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公开(公告)号：CN118138413A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410254696.4
申请日：2024-03-06
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: H04L27/12 , H04L27/14 , H04L27/144
Abstract: 本发明公开了TSN中连续调频波多域参数调制的联合通信探测方法，用于解决自动驾驶场景下的频谱资源受限问题、实现时频资源的合理复用以及联合通信探测功能。包括如下步骤：主动和被动联合通信探测设备通过资源块识别方案获取资源块使用信息并确定所用资源块。主动方采用两帧合并探测方法，发送包括信标帧和DDM帧的连续调频波，通过基于检测的参数信息恢复算法探测环境目标。被动方采用两帧联合探测方法探测环境目标、进行同步时延调整并向主动方发送同步确认信息，实现设备间的自适应时间同步。进入通信过程，主动方对连续调频波进行多域参数信息调制，被动方利用先验信息进行数据解调以及目标探测，并允许持续的跟踪和状态更新。
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公开(公告)号：CN118297892A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410376352.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于极值包络迭代的二维无人机集群边界节点识别方法，属于信息科技计算领域，包括以下步骤：步骤1、将空中无人机集群投影到特定二维平面，将每一架无人机看作一个质点，得到分布有集群数量的无人机点的二维平面；步骤2、根据二维平面中无人机点的位置信息，遍历寻找出极值无人机，得到初始边界节点；步骤3、基于二维平面中无人机点的位置信息和初始边界节点，判断所有无人机点相对初始边界的状态；步骤4、根据无人机点相对初始边界的状态，在初始边界未包络的无人机点中，寻找新的边界节点，更新边界，直到所有无人机点都在边界内部。本发明采用简单易懂的数学原理进行边界点识别，具有较广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116224405A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211512472.6
申请日：2022-11-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种惯性辅助北斗三号多频模糊度可靠固定的方法，属于北斗/惯导组合导航高精度数据处理领域。本发明采用紧组合的方式在北斗三号多频伪距和载波相位观测值层面进行信息融合，利用INS预测的位置辅助北斗三号超宽巷、宽巷和L1频点的模糊度解算；INS辅助超宽巷模糊度时采用无几何距离模型，在辅助宽巷模糊度时采用几何相关模型，联合利用固定的超宽巷观测值、惯导预测的位置观测值与宽巷观测值解算浮点宽巷模糊度采用LAMBDA方法进行模糊固定。求解L1频点的模糊度参数利用固定的宽巷观测值，而不采用INS预测的位置约束，进而避免INS出现系统偏差后阻碍L1模糊度固定的影响。本发明能够提高模糊度固定成功率和可靠性。
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公开(公告)号：CN116055991A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211383423.7
申请日：2022-11-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W4/02 , H04B17/309
Abstract: 太赫兹超大规模智能超表面辅助的通信定位一体化方法，属于无线通信中的通信感知一体化领域。本发明基于智能超表面的辅助，利用正交匹配追踪算法的信道估计中的相关操作为定位提供初始条件，并用定位结果优化信道估计中的字典，给信道估计带来性能增益，同时在信道估计的过程中完成定位；通过扩展正交匹配追踪算法，在迭代过程中同时选择多个原子，有效地克服混合场字典相关性较大的问题，同时使用极坐标域频率依赖性字典有效地克服波束偏移效应；通过在关闭和开启智能超表面时，分别使用极坐标域梯度下降算法和极坐标域分层字典的方法，有效地对用户进行定位。本发明适用于通讯、车联网、智慧城市、智能工厂等场景，实现通信和定位高效的结合。
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公开(公告)号：CN118226435A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410376356.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于多源信息融合定位的无人机集群构型稳定性判断方法，属于无人机定位领域，包括以下步骤：S1、基于多源传感器数据进行状态匹配，实现多源传感器数据的数据关联；S2、利用相邻两帧多源传感器数据计算误差，进而确认动态权重，实现基于多源传感器数据融合，得到无人机集群的多源信息融合定位结果；S3、基于无人机集群的多源信息融合定位结果的边界点判断无人机集群的稳定性。本发明采用上述基于多源信息融合定位的无人机集群构型稳定性判断方法，通过将多源传感器信息进行融合，实现对无人机集群的定位和无人机集群稳定性判断，可以有效避免因复杂环境造成对集群定位失败的问题，提高系统对无人机集群定位的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116073867B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202310041108.4
