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公开(公告)号：CN114513519B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210407106.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/1074 , H04L67/1097 , H04N21/6437 , H04L67/104 , H04L65/65
Abstract: 本发明提供一种视频对等流交换方法、系统及装置，设置各服务器节点采用对等式的网络结构，不区分层级，将各服务器节点的本地存储聚集为一个虚拟的共享存储，实现去中心化。设置各服务器节点和用户节点之间的全链路采用实时音频协议进行通信，降低分发网络的时延和计算成本。通过搭建订阅推送机制，在用户请求视频数据时，采用预设用户感知保障算法计算当前用户节点与已经获得指定视频数据的用户节点间的相关性评分，并选择相关性较高的用户节点作为关联用户节点进行订阅，并直接令关联用户节点向当前用户节点推送视频数据，极大降低了网络延迟，保障了用户体验质量。
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公开(公告)号：CN114513519A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210407106.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/1074 , H04L67/1097 , H04N21/6437 , H04L67/104 , H04L65/65
Abstract: 本发明提供一种视频对等流交换方法、系统及装置，设置各服务器节点采用对等式的网络结构，不区分层级，将各服务器节点的本地存储聚集为一个虚拟的共享存储，实现去中心化。设置各服务器节点和用户节点之间的全链路采用实时音频协议进行通信，降低分发网络的时延和计算成本。通过搭建订阅推送机制，在用户请求视频数据时，采用预设用户感知保障算法计算当前用户节点与已经获得指定视频数据的用户节点间的相关性评分，并选择相关性较高的用户节点作为关联用户节点进行订阅，并直接令关联用户节点向当前用户节点推送视频数据，极大降低了网络延迟，保障了用户体验质量。
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公开(公告)号：CN112738897B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202011623288.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种多接入点、多用户毫米波网络的并发传输方法及装置，确定第一并发传输终端以及所接入的第一接入点，并基于预先收集的波束扫描信息，按照最大化信干噪比的并发传输原则，确定第一接入点与第一并发传输终端之间的第一目标波束，并针对除第一接入点之外的每个第二接入点，从与该第二接入点连接、且处于候选终端队列中的用户终端中，确定一第二并发传输终端，以及该第二接入点与该第二并发传输终端之间的第二目标波束。可见，能够选择合适的用户终端以及波束进行并发传输，能够达到最大化信干噪比，降低了多接入点、多用户毫米波网络的并发传输时不同链路的干扰，提高了空间重用性。
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公开(公告)号：CN111866932B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202010787642.6
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种网络测量方法、装置及电子设备，涉及网络通信技术领域，包括：获得反映待测网络的物理层性能的第一测量参数；获得反映所述待测网络的数据链路层性能的第二测量参数；获得反映所述待测网络的网络层性能的第三测量参数；获得反映所述待测网络的传输层性能的第四测量参数；获得反映所述待测网络的应用层性能的第五测量参数；根据所述第一测量参数、第二测量参数、第三测量参数、第四测量参数、第五测量参数，得到网络测量结果。由此可见，应用本申请实施例提供的方案，可以提高网络测量的准确度。
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公开(公告)号：CN112367490A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010954328.2
申请日：2020-09-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N7/14 , H04N21/647
Abstract: 本发明实施例提供了面向交互视频传输质量提升的混合学习方法、装置及电子设备，方法包括：针对当前传输时隙，获取上一传输时隙的传输参数及包间延迟序列；将上一传输时隙的传输参数输入码率预测深度强化学习模型，确定第一备选传输码率；基于包间延迟序列所表示的包间延迟趋势确定网络状态标识值；确定当前传输时隙的网络状态阈值；如果网络状态标识值不大于当前传输时隙的网络状态阈值，基于第一备选传输码率发送数据包；如果网络状态标识值大于当前传输时隙对应的网络状态阈值，基于传输码率调整规则、上一传输时隙的传输码率及传输参数确定第二备选传输码率，基于第二备选传输码率发送数据包。采用本发明实施例可以提高视频通话的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111368635A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010080893.0
