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公开(公告)号：CN113490177B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110667542.4
申请日：2021-06-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种基于云无线接入网架构的车联网高效通信方法及相关设备，包括：基于相似性传播的簇首车辆选择机制，依据车辆簇中车辆之间的相似性，相互之间不断迭代责任参数和可行参数，生成所述车辆簇的簇首车辆；所述簇首车辆与射频拉远端建立无线通信连接，所述车辆簇内除所述簇首车辆的其他普通车辆与所述簇首车辆建立无线通信连接；响应于确定所述普通车辆驶出所述簇首车辆的通信半径，所述普通车辆断开与所述簇首车辆的无线通信连接，成为无簇车辆；响应于确定所述无簇车辆驶入目标簇首车辆的通信半径，所述无簇车辆建立与所述目标簇首车辆的无线通信连接。车辆在行驶过程中与簇首车辆始终保持高效的无线通信，提高了车(56)对比文件默罕莫德・默森;许凯凯;夏玮玮;吴怡;沈连丰.荒漠场景应用的车联网及其分簇路由算法.通信学报.2012,(第10期),全文.王子凡.面向5G无缝连接的云无线接入网系统及实现.北京邮电大学学报.2018,全文.Guangbing Xiao.DecentralizedCooperative Piggybacking for ReliableBroadcast in the VANET.2016 IEEE 83rdVehicular Technology Conference (VTCSpring).2016,全文.Fan Li.Routing in Vehicular Ad HocNetworks: A Survey.IEEE CommunicationsSurveys & Tutorials ( Volume: 17, Issue:4, Fourthquarter 2015).2015,全文.张海霞;李腆腆;李东阳;刘文杰.基于车辆行为分析的智能车联网关键技术研究.电子与信息学报.2020,(第01期),全文.
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公开(公告)号：CN114463214A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210108471.9
申请日：2022-01-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及虹膜补全技术领域，提出了区域注意力机制引导的双路虹膜补全方法及系统，包括Transformer编码器、CNN编码器、融合模块、残差块、区域注意力模块和解码器。通过引入区域注意力机制，使用二值遮挡图像m来约束特征图f1和特征图f2两个不同的注意力输出，对于f2，关注其中对应输入图像的遮挡部分，对于f1，关注其中对应输入图像的非遮挡部分，使得网络更加关注虹膜图像中遮挡区域的修复，生成高质量虹膜补全图像。
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公开(公告)号：CN111988126B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010962740.9
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种毫米波车联网下的信道追踪方法、装置、电子设备及介质。所述方法包括：确定信道观测矩阵；将最佳波束信息加入基站端的活跃波束信息集；利用聚类算法处理所述活跃波束信息集，确定所述出发角的簇划分集合、簇心集合和簇宽度集合；确定当前时刻下基站端发出所述车辆接收信号覆盖多个车辆端的最优覆盖码字；基站端使用最优覆盖码字发送车辆接收信号，并利用扩展卡尔曼滤波器对车辆端进行追踪。该技术方案解决了毫米波车联网中单基站端与多车辆端的信道追踪问题，能够在保证单基站端与多车辆端之间的波束对准稳定，信号增益良好的情况下，减少波束扫描的次数与导频开销，从而有效提升毫米波车联网下信道追踪的性能。
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公开(公告)号：CN113543017A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110615838.1
申请日：2021-06-02
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种毫米波车联网的波束切换方法及相关设备，该方法包括：获取车联网中车辆侧的信道状态信息；基于所述信道状态信息，利用基站侧预设的位置预测模型计算车辆的当前位置；基于所述当前位置从车联网的基站中确定所述车辆的候选基站集；基于所述候选基站集，通过预设算法计算得到波束搜索空间集合；根据预设目标值从所述波束搜索空间集合中搜索出切换波束。本公开针对毫米波车联网中阻塞问题以及波束切换的耗时性与不精确性，采用sub‑6GHz与毫米波结合的异构网络，通过信道状态信息辅助选择候选基站，减少波束切换的开销，并采用基于几何的波束搜索空间缩减方法，设计快速、高效的波束切换方法，以实现高可靠的车辆通信，提升频谱效率。
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公开(公告)号：CN112261609A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011112937.X
