公开(公告)号：CN114780657A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210329904.3

申请日：2022-03-28

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 董路熙 ,  张烈平 ,  王文成 ,  李伟

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/22 ,  G06F16/174

Abstract: 本发明公开了一种轨迹压缩方法。针对现有技术不足，本发明的解决思路是基于全局寻优的思想，对线段简化压缩所得到的特征轨迹子链进行全局优化，并综合考虑偏移角度、垂直欧几里得距离、轨迹分段数等多种影响因素，建立能够全面反映压缩结果的空间、时间特征的评价指标，从而较好地平衡压缩效率与有效信息保留、与原始轨迹尽可能相似之间的矛盾。本发明还公开了一种轨迹压缩装置。相比现有技术，本发明能够实现所有轨迹包含较多有效信息量且准确性较高的离线压缩，提升轨迹压缩的整体运行的准确效能。

公开(公告)号：CN118473462A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410470629.6

申请日：2024-04-18

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 邱斌 ,  邓春妮 ,  邓昀 ,  王德成 ,  董路熙 ,  刘伟 ,  刘亚荣

IPC: H04B7/04 ,  H04B7/06 ,  H04B7/0426 ,  H04B7/22 ,  H04W16/28 ,  H04W4/48

Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种STAR‑RIS辅助的车载无线安全通信波束成形优化方法，首先考虑在窃听用户存在的场景下构建STAR‑RIS辅助的多车载用户MISO下行通信系统模型；其次针对STAR‑RIS的能量分割模式，通过联合优化基站发射波束成形以及STAR‑RIS处的透射反射系数矩阵，建立所提系统多天线基站功率最小化优化问题；最后采用交替优化方法将原问题解耦为两个子问题进行求解。本发明利用STAR‑RIS辅助物理层安全，可以提高车载无线系统通信质量、实现空间全域覆盖，同时还可以有效降低基站发射总功率。

公开(公告)号：CN118138144A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410250589.4

申请日：2024-03-05

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 金红 ,  谢晓兰 ,  董路熙 ,  李新 ,  张奕

IPC: H04B10/80 ,  H04B10/071

Abstract: 本方法针对高电压试验等电磁干扰强的应用环境中，利用光纤对直流/工频交流模拟信号进行隔离传输，该方法通过预偏置的光发射负反馈控制电路的控制作用，将要传输的模拟信号u线性变换为正比的光信号L，利用光纤分路技术将光信号L分为光信号LF和LT，LF为光发射负反馈控制电路的负反馈信号，LT通过信号隔离传输支路传输到安全环境，在接收端再利用光电转换电路将光信号转换为正比的电信号，实现模拟电信号的光纤隔离传输。通过该方法降低了电磁对模拟信号传输的干扰以及传输线引入新的干扰，同时避免了传输线上感应出危险电压的问题。该方法主要由光发射负反馈控制电路TC、光分路器、反馈光电转换电路FC、隔离传输方法光电转换电路RC构成。

公开(公告)号：CN119130295A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411214448.3

申请日：2024-08-31

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  宋嘉昊 ,  邓哲琪 ,  刘亚荣 ,  董路熙

IPC: G06Q10/083 ,  G06K17/00

Abstract: 本发明涉及物流管理技术领域，特别涉及一种基于三维码的AGV运输方法和AGV运输系统。通过将二维码与射频码关联和集成到同一个物理标签上，扫描二维码与射频码获得统一的三维码。由于扫描获得的二维码与射频码需要验证匹配后才能形成相应的三维码，当三维码扫描模块获取的射频码并非货物对应的射频码，与扫描获得的二维码无法匹配，会重新要求扫描以获得正确的二维码与射频码，从而获得相应的三维码，利用所述三维码存储和验证货物信息，能有效的避免了二维码存储的信息容量有限，并且容易被篡改或者伪造的问题，且也避免了射频码在复杂的仓库环境中会受到电磁、多路径等因素干扰的问题。

公开(公告)号：CN116542708A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310464216.2

申请日：2023-04-26

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 董路熙 ,  谢晓兰 ,  刘亚荣

IPC: G06Q30/0204 ,  G06Q30/0202 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/9537

Abstract: 本发明公开了一种智能优质商业门店规模推荐及其分级评分方法，该方法包括如下步骤：根据采集到的多源数据建立商业选址多维特征的耦合矩阵，分析商业选址潜在有价值信息与全要素特征之间的关联关系和复杂影响，根据影响选址的多维特征耦合矩阵及其优先级权重，建立基于深度加强学习的智能优质商业门店规模推荐及其分级评分模型，据此对商业选址及其门店规模进行智能优先推荐，实现自动高效的商业选址。本发明之目的在于提供一种智能优质商业门店规模推荐及其分级评分方法，以解决传统调研方法费时费力、成效低等问题，提高商业选址的准确性和可靠性，快速高效地扩大商业店铺的选址规模，为商业选址提供较为可靠的参考依据。