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公开(公告)号：CN111163419A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010082747.1
申请日：2020-02-07
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种车辆协作动态追踪中基于状态均值的恶意用户检测方法，属于信号处理技术和智能交通技术领域，采用基于动态模型的状态均值检测DMMSD方法，充分利用车辆协作动态追踪中一段时间内的所有历史动态信息(所观测车辆的位置和速度)观测值，将历史观测值序列转换为状态均值，显著地减小传感器误差的影响，有效地检测出更小偏移的虚假动态信息，从而实现恶意用户检测。本发明通过对所有协作车辆发送的历史信息序列进行时序信号处理和聚类来检测得出恶意用户，从而有效提升协作动态追踪算法的安全性能，可应用于车联网中车辆协作动态追踪场景下对发送虚假动态信息观测值的恶意用户的序列检测。
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公开(公告)号：CN106169976A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610212873.8
申请日：2016-04-07
Applicant: 北京大学
CPC classification number: H04L12/66 , H04L12/2832
Abstract: 本发明公开了一种基于新型智能家庭网关的服务系统，包括智能网关和基于此网关的一整套服务系统。包括了智能家庭网关和与其连接的数据前端模块、云端服务器和手机客户端组成。智能家庭网关与Internet网络相连接，其协议解析模块可以完成同时对Wi‑Fi、蓝牙和ZigBee等三种协议的解析，并将解析后的数据转发至云端服务器。云端服务器可以对智能家居内数据进行数据挖掘，然后自动控制设备。同时可以通过手机客户端对家居内设备进行远程监控与控制。本发明提供的一种基于新型智能家庭网关的服务系统，协议解析功能强；可扩展性高；交互方便；抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN104080176A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201310103837.4
申请日：2013-03-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提出了一种车联网中基于资源共享的资源管理和接入方法，其主要内容包括：不同的车对车通信链路之间、车对路与车对车通信链路之间可以共享时间、频率资源进行各自的通信；不同的车对路通信链路之间不允许共享资源；不同通信链路间的资源共享在路边中心单元的控制和调度下实现，路边中心单元根据车辆周期反馈的信道和位置信息做出资源调度决策，不同的通信链路依照路边中心单元的资源调度决策进行通信；不同通信链路接入信道的方式为时分多址(TDMA)或者频分多址(FDMA，包括正交频分多址OFDMA)。同时本发明给出了两种基于干扰图的资源共享方案，即基于干扰预知图的资源共享方案和基于干扰等级图的资源共享方案，可以以较低的复杂度在不同的通信链路之间实现干扰受限的资源共享，有效的提升车联网的吞吐量和频谱效率。
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公开(公告)号：CN102271103B
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201110040562.5
申请日：2011-02-18
Applicant: 北京大学
IPC: H04L25/02 , H04B1/7105
Abstract: 本发明提供了一种TD-SCDMA系统中的多小区信道估计方法，具体包括：采用单小区Steiner信道估计，对各小区进行信道粗略估计；根据信道粗略估计结果，确定接入用户总数；判断所述接入用户总数是否满足多小区联合信道估计条件，若是，则针对各小区的接入用户进行多小区联合信道估计，否则，针对各小区的接入用户进行多小区串行干扰抵消信道估计；针对所述多小区联合信道估计或多小区串行干扰抵消信道估计的结果，进行去噪声处理。本发明能够在保证信道估计高精度的条件下，既能大大减少运算复杂度又能满足任意接入用户数目的需求，从而更好地解决TD-SCDMA系统在小区边缘同频干扰严重的问题，为多小区联合检测提供质量保证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102271103A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110040562.5
申请日：2011-02-18
Applicant: 北京大学
IPC: H04L25/02 , H04B1/7105
Abstract: 本发明提供了一种TD-SCDMA系统中的多小区信道估计方法，具体包括：采用单小区Steiner信道估计，对各小区进行信道粗略估计；根据信道粗略估计结果，确定接入用户总数；判断所述接入用户总数是否满足多小区联合信道估计条件，若是，则针对各小区的接入用户进行多小区联合信道估计，否则，针对各小区的接入用户进行多小区串行干扰抵消信道估计；针对所述多小区联合信道估计或多小区串行干扰抵消信道估计的结果，进行去噪声处理。本发明能够在保证信道估计高精度的条件下，既能大大减少运算复杂度又能满足任意接入用户数目的需求，从而更好地解决TD-SCDMA系统在小区边缘同频干扰严重的问题，为多小区联合检测提供质量保证。
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公开(公告)号：CN102271007A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110040547.0
申请日：2011-02-18
Applicant: 北京大学
IPC: H04B1/7105
Abstract: 本发明提供了一种多速率TD-SCDMA系统中的联合检测方法和装置，其中的方法具体包括：将高速率用户替代为若干等效低速率用户；根据接收信号，进行等效低速率用户和原始低速率用户的联合检测，得到联合检测结果；根据所述联合检测结果，输出高速率用户的信息；根据所述联合检测结果，重构得到高速率用户接收信号估计；将所述接收信号与所述高速率用户接收信号估计相减，得到相减结果；根据所述相减结果，进行原始低速率用户的联合检测，得到低速率用户的信息并输出。本发明能够以比较低的运算复杂度，更好地解决多速率TD-SCDMA系统中低速率用户受高速率用户干扰严重的问题，为联合检测提供质量保证。
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公开(公告)号：CN115412844B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202211024842.1
申请日：2022-08-25
Applicant: 北京大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/029 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , H04B7/0426 , H04B7/06 , H04W4/40
Abstract: 本发明公布了一种基于多模态信息联觉的车联网波束实时对准方法，通过设计轨迹预测网络模型，并利用车联网中路侧单元RSU捕获的RGB图像和雷达信号经处理后获得的距离数据以及从控制信道Sub‑6GHz频段上获取的信道状态信息CSI矩阵，作为多模态信息输入轨迹预测网络模型，对多模态信息进行特征提取与早期融合，进而预测出波束成形角度，提高对车辆未来位置预测的准确性，实现车联网波束实时对准。本发明通过神经网络学习隐含的关于车辆未来位置的特征，预测得出未来时刻车辆相对于RSU的波束成形角度。本发明能更好地应对车辆横向随机微移动行为，实现更稳定的通信链路建立，提高可实现的毫米波通信速率。
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公开(公告)号：CN114665998B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202210281015.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公布了一种空时一致性下的三重非平稳无线通信信道建模方法，通过捕捉环境中的簇在空时域平滑一致的演进以及建模频率相关的路径增益，有机融合了具有低复杂度的参数法和高精确度的几何法，实现了平滑一致的簇演进、簇功率的软切换和频率相关的路径增益的有效建模，解决现有的信道模型无法对空时一致性下的信道空时频非平稳特性建模的难题，提高了构建信道模型的精确度和通用性。采用本发明方法构建的毫米波大规模MIMO高动态场景下的统计信道模型具有高准确性和简单易行的特点，能支撑通信和通感一体化系统的合理设计与性能分析，同时为无线通信网络系统级算法提供一个真实可靠的仿真验证平台。
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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。
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