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公开(公告)号：CN118523860A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410583014.4
申请日：2024-05-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及一种非互易高频波束下的高空信道模拟方法，属于无线通信技术领域。在HAP与地面基站(BS)侧为发射和接收天线阵列分配了不同的波束宽度。一方面，在发射侧采用高针对性的窄波束设计，这种设计带来了较大的增益，保证了通信的可靠性，提升了通信的峰值速率；另一方面，在接收侧采用宽波束设计，在确保接收能力的同时，宽波束设计减少了接收侧的波束跟踪的资源消耗，降低了波束管理的复杂度。非互易的天线结构为HAP信道带来了更高的信道增益与更大的系统容量。
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公开(公告)号：CN113890583B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111335974.1
申请日：2021-11-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B7/08 , H04B7/0413
Abstract: 本发公开的一种毫米波亚毫米波频段非对称信道参数预测方法，属于无线通信领域。本发明实现方法为：根据上行信道参数和环境特征预测下行信道参数，解决非对称的上下行信道之间不存在互易性，对称信道的仿真方法不能直接用于非对称信道的问题，实现非对称毫米波亚毫米波上下行无线信道准确、高效的联合生成；结合实例迁移算法预测新传播条件下的下行信道参数，解决新传播环境下训练样本不足的问题；本发明能够减少弱相关或不相关特征的计算量和对下行信道参数预测模型精度的负面影响，降低下行信道参数预测模型的复杂度。本发明应用于无线通信领域，能够支撑非对称毫米波亚毫米波通信系统设计、部署、优化，提高非对称信道下无线通信的效率和精度。
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公开(公告)号：CN113052126B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110387161.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于深度学习的双阈值开集信号调制识别方法，属于辐射源识别技术领域。所述方法包括：1)数据集抽取信号，进行特征降维，选择输出效果最好的倒数第二个全连接层的输出；2)输入信号，得到1)输出的64维特征；3)第一次阈值方法来对未知信号进行与底库进行匹配；4)随后按类别统计不同的种类下与输入样本成功匹配的底库样本数量；5)随后根据匹配样本数量的种类最大值与第二阈值比较，确定匹配的种类；6)得到识别调制的信号，还有一部分未知调制方式的信号，再将输出的未知信号作为一个集合；7)将未知信号集合输入孪生神经网络进行迭代聚类，最终识别分类的不同种类未知信号集合。所述方法具有运算简单和识别精度较高的优点。
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公开(公告)号：CN113364544A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110635458.4
申请日：2021-06-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种非对称毫米波亚毫米波室外信道仿真方法，涉及无线通信领域。本发明充分考虑了信道分布环境呈现出非对称性的特点，设计了一种毫米波亚毫米波信道仿真方法，该方法能够生成非对称条件下的毫米波亚毫米波无线信道冲激响应和参数。通过结合毫米波亚毫米波具有空气分子吸收和粗糙表面漫散射的传播特点，将信道冲激响应分为视距径、单跳和双跳，从而准确地实现上下行信道的参数刻画与信道模拟。并且，非对称上下行信道的相关性得到了充分利用，这有效地降低了信道响应和信道参数生成的复杂度，从而增强了其在系统仿真验证应用中的实用性。本发明可应用于非对称毫米波亚毫米波通信系统的设计和部署中，并提供理论与模型依据。
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公开(公告)号：CN109978028B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910186536.X
申请日：2019-03-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于集成深度学习的特定辐射源识别方法，属于信号处理以及辐射源识别技术领域。所述识别方法包括如下步骤：1)测量特定辐射源发射信号生成原始数据集；2)从原始数据集信号生成三维图像；3)将三维图像转换为二维图像；4)将二维图像送入学习器生成对应的识别模型；5)将待识别信号集生成三维图像；6)将三维图像生成二维图像；7)将二维图像送入4)生成的识别模型中得到辐射源识别结果和对应后验概率；8)将识别结果的后验概率使用集成学习方法进行再学习和训练，得到待识别信号的最终识别结果。所述方法用于电子情报侦察、无线频谱管理和无线网络安全管理，具有运算简单和识别精度较高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106201356B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201610552192.6