申请日：2020-02-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于毫米波的多人步态识别方法及装置，获取毫米波设备对多个目标行人进行探测获得的多帧点云数据，每帧点云数据由多个反射点数据组成，每个反射点数据包括反射点的三维坐标、速度以及置信度；基于反射点在点云中的位置分布，将每帧点云数据划分为目标行人数目组点云子数据；将每帧点云数据中的各组点云子数据与其他帧点云数据中的各组点云子数据进行匹配，基于匹配结果，确定每个目标行人的步态点云序列；分别将每个目标行人的步态点云序列输入预先训练完成的步态识别神经网络，得到每个目标行人的步态识别结果。实现在保护用户隐私前提下，提高步态识别准确度。
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公开(公告)号：CN107634791B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710919636.X
申请日：2017-09-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/309
Abstract: 本发明实施例提供了一种波束重定向方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于无线通信技术领域，所述方法包括：对三维空间信道中的待重定向波束进行二维映射，得到二维坐标系中的波束分布；根据预设初始参数，对波束分布进行第一坐标轴方向扫描，得到扫描波束在第一坐标轴方向对应的第一最佳方向；并根据第一最佳方向及预设初始参数，对波束分布进行第二坐标轴方向扫描，得到扫描波束在第二坐标轴方向对应的第二最佳方向；其中，第一坐标轴方向和第二坐标轴方向分别为二维坐标系中的两个坐标轴方向；若接收器接收的波束的到达角的个数为一个，将第二最佳方向对应的波束确定为目标波束。本发明实施例可对三维空间中无线网络链路进行快速恢复。
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公开(公告)号：CN118381960B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202410423454.3
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/2343 , H04N21/231 , H04N21/4402 , H04N21/433 , H04N21/462 , H04N21/2187
Abstract: 本发明提供一种基于p2p网状多流冗余视频传输系统，包括：视频转发终端接收视频数据包复制到编码缓存区中，转发至内容分发终端；在复制数量等于预设视频数据包数量的情况下，生成冗余数据包，并将冗余数据包转发至内容分发终端；初始化编码缓存区；执行响应于接收到的视频数据包，将视频数据包复制到编码缓存区中的步骤；通过内容分发终端在接收到视频数据包或者冗余数据包的情况下，将视频数据包或者冗余数据包分发至至少一个上游终端；通过上游终端，在接收到视频数据包或冗余数据包的情况下，将视频数据包或冗余数据包转发至至少一个下游终端；能够解决上游观众的加入或离开行为打断实时流媒体的传输，导致下游观众观看直播视频体验较差的问题。
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公开(公告)号：CN118521946B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410991751.8
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096 , H04N21/262 , H04L67/60
Abstract: 本发明提供一种基于连续学习的视联网任务理解与调度方法及系统，该方法包括以下步骤：获取历史时间段的视联网状态，所述视联网状态包括多项资源的状态；将历史时间段中每个历史时间点的每项资源的状态构建为资源状态向量，并输入到预训练的资源需求表征模型中，得到资源特征向量；将多个历史时间点对应的资源特征向量构建为特征组，并输入到预训练的序列化资源需求模型中，得到预测的多个任务的资源需求向量；将预测的资源需求向量对应的任务进行组合，得到多种任务组合，基于多个任务的资源需求向量计算各种任务组合的依赖关系值；基于所述依赖关系值确定最终使用的任务组合，将最终使用的任务组合分配至节点。
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公开(公告)号：CN118194237A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410447865.6
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种基于太赫兹的数字味蕾感知方法及系统，该方法包括以下步骤：接收由待测物体反射的反馈信号；基于所述反馈信号构建模型输入数据，将所述模型输入数据输入到预训练的两阶段模型中，所述两阶段模型包括味觉种类识别模型和味觉强度识别模型，所述味觉强度识别模型包括对应多个单一味觉的子模型，所述味觉种类识别模型与每个子模型直接均构建有识别通道；所述味觉种类识别模型接收所述模型输入数据，并判定待测物体中包括的味觉种类，基于所述味觉种类识别模型判定的待测物体中包括的味觉种类启动对应的识别通道，并将所述模型输入数据输入到对应的子模型中，每个子模型输出对应该单一味觉的味觉强度。
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