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根據(jù)智能交通信息檢測需求，依據(jù)RFID檢測系統(tǒng)的優(yōu)勢而設(shè)計出一種基于無線射頻技術(shù)的智能交通誘導(dǎo)系統(tǒng)，該系統(tǒng)是一種針對智能交通領(lǐng)域的信息采集、傳輸、分析、處理系統(tǒng)。 通過建立基于物聯(lián)網(wǎng)的智能交通示范工程，為物聯(lián)網(wǎng)在智能交通上的應(yīng)用提供基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)和決策依據(jù)，以點帶面，逐步建立物聯(lián)網(wǎng)在智能交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、分析和處理規(guī)范和標準，全面提高交通管理水平，規(guī)范交通秩序，提高道路利用率，擴大交通管理范疇，提高交通和運輸生活質(zhì)量。 利用了物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)優(yōu)勢，通過無源高頻率

01、項目背景 應(yīng)用于衛(wèi)星星間遠距離組網(wǎng)通信，同時可以用于隱蔽通信場景。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，完成相互間情報數(shù)據(jù)和其他信息傳輸任務(wù)。 02、項目簡介 星間組網(wǎng)通信終端物理層軟件包括來自上層的數(shù)據(jù)進行信道編碼和調(diào)制，對接收到的基帶數(shù)據(jù)進行同步、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，即噪聲功率比信號功率大400倍情況下實現(xiàn)精確同步。 抗干擾技術(shù)：抗干擾容限最高可達23dB。

智能超表面的主要組成部分是人工電磁超材料。與傳統(tǒng)的材料不同，該材料可以實現(xiàn)對入射電磁信號的智能化定向反射，反射角度可由軟件實時調(diào)控。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface）是一種全新的無線通信增強技術(shù)，有望解決后5G時代面臨的無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋難、能耗高這兩大痛點。智能超表面的主要組成部分是人工電磁超材料。與傳統(tǒng)的材料不同，該材料可以實現(xiàn)對入射電磁信號的智能化定向反射，反射角度可由軟件實時調(diào)控。該技術(shù)可彌補網(wǎng)絡(luò)覆蓋盲區(qū)，減少需要建設(shè)的通信基站數(shù)量，是一種經(jīng)濟、綠色、節(jié)能的移動通信新思路。智能超表面被廣泛認為是5G+/6G的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是國際競爭異常激烈的研究熱點。

成果與項目的背景及主要用途 我國城市交通基礎(chǔ)設(shè)施的交通供給能力不能滿足現(xiàn)實和潛在的交通需求，基礎(chǔ)設(shè)施短缺與其利用的低效率并存，交通管理智能化可以提高路網(wǎng)通行效率、提高道路利用率；智能化、全天候的交通信息采集處理系統(tǒng)是實現(xiàn)智能化管理的前提和基礎(chǔ)。 本成果發(fā)明了一種具有安全、無障礙、全天候、在多車道及各種速度下準確測量車速、流量、車型和道路利用率等多種信息的交通信息采集、信息處理系統(tǒng)，包含激光測量裝置和交通信息智能處理軟件兩個組成模塊。

