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公开(公告)号：CN102104396A
公开(公告)日：2011-06-22
申请号：CN201110061987.4
申请日：2011-03-15
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: H04B1/7163 , H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于CS理论的脉冲超宽带通信系统，通过数字信号处理器中的稀疏化算法将信号检测引入CS理论中，结合发射端增加的随机预编码模块、配合脉冲产生模块、UWB信道以及低速采样器实现对发射端发送的数字信号X的有效观测。再利用CS理论中常用的恢复重构算法即可恢复重构数字信号X，实现通信。由于本发明的通信系统中，接收端不需要像方案一并行方案中需并行多个相关器和低速采样器，因此克服了并行方案中的硬件实现复杂度高的问题；同时接收端直接使用低速采样器进行采样，不需要使用模拟信息转换器，也就避免了模拟信息转换器中的低通滤波器的因果性对观测的影响，克服串行方案中因因果性而导致的观测矩阵稀疏问题。
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公开(公告)号：CN100428263C
公开(公告)日：2008-10-22
申请号：CN200610165249.3
申请日：2006-12-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于高速射频卡或射频标签实现技术领域，其特征在于，采用非对称的信息交换方式，即从读卡器到射频卡或射频标签由传统标准的正弦载波进行信息和能量传递，在射频卡或射频标签和读卡器的数据传输通信中采用超宽带脉冲作为信息载体，和采用频率为13.65MHz的连续正弦波传递信息的传统技术相比，本发明方案具有数据传递速率高，功耗低，电磁兼容性好等优点，同时也易于用芯片集成。
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公开(公告)号：CN119990228A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411831403.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/0455 , G06F18/23213 , G06F17/17
Abstract: 本发明提供一种面向大语言模型端侧部署的后量化方法及系统，该方法包括：确定大语言模型的任一待量化的当前矩阵的输入通道对应的通道取值范围；根据通道取值范围，基于预设通道平滑算法进行通道平滑，并计算平滑后通道的量化参数；根据平滑后通道的量化参数进行通道量化，得到量化后的矩阵；量化后的矩阵用于在端侧设备进行部署，实现低成本、高效运行大语言模型。本发明能够实现大语言模型的高效压缩且适用于部署在端侧设备上，节省计算和通信开销，显著提高了量化过程的整体精度。
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公开(公告)号：CN119201708A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411258752.8
申请日：2024-09-09
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 鹏城实验室
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种面向计算与存储集成系统可靠性的软件评估方法和系统，包括输入解析、用户约束设置、边缘场景选择、仿真测试、监控与自配置及结果输出等步骤。该方法通过解析用户输入的系统设计方案，识别硬件组件及其连接，根据用户设定的物理条件调整模型，选择特定应用场景进行仿真。仿真测试包括耗损、故障和极限条件试验，监控系统状态并自动优化配置。最终输出测试记录、量化指标和评分，全面评估系统可靠性。基于本发明构建的软件评估平台适用于多样化的集成系统，确保评估的准确性和高效性。
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公开(公告)号：CN114339612B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111668730.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供一种基于超宽带的多基站多标签定位方法及可读存储介质，方法包括如下步骤：S1：在场地布置多个超宽带的基站和多个标签；S2：同时得到一个所述标签到多个所述基站之间的信号飞行时间；S3：基于所述信号飞行时间得到一个所述标签到多个所述基站的距离。将基站回复信息的处理集成在同一过程，节省了测距过程时间，提高了测距效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109729521B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201910002123.1
申请日：2019-01-02
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种信任感知的安全机会数据传输方法。所述方法主要包括以下步骤：S1、构建网络系统模型；S2、计算数据传输过程中消耗的能量，节点之间社会属性刻画及信任值的计算；从信任角度遍历候选集节点的所有可能参与通信节点；S3、采用基于能耗，节点社会属性及信任的候选集选择标准，并采用最优停等理论来进行候选集选择。本发明以信任与最优停等理论为基础，能够实现节点恶意攻击环境下最优的候选集选择，在无线数据传输方面有着极为广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109714803B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201910002136.9
申请日：2019-01-02
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: H04W40/02 , H04W40/10 , H04W40/22 , H04L12/721
Abstract: 本发明提供了一种障碍物感知的机会数据传输方法。所述方法主要包括以下步骤：1)从计算几何角度遍历候选集节点的所有可能参与通信节点，包括网络系统建模及基于多边形单边界搜索的障碍物发现算法；2)采用期望传输次数，能耗与基于单边界搜索获得节点数目的社会属性，并作为候选集选择标准；3)采用基于拍卖理论的多层候选集选择算法进行选择。本发明以计算几何与拍卖理论为基础，能够实现障碍物环境下最优的候选集选择，在无线数据传输方面有着极为广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN111080673A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911261618.2
申请日：2019-12-10
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供一种抗遮挡目标跟踪方法，首先对于输入视频或图像序列，采用目标检测器对视频中的每一帧图像进行检测得到基于检测的候选项；根据输出当前帧的目标检测结果，运用卡尔曼滤波器预测目标在下一帧的位置得到基于跟踪的候选项。根据置信度评分公式计算候选项的置信度，采用非极大值抑制算法得到最终候选项；将相邻帧的候选项输入特征匹配网络，通过级联匹配算法计算目标间的匹配度。将基于检测的候选项通过深度神经网络进行特征提取，进行特征间相似度的匹配；基于跟踪的候选项进行IOU重合度匹配。根据相邻帧的目标匹配结果确定目标在当前帧的位置从而输出目标运动轨迹。在目标遮挡的情况下检测跟踪到目标，并提高跟踪的精度和性能。
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公开(公告)号：CN109729521A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910002123.1
申请日：2019-01-02
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种信任感知的安全机会数据传输方法。所述方法主要包括以下步骤：S1、构建网络系统模型；S2、计算数据传输过程中消耗的能量，节点之间社会属性刻画及信任值的计算；从信任角度遍历候选集节点的所有可能参与通信节点；S3、采用基于能耗，节点社会属性及信任的候选集选择标准，并采用最优停等理论来进行候选集选择。本发明以信任与最优停等理论为基础，能够实现节点恶意攻击环境下最优的候选集选择，在无线数据传输方面有着极为广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN108229304A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711144004.7
申请日：2017-11-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种系统化的基于聚类思想的驾驶行为识别方法，所述驾驶行为识别方法，包括以下步骤：建立统计特征模型；利用惯性传感器进行驾驶行为数据采集；利用卡尔曼滤波器对所述数据进行滤波；对所述滤波后数据采用自适应窗函数方法提取有效驾驶行为数据，并进一步提取有效数据的统计特征；筛选得到最优的统计特征；对驾驶行为数据的统计特征进行分类，识别相应的驾驶行为。本发明基于聚类思想，提供了一种特征极少，计算量极低且精度极高的系统化驾驶行为识别方法，在社会安全，车险，车队管理等领域有广阔应用前景。
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