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1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 自主泊車(chē)功能的測(cè)試測(cè)評(píng)相比傳統(tǒng)車(chē)輛測(cè)評(píng)更為復(fù)雜，而且條件更加嚴(yán)格。 如依照傳統(tǒng)車(chē)輛主動(dòng)安全測(cè)試方法對(duì)自主泊車(chē)功能進(jìn)行測(cè)試，為了達(dá)到較高的安全性，則需要進(jìn)行大量場(chǎng)地測(cè)試，其時(shí)間與金錢(qián)成本較大，如何在降低測(cè)試量的同時(shí)確保自主泊車(chē)功能的安全性成為痛點(diǎn)問(wèn)題。 2. 解決方案 基于最大全局侵占率搜索的車(chē)輛自主泊車(chē)功能測(cè)評(píng)方法，該方法通過(guò)搭建仿真平臺(tái)，對(duì)待測(cè)自主泊車(chē)功能和場(chǎng)景分析，對(duì)最差泊車(chē)場(chǎng)景進(jìn)行全局搜索，搜索以最大全局侵占率為輸出。通過(guò)實(shí)地再現(xiàn)最差泊車(chē)場(chǎng)景對(duì)待測(cè)自主泊車(chē)功能進(jìn)行驗(yàn)證，如果待測(cè)自主泊車(chē)功能在最危險(xiǎn)場(chǎng)景下可滿足運(yùn)行要求，則認(rèn)定該待測(cè)自主泊車(chē)功能通過(guò)測(cè)評(píng)。 3.合作需求 1）尋求孵化資源，工程化、產(chǎn)品化所需的資金、實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地與試驗(yàn)設(shè)備、相關(guān)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)等； 2）尋求資源對(duì)接，目標(biāo)合作領(lǐng)域?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車(chē)領(lǐng)域，目標(biāo)合作企業(yè)為主機(jī)廠或車(chē)輛檢測(cè)單位。

無(wú)人機(jī)全稱(chēng)“無(wú)人駕駛飛行器”，（Unmanned Aerial Vehicle）英文縮寫(xiě)為“UAV”，是利用無(wú)線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機(jī)。它涉及傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、信息處理技術(shù)、智能控制技術(shù)以及航空動(dòng)力推進(jìn)技術(shù)等，是信息時(shí)代高技術(shù)含量的產(chǎn)物。無(wú)人機(jī)價(jià)值在于形成空中平臺(tái)，結(jié)合其他部件擴(kuò)展應(yīng)用，替代人類(lèi)完成空中作業(yè)。隨著無(wú)人機(jī)研發(fā)技術(shù)逐漸成熟，制造成本大幅降低，無(wú)人機(jī)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，除軍事用途外，還包括農(nóng)業(yè)植保、電力巡檢、警用執(zhí)法、地質(zhì)勘探、環(huán)境監(jiān)測(cè)、森林防火以及影視航拍等民用領(lǐng)域，且其適用領(lǐng)域還在迅速拓展。機(jī)載處理器是整個(gè)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的核心，處理各種傳感器信息進(jìn)行定位與識(shí)別，是智能無(wú)人機(jī)的“大腦”。飛行控制器接收機(jī)載處理器發(fā)送來(lái)的位置，速度，加速度指令，經(jīng)過(guò)控制器轉(zhuǎn)化成四個(gè)螺旋槳電機(jī)的轉(zhuǎn)速，控制飛機(jī)平衡姿態(tài)，完成任務(wù)，是智能無(wú)人機(jī)的“小腦”。

 本技術(shù)涉及一種輪式車(chē)輛慣導(dǎo)系統(tǒng)的自動(dòng)標(biāo)定、運(yùn)動(dòng)對(duì)準(zhǔn)即自主定位方法，即如何在不借助參考路標(biāo)點(diǎn)和其他外部傳感器如GPS的條件下，實(shí)現(xiàn)實(shí)際路況下的慣導(dǎo)系統(tǒng)與車(chē)體間安裝關(guān)系和里程計(jì)標(biāo)度因數(shù)的自動(dòng)標(biāo)定，以及車(chē)輛行駛中的慣導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)對(duì)準(zhǔn)與自主定位，抑制環(huán)境因素對(duì)里程計(jì)輔助效果的影響，提升陸用車(chē)輛導(dǎo)航系統(tǒng)的自主性、快速性、可維護(hù)性、環(huán)境適應(yīng)性和精度指標(biāo)。 慣性/里程計(jì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)通常采用兩種組合方式：航跡推算方式和反饋組合方式。航跡推算方式是一種簡(jiǎn)單的次優(yōu)組合，它以慣性導(dǎo)航系統(tǒng)提供姿態(tài)基準(zhǔn)，以里程計(jì)提供行程增量并在參考坐標(biāo)系中投影累加得到當(dāng)前位置；反饋組合方式則將里程計(jì)輸出作為慣導(dǎo)系統(tǒng)的獨(dú)立外部觀測(cè)，反饋校正慣導(dǎo)系統(tǒng)的導(dǎo)航參數(shù)誤差以及部分慣性器件誤差，同時(shí)利用慣導(dǎo)系統(tǒng)的短期穩(wěn)定性修正里程計(jì)標(biāo)度因數(shù)誤差。下表給出了兩種組合方式的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比。反饋組合方式具有航跡推算方式所不具有的很多潛在優(yōu)勢(shì)，如在信息空間配準(zhǔn)的前提下，反饋組合方式能夠抑制環(huán)境因素對(duì)慣性器件精度和里程計(jì)精度的影響，如不依賴(lài)外部路標(biāo)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)慣性器件誤差和里程計(jì)標(biāo)度因數(shù)誤差的自我修正，并緩解車(chē)輪的短時(shí)打滑問(wèn)題等。

