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试验检测设备研发生产的科技型企业，总部位于杭州，在山西设有机加工基地，山东设有建筑3D打印基地。拥有发明专利3项、实用新型专利17项、外观专利9项、软著8项，专著3部，主参编行业内标准31部。   组建了一支由具有多年土工工程行业背景、全球知名高校硕博毕业高级知识分子构成的研发团队，涵盖建筑结构、建筑材料、算法开发、软件开发、机械设计、电控设计等多专业、多学科融合，主要研发人员包括清华大学、浙江大学、澳大利亚斯威本科技大学等知名高校的6名博士、6名硕士，其中6人具有高级职称，6人具有中国建筑科学研究院、中国建筑技术中心等国内建筑领域知名央企高管从业背景。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

本发明首先依据系统的具体负载和用户的时延特性，选出优先级最高的一组用户。其次，对优先级最高的一组用户进行组内排序，分配当前的调度资源(ResourceBlockGroup,RBG)给组内优先级最高的用户。本发明设置了优先级表达式，式中考虑了用户信道环境，同时还考虑了用户的时延和保证比特速率(GuranteedBitRate,GBR)以保证用户QoS等级，并实现不同实时业务对分组延迟要求的差异。

相比OFCDM系统，本发明的接收端链路简单，不需要知道发送端选用的扩频码块，也不需要进行信道估计和频域均衡，只要在时频相干的信道内进行相关调制解调即可达到较好的BER性能，降低了系统复杂度。

提出了一种共享通道式无线电能与半双工信号并行传输方法。针对目前 为提升无线电能传输系统的安全性与可控性而产生的对无线信号传输的需求， 提出一种基于并联信号支路的共享通道式无线电能与半双工信号并行传输方法, 并分析了电能与信号的串扰特性、信号的衰减特性以及信号的动态响应，最终 给出了信号支路的参数设计方法。 提出了一种适用于无线电能传输系统的新型共享通道式无线电能与全双 工信号并行传输方法。针对目前为实现无线电能传输系统本身的控制系统构建 以及其他数据传输功能而产生的对无线信号传输的需求，提出一种电能与信号 串扰隔离方法以及同端信号干扰的抑制方法，并分别针对电能传输通道、信号 传输通道以及电能与信号串扰建立频域模型，给出一套参数设计流程。此外通 过同端干扰信号估计方法搭建同端干扰的主动抑制电路，并给出相应的参数设 计方法。

在光通信传输过程中，发射端将电信号转换成光信号，然后调制到激光器发出激光束，通过光纤传递，在接收端接收到光信号后再将其转化为电信号，经调制解调后变为信息，而光电芯片所起到的作用就是，实现电信号和光信号之间的相互转换，是光电技术产品的核心，处于光通信领域的金字塔尖。

信息系统其安全要求也日益提高。软件漏洞、数据代码完整性破坏等，已成为难以防范的威胁。本成果针对通信系统，采用一种新型可编程硬件模块，来增强系统通信硬件加解密及嵌入式处理器运行安全，并优化设计程序恢复机制，确保系统遭到攻击时程序的正常执行。此成果的优势为：硬件模块与处理器间属物理隔离，本身不易被攻击；模块本身几乎不占用处理器的运算消耗；具有低资源开销特点；可适用于其它信息系统。

01、项目背景 应用于卫星星间远距离组网通信，同时可以用于隐蔽通信场景。星间组网通信终端物理层软件是星间组网通信终端的重要组成部分，用于建立卫星之间双向低速率星间数据通信链路，完成相互间情报数据和其他信息传输任务。 02、项目简介 星间组网通信终端物理层软件包括来自上层的数据进行信道编码和调制，对接收到的基带数据进行同步、解调和译码。发射功率4W，通信距离>1000km，解调信噪比<-23dB。 03、关键技术 面向突发通信的超低信噪比同步技术：同步信噪比<-26dB，即噪声功率比信号功率大400倍情况下实现精确同步。 抗干扰技术：抗干扰容限最高可达23dB。

通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。