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公开(公告)号：CN119603115A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411589172.7
申请日：2024-11-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L27/26 , H04L41/147
Abstract: 本公开的网络流量时间序列预测方法首先使用卷积层进行时域上相邻时间戳的信息融合，然后在短时傅里叶变换谱上进行频率混合操作，即使用神经网络融合同一时间戳上的不同频点信息，捕捉频点之间的互相影响。接着，在短时傅里叶变换谱上进行帧混合操作即使用神经网络综合时间序列中每个频点的变化趋势生成未来帧的频点值。最后进行逆短时傅里叶变换将其变换回时域得到最终的预测结果。
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公开(公告)号：CN119211447A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411058029.5
申请日：2024-08-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于帧同步控制系统的视频数据采集方法及装置属于光学成像与图像处理领域。本发明用于采集基于深度学习技术的图像恢复神经网络的成对视频训练数据。一方面，通过与显示器上播放的视频同步，控制相机逐帧拍摄，确保每一帧的数据在各个相机参数的设置下都是精确匹配的，实现了高质量视频与低质量视频之间的高度同步，这对于深度学习模型的训练极为有利。另一方面，通过显示器播放不同类型的视频内容，可以容易地扩展数据集的多样性，包括不同的天气条件、时间段、室内外场景等，从而增加模型的泛化能力。本发明通过创新的帧同步控制系统，显著提升了视频数据采集的效率和质量，为深度学习视频恢复技术的发展提供了强有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN118798336A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410661703.2
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于神经网络编解码器的知识图谱补全方法、系统及设备，属于知识图谱技术领域，在提升特征交互和提取能力的同时降低了过拟合的风险。具体包括如下步骤：根据知识图谱初始化特征嵌入和随机稀疏化的网络权重。对特征嵌入进行融合得到编码器端的输入向量。将输入向量通过由动态层和关系注意层构成的编码器并得到编码器输出向量。将编码器输出向量通过映射层得到映射层输出向量。将映射层输出向量通过由残差连接层构成的解码器并得到解码器输出。根据解码器输出确定三元组的可能性得分，并基于三元组可能性得分和神经网络模型对特征嵌入和权重进行更新。通过更新后的特征嵌入和神经网络模型对图谱进行补全。
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公开(公告)号：CN114726693B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210256381.4
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种适用于DFT‑s‑SEFDM信号的迭代均衡方法，在多径频选衰落信道下构建等效信道矩阵，利用等效信道矩阵表征接收信号模型；基于接收信号模型，采用概率图模型可视化表征发送数据符号后验概率因式分解表达式，构建相应的因子图，将因子图划分为BP区域和MF区域；在因子图上采用联合BP‑MF消息传递算法推导DFT‑s‑SEFDM系统中消息更新的表达式；根据MF区域存在密集短环的特点，在并行消息传递制式的基础上进一步扩展至串行消息传递，循环利用更新的发送调制符号后验均值和方差，在采用较小的压缩因子时提升检测算法的BER性能；结合基于对数似然比的软信息表征方式，利用发送信号的离散先验概率引入降噪模块，迭代减小数据符号估计不确定度，有效提升DFT‑s‑SEFDM系统的BER性能。
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公开(公告)号：CN118400050A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410653583.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的联合信道估计和符号检测方法，所述方法包括：多输入多输出(MIMO)上行通信建模与初始化；使用双线性广义近似消息传递(BiG‑AMP)算法实现信道和符号的双线性推理；扩展特征提取；以及图神经网络(GNN)内循环补偿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113381951B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110599196.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种时变频选衰落信道下MFTN联合信道估计与均衡方法，能够解决时变频率选择性衰落信道下MFTN系统的复杂信道估计与强耦合干扰消除问题。通过插入少量的一维频域循环后缀，且在接收机中对信号进行时域分段检测，通过截短二维自干扰长度，构建时变频选衰落信道下MFTN系统的分段频域接收信号模型，该模型具有等效信道矩阵，等效信道矩阵具有块循环结构且各循环块均为对角矩阵，能够有效降低等效信道矩阵的条件数，从而减轻MFTN系统中时频二维压缩引入的病态问题对接收解调性能的影响，可以扩展至具有时频二维耦合干扰的MFTN系统，不仅能够有效消除MFTN系统的二维强自干扰，也能够处理时变衰落信道引入的复杂信道干扰。
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公开(公告)号：CN113381954B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110599192.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明提出了一种基于广义近似消息传递的频域均衡方法，能够解决消息更新过程中的病态再生问题，有效减轻MFTN信号的病态问题，避免接收解调算法难以收敛。解决存在二维强自干扰和色噪声时MFTN系统的低复杂度均衡问题，能够突破广义近似消息传递算法通信系统应用限制，避免接收解调算法难以收敛。其中，通过构建具有循环块的块循环等效信道矩阵，仅需插入少量的循环后缀(Cyclic Postfix，CP)构建频域系统模型，有效降低MFTN系统中等效信道矩阵的条件数，从而MFTN信号的减轻病态问题对接收机性能的影响。
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公开(公告)号：CN115834371A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211457628.5
申请日：2022-11-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L41/0803 , H04L41/12 , H04L41/0853 , H04L67/00
Abstract: 本发明公开了一种基于混合状态同步DRL的天地融合网络跨域SFC部署方法，一方面通过关键参数同步可以有效地降低对天地融合网络全局网络状态进行实时同步所带来的巨大开销，适用于资源受限的卫星控制节点。另一方面得益于全局网络状态信息的同步，借助数字孪生的思想，A3C的虚拟副本Actor‑Critic网络将具有丰富、足够真实的样本集，能进一步提高全局Actor‑Critic网络和现实副本Actor‑Critic网络的SFC部署的成功率；与此同时，A3C的现实副本Actor‑Critic网络将基于实时同步的网络关键状态参数对天地融合网络的跨域SFC部署做出最优决策，支撑天地融合网络业务。
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公开(公告)号：CN115002898A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210538475.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明公开一种基于动量加速的网络协作定位方法及装置，所述方法包括：建立一个包含锚节点和待定位节点的协作定位网络，初始化网络中各待定位节点位置，并通过超宽带通信方法建立相邻待定位节点间的通信链路；每个待定位节点获得与相邻的锚节点、其他待定位节点的有噪测距信息；利用获得的有噪测距信息，使用基于动量加速的梯度下降法更新各待定位节点的位置坐标，直至预设的迭代次数或结果收敛，完成定位；所述定位装置中的每个待定位节点包含观测获取模块、定位计算模块、信息交互模块和结果显示模块，本发明能够克服已有技术的缺陷，解决UWB网络协作定位实时性差的问题。
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公开(公告)号：CN113381951A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110599196.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种时变频选衰落信道下MFTN联合信道估计与均衡方法，能够解决时变频率选择性衰落信道下MFTN系统的复杂信道估计与强耦合干扰消除问题。通过插入少量的一维频域循环后缀，且在接收机中对信号进行时域分段检测，通过截短二维自干扰长度，构建时变频选衰落信道下MFTN系统的分段频域接收信号模型，该模型具有等效信道矩阵，等效信道矩阵具有块循环结构且各循环块均为对角矩阵，能够有效降低等效信道矩阵的条件数，从而减轻MFTN系统中时频二维压缩引入的病态问题对接收解调性能的影响，可以扩展至具有时频二维耦合干扰的MFTN系统，不仅能够有效消除MFTN系统的二维强自干扰，也能够处理时变衰落信道引入的复杂信道干扰。
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