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公开(公告)号：CN119728351A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411547457.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开的一种无源光网络的噪声整形方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：通过自动编码器的编码器生成噪声整形滤波器的抽头系数，应用于信号传输前的噪声整形处理。在发送端，将随机产生的符号序列转换成比特序列并映射到对应的星座点，经过调制后得到调制信号；调制信号通过噪声整形滤波器对量化噪声重新分配，再发送至信道中；在接收端，接收信号经过解调后，通过自动编码器的解码器还原为对数似然比的形式，用于计算损失函数，更新神经网络权值。在自动编码器的迭代训练过程中不断更新生成的噪声整形滤波器，训练得到适合给定传输信道的噪声整形滤波器。根据噪声整形滤波实现无源光网络的噪声整形。本发明具有计算复杂度和处理延迟低、信道适应能力强的优点。
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公开(公告)号：CN119449167A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411381939.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/079 , H04B17/391 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开的一种用于无源光网络通信系统的信道构建方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：基于同步处理后的M‑QAM信号序列，当前的M‑QAM信号被视为真实数据。条件向量和真实数据被组合用于构建训练数据集，构建用于无源光网络系统信道构建的TFPNet网络模型。TFPNet网络模型以真实数据和条件向量的组合作为输入特征序列进行训练，充分地处理信号特征，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明具有更低的计算复杂度，能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，补偿无源光网络光通信系统中的线性损伤与非线性损伤。
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公开(公告)号：CN119363241A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411176855.X
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/61 , H04B10/524 , H04B10/54 , H04J14/04 , H04J14/00 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明通过捕获输入数据的信号特征，并对输入数据进行充分地特征序列化融合处理，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，即对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明能够准确地拟合轨道角动量模分复用系统具有高随机性和复杂性的非线性模型。本发明具有更低的计算复杂度，同时能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，从而补偿模分复用光通信系统的器件非线性，能够解决轨道角动量模分复用系统中随机非线性损伤导致接收信号还原度不够高的问题。
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公开(公告)号：CN118631627A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410754576.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京理工大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开的低信噪比环境下宽带无线传输的时域分散调制解调方法，属于通信技术领域。本发明实现方法为：发送端采用深度学习将基带数据信号调制到微波载波上，通过数模转换器生成微波中频信号。调制后的微波中频信号通过高频器件变频器转换为毫米波信号，并通过天线发射。在接收端，天线接收到的毫米波信号首先通过毫米波微波变频器再次转换为微波中频信号。利用模数转换器对该微波中频信号进行采样，并输入到用于将空口接收到的包含多元时间序列相位变化的射频信号转换为解调后信息比特概率向量的深度学习模型，在基于深度学习模型实现时域分散解调器中进行解调处理，恢复出原始的数据信号，实现低信噪比环境下宽带无线传输的时域分散调制解调。
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公开(公告)号：CN113919314A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111190508.9
申请日：2021-10-13
Applicant: 国家基础地理信息中心 , 武汉众归科技有限公司 , 北京理工大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/186 , G06F40/18
Abstract: 本申请实施例提供了一种测绘档案归档目录清单的检测方法、装置及终端设备，其中方法包括：获取测绘档案的归档目录清单，测绘档案归档目录清单包括连接标识；检测目录清单的数据内容是否与模板清单匹配，模板清单为满足归档著录要求的清单；若归档目录清单的数据内容与模板清单匹配，则根据连接标识检测归档目录清单是否关联匹配对应的电子文件；若归档目录清单关联匹配对应的电子文件，则确定归档目录清单通过检测。这样，可以实现自动对测绘档案归档目录清单进行检测，提高测绘档案归档质量与效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117898917A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410030409.1
申请日：2024-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态维度弯折优化搜索算法的个性化运动模板构建方法，属于机器人康复辅助控制技术领域。本发明的方法提出了一种针对动态复杂问题的动态维度弯折的优化搜索算法，构建了基于DTW的跨纬度搜索和更新机制，解决了动态问题的维度搜索问题，该方法同时解决了参数交叉耦合的问题。基于数据模板库的搜索机制，解决了动态复杂问题的数学建模问题，提供了合适的适应度计算方式，可客观评价可能解的优劣。
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公开(公告)号：CN114545607B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210093123.9
申请日：2022-01-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种微型超近距离大景深复眼成像系统，包括：第一微透镜阵列，包括多个离散分布的第一子透镜，第一子透镜的前表面是凸向物侧的非球面；第二微透镜阵列，包括多个离散分布的第二子透镜，第二子透镜的后表面是凸向像侧的非球面；第二子透镜和第一子透镜对应设置，并且，第一子透镜的后表面和第二子透镜的前表面贴合或邻近设置，组成一个子成像通道；第一子透镜的直径和第二子透镜的直径相等，均小于1mm。上述微型超近距离大景深复眼成像系统，通过两片离散微透镜阵列成像，具有大景深、高分辨率以及便携性，适用于需要较短共轭距和较小体积的微距摄影场合。
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公开(公告)号：CN115859457A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211249386.0
申请日：2022-10-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/15 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于价值分析的航天器设计方案权衡优选方法，属于价值分析技术领域，该方法为：从价值的功能维度建立评价指标体系，并确定评价指标体系内每个指标的权重；确定候选方案对每个指标的满足度打分值及候选方案对每个指标的满足度系数，计算得到候选方案对每个指标的满足度值；计算候选方案对每个指标的价值因子，并将候选方案的所有指标对应的价值因子求和，得出候选方案的总价值；计算候选方案的研制的成本因子；根据候选方案的总价值和研制的成本因子，计算候选方案的价值度；最后将价值度最高的候选方案作为优选；本发明能够从价值的角度对航天器设计的候选方案进行权衡，提出一种量化的权衡策略，进而选取最优的候选方案。
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公开(公告)号：CN113918568A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111190481.3
申请日：2021-10-13
Applicant: 国家基础地理信息中心 , 北京理工大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种测绘档案归档矢量数据的检测方法、装置及终端设备，其中方法包括：获取待检测归档矢量数据文件；获取所述待检测归档矢量数据文件的关键信息，所述关键信息包括:文件类型、图层信息及存储路径；根据所述待检测归档矢量数据文件的关键信息检测所述待检测归档矢量数据文件的质量。通过所提供的测绘档案归档矢量数据的检测方法方案，实现测绘矢量数据归档质量的自动化检测，大大提高测绘矢量数据归档质量的检测效率，对测绘矢量数据归档质量进行有效控制。
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公开(公告)号：CN119544118A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411492141.X
申请日：2024-10-24
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B17/391 , H04J14/02 , H04Q11/00 , H04B10/25 , H04L27/34
Abstract: 本发明公开的一种用于无源光网络通信系统的信道构建方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：基于同步处理后的M‑QAM信号序列，当前的M‑QAM信号被视为真实数据。条件向量和真实数据被组合用于构建训练数据集，构建用于无源光网络系统信道构建的TFPNet网络模型。TFPNet网络模型以真实数据和条件向量的组合作为输入特征序列进行训练，充分地处理信号特征，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明具有更低的计算复杂度，能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，补偿无源光网络光通信系统中的线性损伤与非线性损伤。
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