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公开(公告)号：CN111010207A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911237078.4
申请日：2019-12-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B1/713 , H04B1/715 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于量化相关性的跳频方法及装置，该方法根据接收的历史信息和当前时刻采集的干扰信息，建立基于各个信道的信干噪比的信道间相关性的量化信道相关模型；从量化信道相关模型中，选取一个最优的信道作为与发送端进行通信的目标信道；当接收到发送端通过目标信道发送的数据包时，利用数据包和当前时刻采集的噪声，计算目标信道的信干噪比；如果信干燥比低于预设的阈值时，利用帕累托模型和量化信道相关模型，重新选择新的信道。本发明实施例不必对每一信道进行一一探测，而是从基于各个信道的信干噪比所建立的量化信道相关模型中，选取最优的信道，以在降低开销的基础上，选取的目标信道能够提高通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN110580182A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910763049.5
申请日：2019-08-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种边缘计算中的云间计算卸载方法及装置，其中方法包括：边缘服务器接收距离其所在的边缘云子网络最近的UE发送的待处理任务；将待处理任务分解成多个子任务，以各子任务为当前顶点，构建第一有向加权图；将在第一有向加权图中查找到的强连通分量对应的当前顶点聚合为新的顶点，基于新的顶点，构建第二有向加权图；将所确定的多个边缘云子网络以及中心云子网络确定为候选匹配网络；使用预设稳定匹配算法，为第二有向加权图中每一新的顶点选择目标匹配网络；将第二有向加权图中每一新的顶点所对应的子任务，发送至新的顶点对应的目标匹配网络。本发明实施例，能够解决现有边缘云子网络之间负载不均衡的问题。
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公开(公告)号：CN109933089A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910227342.X
申请日：2019-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明实施例提供基于最小化最大能量消耗的多无人机任务规划方法及装置。其中，方法包括：获得多个任务点；将多个任务点规划为初始路径；按预设遍邻域搜索算法中的优化方式，对初始路径优化，得到M架无人机的待飞行路径；其中，将多个任务点规划为初始路径包括：确定出发点，从多个任务点中选取M个点，作为M条待扩展路径的第一个节点；在确定出M条待扩展路径的第一个节点后，针对每一条待扩展路径的末端节点，计算扩展能耗，将扩展能耗最小的任务点作为候选节点；并返回计算剩余待扩展路径的扩展能耗，直至各任务点均属于M条待扩展路径中的一条，得到M条初始路径。通过本方案可实现多无人机协同工作的飞行路径进一步有效调节。
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公开(公告)号：CN103997693B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201410256829.8
申请日：2014-06-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/647 , H04N21/63
Abstract: 一种机会网络中面向视频投递质量优化的激励方法，操作步骤如下：对视频数据包投递质量的边缘增益建模，为移动节点计算收益奠定基础；执行基于视频数据包边缘质量增益的收益分配激励方法，移动节点选择最优策略传输视频数据。本发明充分考虑视频数据特征：既考虑视频帧之间的强相关性造成的不同类型的视频数据包在视频重建中的不同重要性，也考虑视频数据包在网络中扩散备份数量多少对视频重建的边缘质量增益的影响；不但刺激节点主动参与传输视频数据，还迫使节点按照设定原则优化视频投递质量，以获取最大效益。按照移动节点效用增益所占的比例计算其收益，操作简便，复杂度低，占用的计算资源少。总之，本发明方法具有推广应用前景。
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公开(公告)号：CN106375749A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610818141.3
申请日：2016-09-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N13/00
CPC classification number: H04N13/128 , H04N2013/0081
Abstract: 本发明公开了一种视差调整方法及装置，可以获得待调整图像；确定虚拟立体摄像机组的立体参数值；确定待调整图像中每一像素点基于中心虚拟立体摄像机的场景深度值；针对待调整图像中每一像素点，根据立体参数值和该像素点对应的场景深度值计算该像素点对应的视差；根据待调整图像中每一像素点对应的视差绘制视差梯度图；根据视差梯度图调整待调整图像的视差。应用本发明，由于能够将待调整图像的视差通过视差梯度图直观地呈现出来，使得对待调整图像的立体效果的评估更为准确，因此，可以根据评估结果在前期调整环节就将待调整图像的视差调整在合理范围内，进而大幅提高了S3D动画制作的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103729885B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410026189.1