申请日：2020-10-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种毫米波车联网资源分配方法、装置、电子设备及存储介质。其中，资源分配方法，包括：在无线环境区域内，从移动设备的多个传感器构建所述多个传感器的多个第一数据集合；根据所述多个传感器的多个第一数据集合构建所述移动设备的第一环境图；基站设备根据所述移动设备的第一环境图进行空间波束分配；基站设备基于所述空间波束分配进行时域、频域资源调度，从而提高空间无线环境感知准确性，提高空间波束和时域、频域资源的利用效率，提高整体吞吐率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114841861B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210565019.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V40/18 , G06V10/20 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提出了基于经验模态分解的图像超分辨系统，输入模块，用于获得第一图像；所述第一图像为低分辨率图像；特征提取模块，用于所述提取第一图像的特征；IMF预测模块，用于根据所述第一图像的特征，预测得到多个IMF特征图；所述多个IMF特征图位于不同的频率；所述IMF预测模块包括多个平行的分支，每个分支为一个CNN滤波器组，且所述分支的数量与所述IMF特征图的数量相同；重建模块，用于根据设定的放大比例，将每一IMF特征图转换为新的IMF，得到多个新的IMF；将多个新的IMF进行叠加得到第二图像，所述第二图像为超分辨率图像。通过上述技术方案，解决了现有技术中图像分辨率低、导致虹膜识别精度低的问题。
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公开(公告)号：CN112261609B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202011112937.X
申请日：2020-10-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种毫米波车联网资源分配方法、装置、电子设备及存储介质。其中，资源分配方法，包括：在无线环境区域内，从移动设备的多个传感器构建所述多个传感器的多个第一数据集合；根据所述多个传感器的多个第一数据集合构建所述移动设备的第一环境图；基站设备根据所述移动设备的第一环境图进行空间波束分配；基站设备基于所述空间波束分配进行时域、频域资源调度，从而提高空间无线环境感知准确性，提高空间波束和时域、频域资源的利用效率，提高整体吞吐率。
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公开(公告)号：CN112272232B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202011150165.9
申请日：2020-10-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种毫米波车联网资源调度方法、装置、电子设备及存储介质。其中，资源调度方法包括：获取多个数据队列的状态；在波束相干时间中，采用接入控制方法，将到达数据分配至所述多个数据队列；根据移动设备在基站覆盖的无线环境中的分布，在波束相干时间中，确定空域波束集合；在所述空域波束集合的每个空域波束中，分配时域资源和/或频域资源，从而使得空域波束集合方便了波束相干时间内的多个信道相干时间上的时频域资源协同调度，对空间波束资源和时域、频域传输资源进行更高效的分配，对准移动设备的理想信号接收方向，避免干扰，提升链路增益，拓展覆盖范围，提高空间资源和时域、频域资源的利用效率，提高整体吞吐率。
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公开(公告)号：CN111988126A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010962740.9
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种毫米波车联网下的信道追踪方法、装置、电子设备及介质。所述方法包括：确定信道观测矩阵；将最佳波束信息加入基站端的活跃波束信息集；利用聚类算法处理所述活跃波束信息集，确定所述出发角的簇划分集合、簇心集合和簇宽度集合；确定当前时刻下基站端发出所述车辆接收信号覆盖多个车辆端的最优覆盖码字；基站端使用最优覆盖码字发送车辆接收信号，并利用扩展卡尔曼滤波器对车辆端进行追踪。该技术方案解决了毫米波车联网中单基站端与多车辆端的信道追踪问题，能够在保证单基站端与多车辆端之间的波束对准稳定，信号增益良好的情况下，减少波束扫描的次数与导频开销，从而有效提升毫米波车联网下信道追踪的性能。
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公开(公告)号：CN115620080A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211177298.4
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提出了虹膜图像生成方法及系统，包括：获得隐空间Z，隐空间Z包括多个向量组，每个向量组包括向量Zi、向量Zo和向量Zt；多个生成图像分为类内图像和类间图像，类内图像为：向量Zi和向量Zt均相同的多个向量组生成的图像，类间图像为：向量Zi和向量Zt均不同的多个向量组生成的图像；将每两个类内图像以及每两个类间图像分别输入识别网络，得到每两个类内图像以及每两个类间图像的匹配概率，并根据匹配概率计算对比损失；根据对比损失和对抗损失计算目标函数，优化生成对抗网络参数。通过上述技术方案，解决了现有技术中虹膜图像数据库数据量不足的问题。
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