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公开(公告)号：CN106972898A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710153228.8
申请日：2017-03-15
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/373 , H04B17/391 , H04W40/22 , H04W72/08 , H04W72/12 , H04L29/08
CPC classification number: Y02D70/39 , H04B17/382 , H04B17/373 , H04B17/3911 , H04L67/12 , H04W40/22 , H04W72/085 , H04W72/1231
Abstract: 本发明公布了一种基于信道预测的车联网数据传输调度方法，根据收集到的车辆状态信息，使用信道预测算法预测车辆与路边中心单元以及车辆间的大尺度信道信息，计算潜在通信链路的信噪比和通信效益，并使用贪心算法选择中继车辆节点集合进行数据分发的调度。本发明通过对大尺度衰落的信道进行预测，选择最有效的车辆节点作为中继节点进行数据转发，实现最大的通信效益；本发明可在拥有车辆和路边中心单元的中心式数据分发的场景下，通过合理分配时间资源，提升系统吞吐率，降低数据的分发时延。
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公开(公告)号：CN104243384A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201310251550.6
申请日：2013-06-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及OFDM系统中的子载波间干扰抑制领域。通过将所有附加操作集中在发射机预编码模块和接收机逆预编码模块上，本发明既能克服现有子载波间干扰自消除技术中的不兼容下一代通信标准的问题和现有两路发射技术中的高实现成本问题，又结合了该两种技术的优点，即能获得理想的干扰抑制功能。特别的是，本发明适用于高速移动的场景。
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公开(公告)号：CN119696643A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411866656.1
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0456 , H04L27/00 , H04L27/26
Abstract: 本发明公布了一种多模态信息辅助的信道自适应高频双功能波形设计方法，属于无线通信技术领域，包括构建复值波束斜视自适应预编码网络模型CSP‑Net，通过输入复值通感信道多模态数据训练CSP‑Net，联合输出时延器、移相器和功率分配的参数，实现高频系统通感一体化的双功能波形优化设计。本发明利用通信与感知信道多模态信息，能够解决高频段下通信感知性能难以兼顾的问题，并降低混合预编码信号处理过程的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN116381724A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211494263.3
申请日：2022-11-25
Abstract: 本发明公开了一种连通分量动态合并的多机3D激光SLAM方法及系统，通过各个智能体获取感知数据执行单机SLAM，得到SLAM地图与激光特征；将数据传输给其它智能体；各个智能体根据自身与其它智能体SLAM地图的特征匹配优化与融合，实现多智能体的激光SLAM任务。本发明通过基于匹配相似度约束的动态连通图构造与合并算法，对多个智能体的子图进行动态逐步合并，解决了由于多机SLAM实际运行时因一个智能体与多个其它智能体都存在重合时出现结果混乱的情况；对激光点云特征引入质心特征分析和主成分分析，提高了回环检测效率与准确度；引入ros1‑ros2的通信系统，解决了多智能体分布式通信问题，提高了系统的适用性。
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公开(公告)号：CN115908550A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211454278.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 北京大学 , 香港科技大学(广州)
IPC: G06T7/70 , G06T7/30 , G06V10/762 , G06F16/901
Abstract: 本发明公布了一种动态阈值点云匹配的移动智能体相对位姿的协同获取方法，利用共享激光点云数据与自主定位结果，采用改进的迭代近邻点(ICP)配准算法，计算移动智能体之间的相对位姿，并评估计算结果的可信性，进一步提升相对位姿的观测可靠性与应用价值。本发明方法只需在自主定位基础上复用激光雷达数据，无需额外的增强标志即可完成相对位姿的观测计算，对原有系统改动小，不影响系统原有布局，无需依赖其他特征增强硬件，无附加影响，成本较低；具有更好的准确性和更强的鲁棒性，且对于点云配准结果的有效性评估使得本发明更符合相对位姿的应用场景，增强了对结果利用的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115685115A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211186353.6
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京大学
IPC: G01S7/41 , H04B7/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明公布了一种基于叠加式通信感知一体化波形的目标融合感知方法，通过产生和发送多载波叠加式一体化波形，使多载波的通信信号与雷达信号在符号域线性叠加，并通过功率分配和信号接收与处理，实现在不损失通信性能的同时提升新波形的感知能力；包括：发送一体化信号、基于IM‑OFDM回波的目标参数估计、基于雷达信号回波的目标参数估计以及基于最小均方误差准则的目标参数融合估计。采用本发明技术方案，能够减小感知误差，提升感知精度，同时可以达到和原先通信系统相同乃至更高的数据传输速率和误码率，且硬件实现方便、运行灵活可靠、成本低。
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公开(公告)号：CN114091598A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111353055.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46
Abstract: 本发明公布了一种基于语义级信息融合的多车协同环境感知方法，分别设计车联网中的单车端的数据处理和融合端的数据处理，实现基于语义级信息融合的多车协同环境感知；包括：对多个车辆利用目标检测算法提取出周边环境中的障碍物信息；针对通用目标检测算法，设计环境敏感度的评估方法；基于环境敏感度的评估方法，进一步提出置信度评估方法，作为目标检测算法可靠性的评估；基于置信度，对多个车辆的障碍物提取结果进行融合。本发明方法可靠性高，多车协同环境信息获取的精度高。
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公开(公告)号：CN113155123A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110364972.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 北京大学
IPC: G01C21/16 , G01C21/34 , G01S13/86 , G01S13/931 , G01S19/45
Abstract: 本发明公布了一种基于数据共享的多智能车辆协同定位追踪方法及装置，是一种应用于智能车辆的基于数据共享的协同定位追踪技术，通过车辆上安装的多种传感器得到智能车辆自身状态，并引入环境中设备的辅助，再获得与周边车辆的相对状态，且将自身状态数据共享；本发明在环境中加入固定点位的感知设备为车辆提供定位数据，融合自身数据、共享数据、观测数据与环境辅助数据，实现可靠的多智能车辆的协同定位追踪。本发明尤其适用于单车辆难以精确自定位的情况，通过多智能车辆协同确保动态追踪的精度和鲁棒性，并且技术灵活可扩展，装置便于安装部署。
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公开(公告)号：CN111901270B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202010855899.0
申请日：2020-08-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种宽带多用户一比特毫米波系统模型辅助学习的解调方法，包括：设计具有导频部分、训练部分和后缀部分的帧结构；依据毫米波信道模型信息获取模板；利用有标签模板训练支撑向量机实现分类和输入数据模板至分类器实现在线解调。采用本发明提供的技术方案，可创新性地将毫米波系统的特殊模型信道引入到学习解调中，使得系统可以支持串行传输，在获取高能量效率的同时不损失数据率。与单一的学习方式相比，本发明可以有效地降低训练的复杂度并且显著地提升系统的误码性能。
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