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本發(fā)明首先依據(jù)系統(tǒng)的具體負(fù)載和用戶的時(shí)延特性，選出優(yōu)先級(jí)最高的一組用戶。其次，對(duì)優(yōu)先級(jí)最高的一組用戶進(jìn)行組內(nèi)排序，分配當(dāng)前的調(diào)度資源(ResourceBlockGroup,RBG)給組內(nèi)優(yōu)先級(jí)最高的用戶。本發(fā)明設(shè)置了優(yōu)先級(jí)表達(dá)式，式中考慮了用戶信道環(huán)境，同時(shí)還考慮了用戶的時(shí)延和保證比特速率(GuranteedBitRate,GBR)以保證用戶QoS等級(jí)，并實(shí)現(xiàn)不同實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)對(duì)分組延遲要求的差異。

相比OFCDM系統(tǒng)，本發(fā)明的接收端鏈路簡(jiǎn)單，不需要知道發(fā)送端選用的擴(kuò)頻碼塊，也不需要進(jìn)行信道估計(jì)和頻域均衡，只要在時(shí)頻相干的信道內(nèi)進(jìn)行相關(guān)調(diào)制解調(diào)即可達(dá)到較好的BER性能，降低了系統(tǒng)復(fù)雜度。

提出了一種共享通道式無(wú)線電能與半雙工信號(hào)并行傳輸方法。針對(duì)目前 為提升無(wú)線電能傳輸系統(tǒng)的安全性與可控性而產(chǎn)生的對(duì)無(wú)線信號(hào)傳輸?shù)男枨螅?提出一種基于并聯(lián)信號(hào)支路的共享通道式無(wú)線電能與半雙工信號(hào)并行傳輸方法, 并分析了電能與信號(hào)的串?dāng)_特性、信號(hào)的衰減特性以及信號(hào)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，最終 給出了信號(hào)支路的參數(shù)設(shè)計(jì)方法。 提出了一種適用于無(wú)線電能傳輸系統(tǒng)的新型共享通道式無(wú)線電能與全雙 工信號(hào)并行傳輸方法。針對(duì)目前為實(shí)現(xiàn)無(wú)線電能傳輸系統(tǒng)本身的控制系統(tǒng)構(gòu)建 以及其他數(shù)據(jù)傳輸功能而產(chǎn)生的對(duì)無(wú)線信號(hào)傳輸?shù)男枨螅岢鲆环N電能與信號(hào) 串?dāng)_隔離方法以及同端信號(hào)干擾的抑制方法，并分別針對(duì)電能傳輸通道、信號(hào) 傳輸通道以及電能與信號(hào)串?dāng)_建立頻域模型，給出一套參數(shù)設(shè)計(jì)流程。此外通 過同端干擾信號(hào)估計(jì)方法搭建同端干擾的主動(dòng)抑制電路，并給出相應(yīng)的參數(shù)設(shè) 計(jì)方法。

在光通信傳輸過程中，發(fā)射端將電信號(hào)轉(zhuǎn)換成光信號(hào)，然后調(diào)制到激光器發(fā)出激光束，通過光纖傳遞，在接收端接收到光信號(hào)后再將其轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，經(jīng)調(diào)制解調(diào)后變?yōu)樾畔ⅲ怆娦酒鸬降淖饔镁褪牵瑢?shí)現(xiàn)電信號(hào)和光信號(hào)之間的相互轉(zhuǎn)換，是光電技術(shù)產(chǎn)品的核心，處于光通信領(lǐng)域的金字塔尖。

01、項(xiàng)目背景 應(yīng)用于衛(wèi)星星間遠(yuǎn)距離組網(wǎng)通信，同時(shí)可以用于隱蔽通信場(chǎng)景。星間組網(wǎng)通信終端物理層軟件是星間組網(wǎng)通信終端的重要組成部分，用于建立衛(wèi)星之間雙向低速率星間數(shù)據(jù)通信鏈路，完成相互間情報(bào)數(shù)據(jù)和其他信息傳輸任務(wù)。 02、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 星間組網(wǎng)通信終端物理層軟件包括來(lái)自上層的數(shù)據(jù)進(jìn)行信道編碼和調(diào)制，對(duì)接收到的基帶數(shù)據(jù)進(jìn)行同步、解調(diào)和譯碼。發(fā)射功率4W，通信距離>1000km，解調(diào)信噪比<-23dB。 03、關(guān)鍵技術(shù) 面向突發(fā)通信的超低信噪比同步技術(shù)：同步信噪比<-26dB，即噪聲功率比信號(hào)功率大400倍情況下實(shí)現(xiàn)精確同步。 抗干擾技術(shù)：抗干擾容限最高可達(dá)23dB。