D2D 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（即終端直通技術(shù)），不需要通過(guò)基站或核心網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)和處理，只需在移動(dòng)終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數(shù)據(jù)，為突破上述技術(shù)瓶頸提供了一種新型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。目前，D2D 技術(shù)已被IMT-2020（5G）推進(jìn)組確定為第5代移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，D2D 通信無(wú)線資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優(yōu)化。由于移動(dòng)終端的電池容量有限，一旦忽視數(shù)據(jù)傳輸中對(duì)能量效率的優(yōu)化，將使得數(shù)據(jù)傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無(wú)法及時(shí)傳達(dá)，嚴(yán)重影響服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。針對(duì)4G 智能手機(jī)的用戶調(diào)查結(jié)果表明，只有不到25%的用戶對(duì)手機(jī)續(xù)航時(shí)間表示滿意，手機(jī)續(xù)航時(shí)間已經(jīng)成為影響用戶滿意度和品牌忠誠(chéng)度的關(guān)鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，其研究結(jié)果表明，在考慮實(shí)際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡(jiǎn)單的單調(diào)遞減關(guān)系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現(xiàn)先單調(diào)遞增后單調(diào)遞減的特性。通過(guò)上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會(huì)帶來(lái)移動(dòng)終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對(duì)D2D異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)頻譜資源復(fù)用的復(fù)雜場(chǎng)景，將針對(duì)能效最優(yōu)的NP難聯(lián)合資源分配問(wèn)題轉(zhuǎn)換為用戶偏好下的隨信道狀態(tài)和干擾水平而動(dòng)態(tài)變化的一對(duì)一匹配問(wèn)題，并通過(guò)采用穩(wěn)定匹配理論、非合作博弈理論、非線性?xún)?yōu)化理論來(lái)解決能效優(yōu)化問(wèn)題。研究結(jié)果表明，在保障QoS情況下，相比傳統(tǒng)的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動(dòng)終端的功率消耗降低200%以上。，本項(xiàng)目的核心研究方向正是將節(jié)能減排戰(zhàn)略方針落實(shí)到移動(dòng)通信的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域中，與國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展方向和國(guó)際通信產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)相一致，將在技術(shù)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)等多個(gè)方面具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。 　　 課題組負(fù)責(zé)人周振宇自參加工作起即投入到異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配、干擾協(xié)調(diào)、移動(dòng)性管理、自組織組網(wǎng)等方面的研究工作中，作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，先后主持了多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科研項(xiàng)目，包括國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目、北京市自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目、北京市優(yōu)秀人才計(jì)劃項(xiàng)目等，積累了深厚的理論基礎(chǔ)和豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信領(lǐng)域主流期刊發(fā)表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領(lǐng)域旗艦會(huì)議發(fā)表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美國(guó)科學(xué)院院士、加拿大科學(xué)院院士、英國(guó)皇家科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國(guó)移動(dòng)研究院首席科學(xué)家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領(lǐng)域頂級(jí)期刊引用和正面評(píng)價(jià)。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎(jiǎng)（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內(nèi)僅選拔1 篇）、IEEE 通信協(xié)會(huì)綠色通信與計(jì)算專(zhuān)委會(huì)最佳論文獎(jiǎng)（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會(huì)議上頒獎(jiǎng)） 　　目前擔(dān)任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國(guó)際學(xué)術(shù)期刊的編輯及客座編輯，擔(dān)任IEEE ISADS’15 智能電網(wǎng)通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專(zhuān)題研討會(huì)聯(lián)合主席，擔(dān)任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的技術(shù)委員會(huì)委員。在國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化方面，擔(dān)任IEEE 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)授權(quán)/非授權(quán)頻譜融合標(biāo)委會(huì)工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應(yīng)邀在IEEE 車(chē)輛技術(shù)協(xié)會(huì)旗艦會(huì)議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報(bào)告（報(bào)告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優(yōu)秀人才計(jì)劃”，2017 年入選IEEE 高級(jí)會(huì)員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金委項(xiàng)目61601180和61601181，中央高校基礎(chǔ)研究基金資助項(xiàng)目2014MS08和2016MS17，日本學(xué)術(shù)振興會(huì)JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項(xiàng)目資助。