申请日：2016-07-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/06 , H04L12/26 , H04L12/751 , H04L12/911 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于链路可用带宽状态的动态数据调度方法，用户读取数据时首先根据数据存储表确定需要的数据存放于哪些地面存储节点，然后指派相应的存储节点根据转发表发送数据包，并实时监测网络中的链路带宽负载情况，及时调整数据的传输路径。本发明的有益效果：可以根据链路的实时带宽动态调整数据的传输路径，从而缩短数据请求响应时间、提升数据吞吐量。
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公开(公告)号：CN118784424A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410741593.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L27/26 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种针对接收机迁移问题的射频指纹识别方法，属于辐射源个体识别技术领域。本发明在数据处理中引入了解调重构方法，与现有方法相比在增强信号中关键特征的同时没有损失信息。这使得训练数据在特征上具有优越性，也让网络能够提取到更多的有用信息，对于识别效果的提升和抗噪声能力提高都有一定帮助。本发明在网络结构中加入了我们设计的高斯编码器，这使得特征提取过程中能够发现更多隐含信息，降低了数据空间分布对特征学习的影响。高斯编码器中引入的随机量也能够提升网络的抗噪声性能。
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公开(公告)号：CN118101037A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410270663.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空天地海一体化的多用户协作学习动态接入方法，用于通信领域，该方法包括以下步骤：分析空天地海一体化信息网络的需求，并设计包括卫星、无人机、船舶和地面站点的综合网络架构；为综合网络架构中的卫星、无人机、船舶和地面站点定义统一的接口和协议，并建立网络协调机制；基于网络协调机制，制定多用户间的协作策略和通信协议；利用粒子群算法优化多用户间的协作策略和通信协议；使用时间序列预测模型预测优化后的协作策略和通信协议对空天地海一体化信息网络需求和用户行为的影响。本发明通过深入分析不同用户群体的需求、预测数据流量和服务类型，确保网络设计能够满足实际应用的多样性和复杂性。
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公开(公告)号：CN111031057A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911331758.2
申请日：2019-12-21
Applicant: 北京理工大学 , 浙江北泰智能科技股份有限公司
IPC: H04L29/06 , H04L9/08 , A61B5/0476
Abstract: 本发明具体涉及一种基于刺激信号诱发脑电波的信息传输方法，属于信息安全及加密传输技术领域。依托的信息传输系统包括资料库、系统数据库、客户端、合法用户以及脑电波测试装置；所述信息传输方法，包括：步骤1.信息采集，输出对合法用户脑电波采样的原始采样值数据；步骤2.用户登记，具体包括信号处理、特征统计与密钥生成及入库；步骤3.用户鉴权，包括：进行单次脑电采集测试；2)生成对照密钥串；3)并调出量化密钥串及用户识别标签；4)将用户识别标签发送到客户端,随机选取点位，将位置信息及对照密钥串发给系统数据库；5)计算并判断密钥误比特率合法用户与资料库间建立安全连接并信息传递；所述方法具有极佳的安全和隐蔽性。
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公开(公告)号：CN119719519A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311404060.5
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9538
Abstract: 本发明涉及一种基于跨省行为的相关人员确定方法，属于大数据及安全技术领域。本发明的一种基于跨省行为的相关人员确定方法，在相关人员发现过程中引入有不正确行为人员跨省行为信息，以考虑有不正确行为人员在各个省份之间的流动轨迹信息，这使相关人员发现过程能够发现更加相似的相关人员，避免仅考虑停驻点附近的停驻轨迹时的查错情况。本发明针对相关人员发现问题，引入了跨省行为信息，通过比对跨省人员与异常人员的跨省行为信息，能够考虑有不正确行为人员在案发后一段时间内的在各个省份之间的流动轨迹信息，引入了更加有效的信息，从而减少了查错情况，实现更准确的相关人员发现。
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