通信網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)可視化分析系統(tǒng)提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計(jì)算算法。 不同的算法適用于不同的場(chǎng)合。Degree算法表示節(jié)點(diǎn)的直接影響力強(qiáng)弱。 節(jié)點(diǎn)的Degree中心性值越高，該節(jié)點(diǎn)的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節(jié)點(diǎn)之間的通信程度和節(jié)點(diǎn)對(duì)信息的控制， 使用該算法可以準(zhǔn)確找到網(wǎng)絡(luò)中某些“流量”非常大的重要節(jié)點(diǎn)；本算法可用于設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議、 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)部署和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨(dú)立性和有效性； 本算法反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中居于中心的程度；本算法可用于考察一個(gè)節(jié)點(diǎn)不依靠其它節(jié)點(diǎn)來(lái)傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節(jié)點(diǎn)鄰居數(shù)量還考慮了其質(zhì)量對(duì)節(jié)點(diǎn)重要性的影響， 這是從網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的地位和名望角度考慮，適用于網(wǎng)頁(yè)排序。HITS是一種重要的網(wǎng)頁(yè)重要性排序算法，主要適用于網(wǎng)絡(luò)信息檢索領(lǐng)域。 PageRank是網(wǎng)頁(yè)排序領(lǐng)域中最著名的算法；該算法基于網(wǎng)頁(yè)的鏈接結(jié)構(gòu)給網(wǎng)頁(yè)排序；它認(rèn)為萬(wàn)維網(wǎng)中一個(gè)頁(yè)面的重要性取決于指向它的其它頁(yè)面的數(shù)量和質(zhì)量；本算法適用于網(wǎng)頁(yè)排序。 在本系統(tǒng)中可以方便、輕松和快捷的使用以上算法；輸入數(shù)據(jù)，選擇中心性算法，系統(tǒng)會(huì)快速展現(xiàn)算法分析結(jié)果；結(jié)果中越重要的節(jié)點(diǎn)在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節(jié)點(diǎn)表示節(jié)點(diǎn)的重要性越低；在系統(tǒng)右側(cè)欄目中節(jié)點(diǎn)以重要性程度降序排序，前五個(gè)節(jié)點(diǎn)名字用紅色突出標(biāo)記。 以上展示方式是為了讓分析人員方便分 析數(shù)據(jù)。

1、面向B5G/6G的新型無(wú)線通信技術(shù)，包括高頻段無(wú)線通信、超大維空時(shí)無(wú)線傳輸、超密集無(wú)線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、巨址無(wú)線通信等技術(shù)，解決未來(lái)移動(dòng)通信“巨流量、巨連接”需求； 2、無(wú)線通信與人工智能及大數(shù)據(jù)深度融合，探索基于人工智能的無(wú)線傳輸與組網(wǎng)技術(shù)途徑，建立數(shù)據(jù)-模型聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的無(wú)線資源調(diào)配 王教授專攻區(qū)塊鏈與無(wú)線通信技術(shù)融合與應(yīng)用，提出了B-RAN (Blockchain Radio Access Network) 新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以及基于區(qū)塊鏈的新型無(wú)線接入機(jī)制，為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)資源最優(yōu)配置提供了新思路與新方法。

由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)和燃?xì)廨啓C(jī)葉片型面是空間異型曲面，因而其設(shè)計(jì)、制造及維修都面臨巨大挑戰(zhàn)。為了在設(shè)計(jì)加工層面提高葉片加工質(zhì)量，同時(shí)在修復(fù)層面提高葉片使用壽命，開展葉片高效高精測(cè)量研究至關(guān)重要。 本項(xiàng)目面向葉片制造研發(fā)了一套基于四軸運(yùn)動(dòng)平臺(tái)與線激光掃描相結(jié)合的葉片型面檢測(cè)裝置，并開發(fā)了集運(yùn)動(dòng)控制、數(shù)據(jù)采集與處理、精度評(píng)估等多功能于一體的軟件系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)多類型葉片的二維截面高精度測(cè)量與三維型面自動(dòng)化高效重構(gòu),有效克服因葉片復(fù)雜結(jié)構(gòu)特征帶來(lái)的掃描數(shù)據(jù)密度差異性大、重疊區(qū)不足等因素對(duì)重構(gòu)精度的影響。本項(xiàng)目面向葉片3D打印修復(fù)，研發(fā)了一套高效高精度的葉片檢測(cè)方法與集成系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)批量化葉片截面輪廓位姿及其輪廓的自動(dòng)化測(cè)量、數(shù)據(jù)重構(gòu)和葉片配準(zhǔn)，為葉片修復(fù)工藝流程中的3D打印和后續(xù)機(jī)加工等工藝環(huán)節(jié)提供關(guān)鍵的數(shù)字化測(cè)量、加工工藝數(shù)據(jù)，有效提升修復(fù)精度與效率，并降低成本。 本項(xiàng)目的開發(fā)成果可應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)、燃?xì)廨啓C(jī)等葉片制造、修復(fù)全生命周期的測(cè)評(píng)、重構(gòu)、反求等場(chǎng)景，市場(chǎng)規(guī)模大。 圖 面向葉片3D打印修復(fù)的檢測(cè)方法與集成系統(tǒng)硬件平臺(tái)

杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型試驗(yàn)檢測(cè)設(shè)備研發(fā)生產(chǎn)的科技型企業(yè)，總部位于杭州，在山西設(shè)有機(jī)加工基地，山東設(shè)有建筑3D打印基地。擁有發(fā)明專利3項(xiàng)、實(shí)用新型專利17項(xiàng)、外觀專利9項(xiàng)、軟著8項(xiàng)，專著3部，主參編行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)31部。   組建了一支由具有多年土工工程行業(yè)背景、全球知名高校碩博畢業(yè)高級(jí)知識(shí)分子構(gòu)成的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，涵蓋建筑結(jié)構(gòu)、建筑材料、算法開發(fā)、軟件開發(fā)、機(jī)械設(shè)計(jì)、電控設(shè)計(jì)等多專業(yè)、多學(xué)科融合，主要研發(fā)人員包括清華大學(xué)、浙江大學(xué)、澳大利亞斯威本科技大學(xué)等知名高校的6名博士、6名碩士，其中6人具有高級(jí)職稱，6人具有中國(guó)建筑科學(xué)研究院、中國(guó)建筑技術(shù)中心等國(guó)內(nèi)建筑領(lǐng)域知名央企高管從業(yè)背景。