高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于 D2D 和上行 NOMA 的兩用戶通信方法，包括：獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信息和用戶信息；兩個(gè)用戶需要在通信時(shí)長(zhǎng) T 內(nèi)完成各自的數(shù)據(jù)傳輸，當(dāng)距離上滿足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}時(shí)，用戶 i 在通信時(shí)長(zhǎng) T 內(nèi)使用全部頻譜資源將數(shù)據(jù)量 Di 通過(guò)D2D 方式傳輸給用戶 j；用戶 j 工作在 FD 模式，在通信時(shí)長(zhǎng) T 內(nèi)使用全部頻譜資源通過(guò) NOMA 方式將數(shù)據(jù)量 Di 和 Dj 上傳給基站，其中用戶 i 的數(shù)據(jù)作為強(qiáng)用戶數(shù)據(jù)，基站首先對(duì)其進(jìn)行解碼，然后再解碼用戶 j 的數(shù)據(jù)；本發(fā)明提供的結(jié)合 D2D 技術(shù)的上行 NOMA 高能效通信方法，與采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保證系統(tǒng)頻譜效率不變的情況下，較好地提升了系統(tǒng)能效。

糖基化修飾是一種廣泛存在且重要的蛋白質(zhì)翻譯后修飾，由糖基轉(zhuǎn)移酶催化形成。抗體、疫苗等許多臨床治療性蛋白質(zhì)都具有特異性糖基化修飾，且對(duì)蛋白活性至關(guān)重要。基于糖基轉(zhuǎn)移酶的化學(xué)酶法合成方法，是獲得均一糖蛋白的有效手段之一。因此，找尋性質(zhì)優(yōu)良的各種糖基轉(zhuǎn)移酶十分關(guān)鍵。對(duì)比真核細(xì)胞，細(xì)菌來(lái)源的糖基轉(zhuǎn)移酶具有易表達(dá)純化和催化產(chǎn)率高等優(yōu)良性質(zhì)，常被改造為人工合成糖蛋白的工具酶。然而，蛋白O-連接糖基化修飾在原核生物與真核生物之間并不保守，這成為了利用細(xì)菌糖基化系統(tǒng)生產(chǎn)真核生物O-糖蛋白的一大瓶頸。為了解決這個(gè)問(wèn)題，陳興教授課題組對(duì)病原菌-宿主相互作用中的蛋白質(zhì)糖基化進(jìn)行了探索。   某些病原菌入侵宿主細(xì)胞后，會(huì)分泌具有糖基轉(zhuǎn)移酶活性的效應(yīng)蛋白。這些效應(yīng)蛋白往往利用宿主的糖供體，并且修飾宿主的靶蛋白。因此，對(duì)這類(lèi)糖基轉(zhuǎn)移酶的工程化，可為實(shí)現(xiàn)真核生物O-糖蛋白的合成提供新的有效策略。嗜肺軍團(tuán)菌效應(yīng)蛋白SetA具有O-葡萄糖轉(zhuǎn)移酶活性，然而其底物蛋白尚未被鑒定。 本研究首先開(kāi)發(fā)了能夠?qū)崿F(xiàn)特異性標(biāo)記和選擇性富集的化學(xué)酶法策略。他們?cè)O(shè)計(jì)被SetA利用的生物正交基團(tuán)修飾的糖供體（尿苷二磷酸-6-疊氮-葡萄糖，UDP-6AzGlc），將疊氮葡萄糖6AzGlc轉(zhuǎn)移至底物蛋白。通過(guò)點(diǎn)擊化學(xué)反應(yīng)，與可切割生物素探針連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)底物蛋白的選擇性富集和位點(diǎn)特異性質(zhì)譜鑒定(下圖)。質(zhì)譜分析鑒定到分布于276個(gè)蛋白的317個(gè)O-glucose修飾位點(diǎn)。天然糖供體標(biāo)記及軍團(tuán)菌侵染實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了SetA可以修飾眾多的底物蛋白。

（專(zhuān)利號(hào)：ZL 201410445750.X） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開(kāi)了一種米粒狀α-Fe2O3納米粉末的制備方法，屬于納米材料制備技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先采用Fe2(SO4)3和NaOH為原材料、十六烷基三甲基溴化銨(C19H42BrN)為表面活性劑，水熱法制備針狀的FeOOH粉末；然后將FeOOH粉末在馬弗爐中以10℃/min的升溫速率從室溫升到1000℃后直接冷卻，即得米粒狀的α-Fe2O3納米粉末。采用該方法所制備的α-Fe2O3呈現(xiàn)較為均

（專(zhuān)利號(hào)：ZL 201410445750.X） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開(kāi)了一種米粒狀α-Fe2O3納米粉末的制備方法，屬于納米材料制備技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先采用Fe2(SO4)3和NaOH為原材料、十六烷基三甲基溴化銨(C19H42BrN)為表面活性劑，水熱法制備針狀的FeOOH粉末；然后將FeOOH粉末在馬弗爐中以10℃/min的升溫速率從室溫升到1000℃后直接冷卻，即得米粒狀的α-Fe2O3納米粉末。采用該方法所制備的α-Fe2O3呈現(xiàn)較為均