D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。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等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　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（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。

高校科技成果尽在科转云

本发明公开了一种基于 D2D 和上行 NOMA 的两用户通信方法，包括：获取当前网络信息和用户信息；两个用户需要在通信时长 T 内完成各自的数据传输，当距离上满足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}时，用户 i 在通信时长 T 内使用全部频谱资源将数据量 Di 通过D2D 方式传输给用户 j；用户 j 工作在 FD 模式，在通信时长 T 内使用全部频谱资源通过 NOMA 方式将数据量 Di 和 Dj 上传给基站，其中用户 i 的数据作为强用户数据，基站首先对其进行解码，然后再解码用户 j 的数据；本发明提供的结合 D2D 技术的上行 NOMA 高能效通信方法，与采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保证系统频谱效率不变的情况下，较好地提升了系统能效。

机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。 国内外对采用以遥控直升机为基础进行旋翼飞行器的全自主高机动飞行控制的研究必将继续推进，研究成果也会被更广泛应用。我们设计了一套完整的四旋翼自动控制系统。该系统不仅包括控制算法的设计，还包括传感器、控制板等相关硬件平台的实现。

技术优势 智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。 1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。 2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。 3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。 智慧水利大数据平台——功能模块图 大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图 系统主要功能模块

简介： 抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。 我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。  优势： 1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍 2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率 3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。 图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1% 图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证

石油钻井模拟教学平台以顶部驱动钻机为制作蓝本，钻井井场模型按1:24比例微缩制作，平台由钻井井场教学平台、压力调节站柜、ZSC-Ⅱ钻井司钻操作台、钻井模拟教学平台控制软件、虚拟仿真系统等组成；适用于大中专院校、职工培训等多层次教学，培养复合型、交叉型人才，它集演示和操作于一体，实现了泥浆大循环、司钻操作、远程监控、动力驱动等模拟功能。 石油钻井模拟教学平台通过虚实结合，搭建实物平台，运用三维软件虚拟仿真表现培训内容，能实不虚，虚实结合，相互补充。在使学员对石油钻井的井场布局、钻机主要部件、井控装备、固控设备及管汇安装进行初步了解的同时，还可通过演示操作来加深学员对钻井六大系统的认识。将高危险高能耗的现场作业通过动画模拟的方式在实验室中实现，使教学安全绿色无污染，节省了现场培训的成本。而且通过动画模拟操作训练，使岗前基础知识的学习更加生动牢固。 演示钻井作业六大系统： ①动力驱动系统：演示为钻机各大系统提供动力的各种设备的布局设置和传输路径等。 ②起升系统：演示钻机钻进、起下钻及钻头钻进的过程。 ③旋转系统：演示由顶部驱动装置驱动电机的旋转运动带动钻杆旋转钻进的过程。 ④循环系统：演示固控设备布局、井控及泥浆循环过程等。 ⑤井控系统：演示井控设备的布局及结构组成讲解； ⑥控制系统和监测显示仪表：演示通过司钻操作台的仪表对钻进参数如大钩负载、转速、泵压、地压、钻速等进行测量和记录，并对钻井过程进行控制 虚拟仿真主要训练科目有： 1 司钻台仪表操作 2 顶驱开机操作 3 顶驱钻进操作 4 顶驱起钻操作 5 顶驱下钻操作 6 电动钻机转盘下钻操作 7 电动钻机转盘钻进操作 8 电动钻机起钻操作 9 顶驱钻机倒划眼操作 10 活动解卡操作 11 正常起下钻关井认知训练 12 钻进关井认知训练 13 空井关井认知训练 14 司钻法压井认知训练 15 工程师法压井认知训练 16 边循环边加重法压井认知训练      

产品服务:智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。 随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。  项目优势:平台通过集合人脸识别、表情识别、手势识别等接口，综合判断车内人员的脸部特征和行为状态等信息，这些接口可供其他应用服务调用，实现个性化设置、智能推荐等服务，使车辆真正做到 “感知”人、“理解”人、“服务人”。 市场概况:产品的客户群体主要分为私家车主、汽车生产厂商及网约车企业，政府管理部门三大类。向私家车主售卖“智能车载服务平台”设备和服务，收取软件系统费用及维护更新费实现盈利。通过与汽车生产厂商与网约车企业合作，提供新一代车内安全保障系统，收取方案费用及销售提成等方式实现盈利。与政府管理部门合作，通过开发安全监管平台等措施，实现对网约车车辆的全面监控，发现潜在风险，防患于未然。最终通过获取政府经费支持以及科研合作立项等方式实现盈利。

抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。 优势：1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。

机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。