通信網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點可視化分析系統(tǒng)提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計算算法。 不同的算法適用于不同的場合。Degree算法表示節(jié)點的直接影響力強弱。 節(jié)點的Degree中心性值越高，該節(jié)點的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節(jié)點之間的通信程度和節(jié)點對信息的控制， 使用該算法可以準確找到網(wǎng)絡(luò)中某些“流量”非常大的重要節(jié)點；本算法可用于設(shè)計網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議、 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)部署和檢測網(wǎng)絡(luò)瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨立性和有效性； 本算法反映了節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中居于中心的程度；本算法可用于考察一個節(jié)點不依靠其它節(jié)點來傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節(jié)點鄰居數(shù)量還考慮了其質(zhì)量對節(jié)點重要性的影響， 這是從網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的地位和名望角度考慮，適用于網(wǎng)頁排序。HITS是一種重要的網(wǎng)頁重要性排序算法，主要適用于網(wǎng)絡(luò)信息檢索領(lǐng)域。 PageRank是網(wǎng)頁排序領(lǐng)域中最著名的算法；該算法基于網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)給網(wǎng)頁排序；它認為萬維網(wǎng)中一個頁面的重要性取決于指向它的其它頁面的數(shù)量和質(zhì)量；本算法適用于網(wǎng)頁排序。 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)會快速展現(xiàn)算法分析結(jié)果；結(jié)果中越重要的節(jié)點在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節(jié)點表示節(jié)點的重要性越低；在系統(tǒng)右側(cè)欄目中節(jié)點以重要性程度降序排序，前五個節(jié)點名字用紅色突出標記。 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的新型無線通信技術(shù)，包括高頻段無線通信、超大維空時無線傳輸、超密集無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、巨址無線通信等技術(shù)，解決未來移動通信“巨流量、巨連接”需求； 2、無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)動的無線資源調(diào)配 王教授專攻區(qū)塊鏈與無線通信技術(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)塊鏈的新型無線接入機制，為無線網(wǎng)絡(luò)資源最優(yōu)配置提供了新思路與新方法。

本發(fā)明公開了一種模擬駕駛?cè)酥饔^感知與反應(yīng)的交通流微觀仿真方法，該方法包括以下步驟：(1)確定元胞的總數(shù)和仿真車輛的個數(shù)，初始化仿真系統(tǒng)；(2)仿真系統(tǒng)按照如下步驟進行演化：根據(jù)駕駛?cè)说淖畲笃谕俣?，對車輛進行加速操作；根據(jù)交通狀況對車輛進行速度調(diào)整操作；根據(jù)交通狀況，對車輛進行隨機慢化操作；更新車輛在下一仿真時刻的位置；(3)計算交通流的密度、速度和流量關(guān)鍵交通參數(shù)。本發(fā)明在速度調(diào)整操作和隨機慢化操作等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)更加真實地考量了駕駛?cè)说闹饔^感知與反應(yīng)特征，使得模型能夠更好地分析駕駛?cè)说闹饔^因素對交通流運行的影響，為道路交通系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計與管理提供支持。

本發(fā)明公開了一種固態(tài)盤內(nèi)部閃存芯片閾值電壓感知優(yōu)化方法， 主要用于多層單元閃存芯片使用低密度奇偶校驗碼糾錯時的一種優(yōu)化 方法。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要由 LDPC 編碼模塊、閃存芯片存儲模塊、非均 勻閾值電壓感知模塊、對數(shù)似然比計算模塊和 LDPC 譯碼模塊組成。 LDPC 編碼模塊主要對原始數(shù)據(jù)利用 LDPC 生成矩陣編碼生成碼字； 閃存芯片存儲模塊主要存儲數(shù)據(jù)；非均勻閾值電壓感知模塊主要對閃 存芯片進行非均勻閾值電壓感知；

面向機器人的智能視覺環(huán)境感知及三維場景重建? 面向機器人視覺的自然場景理解是近年來的研究熱點和重要挑戰(zhàn)之一，其目標是對自然場景圖像及視頻的內(nèi)容作出有效分析、認知與表達，目前相關(guān)理論和算法正處于初期探索階段。我們的研究成果表明，從場景視覺語義推理、場景目標識別和場景行為模式檢測三個環(huán)節(jié)展開研究，有助于構(gòu)建自然場景理解的創(chuàng)新機制，進一步開發(fā)機器人

本發(fā)明公開了一種基于壓縮感知理論的文本數(shù)據(jù)流抽樣方法，包括步驟 1）將文本數(shù)據(jù)流分割成固 定大小的文本片段并通過向量空間模型表示成矩陣；2）使用壓縮感知理論對文本數(shù)據(jù)流進行空間降維 抽樣；3）計算降維后每個文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通過對數(shù)傾斜時間（LTT）模型得到抽 樣文本。本發(fā)明面向互聯(lián)網(wǎng)海量的、不斷增加的文本流，通過更少的存儲消耗來實現(xiàn)更快的文本流抽樣 和存儲，在大大降低抽樣文本流規(guī)模的情況下，能夠以全局視角獲得整個文本流中最有價