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公开(公告)号：CN102780669B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210188852.9
申请日：2012-06-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明是一种全光OFDM信号光层网络编码的实现方法和装置，其中该方法包括：在编码节点处将两路全光OFDM信号分解出正交子载波信号，实现对信号脉冲宽度的展宽，利用全光逻辑异或实现同频的子载波信号的编码运算，将输出合并为新的全光OFDM信号。解码节点与编码节点具有相似结构与功能，通过解异或运算，恢复原输入全光OFDM信号。该装置包括：在编码与解码节点处的解复用模块、脉冲展宽模块、全光逻辑异或模块和复用模块，光纤传输中的光放大模块和色散补偿模块。本发明利用网络编码思想实现了全光OFDM信号网络组播的目的，在编解码运算前通过采用脉冲展宽的方法，降低了脉冲按位对齐难度，提高了对脉冲延迟差的容忍度。
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公开(公告)号：CN104348668A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410693540.2
申请日：2014-11-26
Abstract: 本发明涉及一种基于快速近非迭代的双树形可靠PON规划方法，所述方法包括下述步骤：获取PON网络规划信息；构建PON规划模型，并初始化所述构建PON规划模型中的全部信息；设定实际PON网络约束条件；根据所述约束条件，优化PON网络中各节点的连接；建立已规划方案的备份保护连接；逆向补偿双树形连接方案光功率信息；保存双树形连接方案，形成可靠PON规划方案。
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公开(公告)号：CN102609683B
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201210009859.X
申请日：2012-01-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种单目视频中的人体关节自动标注方法。实现步骤为前景检测并将前景作为感兴趣区域进行保存，人体区域确定、部分分割以及剪影外轮廓获取，人体骨架获取及骨架关键点获取，利用脸部与手部的相对位置进行人体姿态粗略估计，人体关节点自动标注。在自动标注过程中，综合利用人体剪影轮廓信息、肤色信息以及由剪影获得的骨架信息，能够保证关节点提取的准确性。本发明能够进行准确有效的人体部分分割，并能得到各个肢体部分的姿态信息，对下一步人体特征向量的获取与处理工作提供有利条件。
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公开(公告)号：CN103167363A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310044331.0
申请日：2013-02-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种以帧为单位的无源光网络网络编码的方法，一套支持以帧为单位的无源光网络网络编码的装置和系统，主要包括：ONU对预备网络编码数据的标记；OLT对网络编码数据的标记；ONU对预备网络编码数据进行存储、预处理；OLT将预备网络编码数据进行网络编码；ONU将网络编码数据进行解码。本发明解决了在PON网络中实现网络编码的方法，尤其解决了网络编码数据不对称情况下，通过对存储空间的读写管理，使得数据能够及时进行网络编码，提高了网络编码的处理速度，并提高了PON网络的传输效率。
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公开(公告)号：CN103138833A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310042318.1
申请日：2013-02-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/079 , H04Q11/00 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了基于流量监测的PON中网络编码配对关系管理方法，该方法中OLT能建立起存在双向数据传输的ONU对的网络编码连接关系，当OLT检测到此ONU对的双向数据流交互后，即可开始网络编码过程；OLT基于ONU标识符统计所有存在双向数据传输的ONU对，并采用一定的算法，将双向数据流量大小转化为对应的影响因子；OLT实时监控影响因子的变化情况，如果当未参与网络编码ONU对的影响因子IFn大于参与网络编码ONU对的影响因子IFp时，则拆除IFp对应的网络编码对，同时为IFn对应的ONU对建立网络编码连接。本方法能实时地根据ONU流量大小特点确定是否适合参与网络编码，从而找到参与网络编码的最佳网络编码对，提高网络带宽的利用率，进一步减小了网络的拥塞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102780669A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210188852.9