申请日：2014-01-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种多视角投影与三维注册联合的手绘场景三维建模方法，先对三维模型库内的所有三维模型进行标准化预处理：在正多面体各顶点设置虚拟摄像机，拍摄每个三维模型各角度的投影图表示其视觉形状；提取每个模型所有投影图的视觉特征，依此建立三维模型特征库。然后，用户手绘要展现的三维场景的每个三维模型的二维手绘图及其文字标签，用摄像机拍摄其图像和针对图像区域进行处理：提取手绘图视觉特征，并将处理后的文字标签区域作为检索关键字，将手绘图的视觉特征与三维模型特征库的三维模型特征进行相似度计算，检索得到三维场景的三维模型；再用三维注册算法将相似度最大的三维模型投影到相应位置，实现手绘场景的三维建模和三维场景的展现。
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公开(公告)号：CN105550020A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201410588541.0
申请日：2014-10-28
Applicant: 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种对象选取的方法和装置，属于互联网技术领域。所述方法包括：接收目标任务的竞标请求，所述竞标请求中携带有第一子任务、第一竞标价格和第一对象标识；根据已记录的所述目标任务的中标对象对应的各子任务的总价值，以及所述第一子任务的价值，确定所述第一对象标识对应的对象的边际价值，将所述边际价值与第一竞标价格的比值确定为边际密度；获取根据已接收的所述目标任务的其它竞标请求对应的子任务的价值和竞标价格确定出的密度阈值，如果所述边际密度大于获取的密度阈值，则记录所述第一对象标识对应的对象为所述目标任务的中标对象。采用本发明，可以提高对象选取的效率。
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公开(公告)号：CN104836737A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510142024.5
申请日：2015-03-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/741
CPC classification number: H04L45/74
Abstract: 本申请公开了一种以命名数据为中心的物联网节点的通信方法，包括：存储本节点的路由能力信息和所能提供数据的数据名字命名数据，所述数据名字命名数据中包括路由信息；路由建立步骤：与本节点通信范围内的其它节点进行路由能力信息交换，建立本节点的路由表；数据请求响应步骤：收到包含数据名字命名数据的数据请求后，判断本节点是否具有所请求的数据内容，若有则返回包含数据名字命名数据和内容的数据响应，否则根据数据名字命名数据的路由信息在本节点的路由表中查找下一跳路由节点，转发该数据请求到该下一跳路由节点，并缓存该数据请求的来源节点；收到数据响应后，根据该数据响应中的数据名字命名数据查找对应的来源节点，将该数据响应返回给该来源节点。本发明可以提高物联网内部的数据通信效率。
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公开(公告)号：CN103997693A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410256829.8
申请日：2014-06-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/647 , H04N21/63
Abstract: 一种机会网络中面向视频投递质量优化的激励方法，操作步骤如下：对视频数据包投递质量的边缘增益建模，为移动节点计算收益奠定基础；执行基于视频数据包边缘质量增益的收益分配激励方法，移动节点选择最优策略传输视频数据。本发明充分考虑视频数据特征：既考虑视频帧之间的强相关性造成的不同类型的视频数据包在视频重建中的不同重要性，也考虑视频数据包在网络中扩散备份数量多少对视频重建的边缘质量增益的影响；不但刺激节点主动参与传输视频数据，还迫使节点按照设定原则优化视频投递质量，以获取最大效益。按照移动节点效用增益所占的比例计算其收益，操作简便，复杂度低，占用的计算资源少。总之，本发明方法具有推广应用前景。
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公开(公告)号：CN100534176C
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200710064254.X
申请日：2007-03-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于虚拟势场的视频传感器网络覆盖增强的实现方法，是在视频传感器节点固定情况下，调整其传感方向来增强视频传感器网络覆盖。操作步骤为：(1)准备阶段：每个视频传感器节点通过GPS定位设备获得自身位置信息，并根据已知的环境监测参数计算各视频传感器感知区域的质心点位置和邻接点信息，为调整各节点传感方向作好准备；(2)调整阶段：在每个调整周期中，各视频传感器根据当前自身和邻接点的传感方向和位置信息，分别计算、确定旋转方向，并按照一个预设角度调整各自的传感方向，消除视频传感器网络中的感知重叠区和盲区，再将当前新的传感方向信息上传给汇聚节点进行汇总；经过多个调整周期的微调，逐步增强视频传感器网络对目标区域的覆盖性能。
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