    Abstract: 本发明公布了一种用于车联网通信的空时频非平稳无线通信信道建模方法,通过将车联网通信环境中的簇区分为静态簇和动态簇,并对车联网通信的收发端与动态簇的连续任意轨迹进行建模,使得在构建空时频非平稳车联网通信信道模型中考虑到车联网通信场景中的车流量密度VTD和车辆行驶轨迹VMT的特性,从而提高信道模型构建的精确度和通用性。采用本发明方法构建大规模MIMO毫米波车联网V2V统计信道模型,在空时频非平稳V2V信道模型构建中考虑了VTD和VMT对静态簇和动态簇的阵列演进和时间演进的影响,能够解决现有的V2V信道模型不能有机融合VTD、VMT和空时频非平稳建模的不足。

Patent Agency Ranking