申请日：2012-06-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明是一种全光OFDM信号光层网络编码的实现方法和装置，其中该方法包括：在编码节点处将两路全光OFDM信号分解出正交子载波信号，实现对信号脉冲宽度的展宽，利用全光逻辑异或实现同频的子载波信号的编码运算，将输出合并为新的全光OFDM信号。解码节点与编码节点具有相似结构与功能，通过解异或运算，恢复原输入全光OFDM信号。该装置包括：在编码与解码节点处的解复用模块、脉冲展宽模块、全光逻辑异或模块和复用模块，光纤传输中的光放大模块和色散补偿模块。本发明利用网络编码思想实现了全光OFDM信号网络组播的目的，在编解码运算前通过采用脉冲展宽的方法，，降低了脉冲按位对齐难度，提高了对脉冲延迟差的容忍度。
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公开(公告)号：CN119519839A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411677460.8
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/293 , H04B10/291 , H04Q11/00 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种面向多波段光网络的拉曼增益自适应调控方法及系统，该方法的步骤包括：对非目标通道的增益值进行补充，基于目标通道目标的增益值和非目标通道补充的增益值构建增益向量，进行至少一个轮次的迭代；在每次迭代中，将种群中的值输入到预训练的逆向模型中，所述逆向模型输出对应的泵浦调节参数；基于所述泵浦调节参数确定全部通道的增益值，从全部通道的增益值中筛选出目标通道的增益值，基于目标通道目标的增益值和筛选出的目标通道的增益值计算适应度；基于目标函数值调节非目标通道补充的增益值，并重新构建增益向量，进行下一个轮次的迭代，完成最后一次迭代后，从全部的泵浦调节参数中筛选最终的泵浦调节参数。
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公开(公告)号：CN118264207A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410345773.7
申请日：2024-03-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种宽谱域拉曼增益的在线快速校准方法及装置，所述方法及装置在原始场景下构建了可编程拉曼放大器泵浦配置参数到生成增益曲线的逆向映射模型并作为历史模型，基于历史模型，在新部署场景下预测目标增益曲线生成所需泵浦配置参数的偏差，根据预测的偏差在新部署场景下执行拉曼增益的在线校准，仅通过极少量的新数据采集，实现了快速、精准的拉曼增益生成，克服了传统增益调控在可编程拉曼放大器部署场景变化时的精度劣化问题，实现了多部署场景下宽谱域拉曼增益的在线快速校准，有效提升了可编程拉曼放大器在新部署场景下的增益调控准确度及部署效率。
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公开(公告)号：CN111178431B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911387280.5
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/04 , G06N3/09 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开一种应用于通信网络、基于神经网络与多维特征提取网络节点角色识别方法。在本发明中，利用已知节点角色的测试网络样本Net0提取节点的角色、结构特征和属性特征；将提取到的节点特征进行归一化处理转换为网络的特征矩阵，将特征矩阵作为神经网络的输入，节点角色作为输出，进行多分类的监督学习训练并输出模型；对于未知角色的大规模通信网络Net1按照相同的方式提取特征、整理网络特征矩阵，将特征矩阵输入训练完成后的模型即可对网络进行高准确率的节点角色识别。
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公开(公告)号：CN115664968A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211330853.2
申请日：2022-10-27
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 毕晓伟 , 张浩 , 张勇 , 张鹍 , 苗建松 , 顾仁涛 , 杨莲莲 , 黄东旭 , 欧阳燕 , 李菁竹 , 付振霄 , 王一蒙 , 王慧轩 , 毕晓涛 , 苗文静 , 夏立磊 , 苏乃斌 , 刘婷 , 田鑫 , 张丽娜 , 王振坤 , 孔德秋 , 胡桂彬 , 王轶群 , 李彦 , 张丞 , 刘小伟 , 李兴昊
IPC: H04L41/0896 , H04L41/14 , H04L47/127 , H04L47/52 , H04L47/783
Abstract: 本发明提供了一种基于业务带宽预测的以太网络时隙分配方法，分别应用于服务端和客户端，服务端包括实时或定时获取客户端各端口的业务流量数据，将预设时间段内的业务流量数据形成数据序列，所述数据序列中的元素为各时刻对应的业务流量数据；将所述数据序列输入训练过的神经网络模型，得到下一预设时间段内当前客户端的业务流量数据的预测值；根据所述预测值，计算所述下一预设时间段内当前客户端的带宽需求；基于所述带宽需求为当前客户端分配网络时隙。本发明根据业务类型进行权重划分结合带宽分配FlexE calendar中的时隙，有效地提高了时隙分配的实时性和效率。
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