申请日：2023-01-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/145
Abstract: 一种基于可重构智能超表面的全息混合预编码方法，属于移动通信的预编码技术领域。本发明应用全息原理设计码本，发射端模拟预编码矩阵从码本中选择全息图样，实现动态波束赋形，简化迭代步骤；利用全息图样的特征，联合多个馈源共同进行预编码，利用不同馈源的全息图样在同一方向上增益不同的特点，优先给增益最高的馈源匹配全息图样，提升通信系统的误比特率和频谱效率性能；采用分层全息码本，通过第一层码本粗匹配出全息图样，再根据粗匹配结果生成精细化采样的第二层码本，降低计算复杂度低。本发明适用于通信领域，用于提升可重构智能超表面辅助下MIMO‑OFDM通信系统的误比特率和频谱效率性能，并降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN119580135A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411704467.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机集群整体目标识别方法，属于目标检测领域，包括以下步骤：S1、采集无人机集群原始图像并筛选；S2、识别出无人机集群整体位置；S3、获得无人机集群整体图像；S4、识别出无人机个体位置；S5、结合无人机集群整体位置识别结果和无人机个体位置识别结果，获得无人机个体在无人机集群原始图像上的位置。本发明采用上述基于深度学习的无人机集群整体目标识别方法，在无人机集群个体分布集中的情况下，引入整体目标识别，并基于整体目标识别进行无人机个体目标识别，再将整体目标识别结果和个体目标识别结果进行结合，即可得到最终结果，在简化步骤的前提下，提高了无人机个体在集群中位置识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119232299B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411735638.X
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/391 , H04B10/80
Abstract: 本发明属于光无线通信和深度强化学习技术领域，公开了基于深度强化学习的水‑空跨介质激光通信光束对准方法，包括以下步骤：从发射、传播损耗、跨界面与接收四个部分进行分析，建立水‑空跨介质激光信道的数学模型；基于S1的水‑空跨介质激光信道模型，建立深度强化学习模型；基于深度强化学习模型，对智能体进行训练，达成信道增益最强的波束对准方案；基于信道增益最强的波束对准方案，完成对智能体的测试。本发明采用上述的基于深度强化学习的水‑空跨介质激光通信光束对准方法，通过强化学习预测海浪等因素导致的信道变化，实现波束对准以保持信道增益，解决跨介质通信特殊环境下无线光信道的稳定性问题。
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公开(公告)号：CN119232299A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411735638.X
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/391 , H04B10/80
Abstract: 本发明属于光无线通信和深度强化学习技术领域，公开了基于深度强化学习的水‑空跨介质激光通信光束对准方法，包括以下步骤：从发射、传播损耗、跨界面与接收四个部分进行分析，建立水‑空跨介质激光信道的数学模型；基于S1的水‑空跨介质激光信道模型，建立深度强化学习模型；基于深度强化学习模型，对智能体进行训练，达成信道增益最强的波束对准方案；基于信道增益最强的波束对准方案，完成对智能体的测试。本发明采用上述的基于深度强化学习的水‑空跨介质激光通信光束对准方法，通过强化学习预测海浪等因素导致的信道变化，实现波束对准以保持信道增益，解决跨介质通信特殊环境下无线光信道的稳定性问题。
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公开(公告)号：CN118642146A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410647684.8
申请日：2024-05-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于解分离的北斗/INS紧组合完好性监测方法，属于卫星监测技术领域，本发明实现方法为：基于扩展卡尔曼滤波融合北斗和INS的观测量，得到位置域的定位结果；基于北斗观测量全集、子集滤波定位结果的分布，分析各个集合求得的位置解的分布情况实现北斗观测故障的检测和排除；基于连续性和完好性在全集、子集上的动态分配，得到紧组合系统最优的保护级；基于保护级与告警限值的对比，实现紧组合系统的完好性监测。本发明通过对紧组合系统的全集和子集求位置解，并将连续性和完好性在全集和子集上动态分配和调整，实现保护级的最优计算，能够在危险误导概率不变的前提下显著降低紧组合系统的保护级，提高紧组合系统的可用性。
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