本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的双卡尔曼滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、PDR定位模块、VLC定位模块以及测姿定位双卡尔曼滤波器；对于测姿滤波器，基于惯导机械编排的误差方程作为系统方程，观测方程包括加速度计观测量更新和磁力计观测量更新，输出姿态信息给VLC定位模块和PDR定位模块以校正姿态的影响。对于定位滤波器，二维平面的位置信息作为系统状态向量，基于行人航位推算的误差方程作为系统方程，而VLC的定位结果为观测方程。本发明的技术方案解决VLC定位容易受设备姿态影响以及在光信号被遮挡情况下定位不连续的问题，消除姿态对VLC定位的影响。

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。

本发明公开了一种增压流化床二次风协同进料装置，包括储料罐、星型给料器、下料管、气固分离器、螺旋进料器、压差控制器、补气管和二次风管，储料罐、星型给料器、下料管、气固分离器和螺旋进料器从上到下依次相连，储料罐上部设有补压入口，储料罐和下料管分别通过压力管与压差调节器相连，补气管与下料管上部相连，下料管通过气固分离器分别与二次风管和螺旋进料器相连，二次风管和螺旋进料器分别连接增压流化床。本发明还公开了该装置对增压流化床进料的方法。本发明可解决增压流化床进料口堵塞、增压运行工况下进料不稳定等问题，实现物料在不同压力条件下连续稳定地投入增压流化床。

本实用新型涉及一种前置氧化喷淋多种污染物协同控制系统，在本系统中，通过在脱硫塔入口烟道加装氧化性添加剂喷淋系统，向烟道内喷淋液相氧化剂，对烟气中的NO，气态Hg0进行氧化，生成易溶于吸收塔浆液的NO2、Hg2+，实现多种污染物的协同控制；一方面，在85～120℃烟气条件下，液相氧化剂通过挥发与烟气中的NO，气态Hg0充分混合、氧化，可达到较好的氧化效率；另一方面，液相氧化剂在喷淋过程中与烟气中的NO，气态Hg0混合接触，进一步提高烟气中的NO，气态Hg0的氧化效率；喷淋下来的液相氧化性添加剂通过循环装置返回到添加剂配置箱，实现循环利用。本实用新型NO、Hg0氧化后的烟气进入脱硫塔中，通过脱硫塔浆液的喷淋，实现多种污染物的协同脱除。

本发明涉及低温等离子体协同表面改性过滤膜净化饮食业油烟净化器。该装置包括 集气罩、排气管和风机，集气罩的工作面依次设有不锈钢网和过滤膜，其下边缘设有槽状的 集油槽箱；排气管上串联设有二级集油箱，其内设有一对以上相互平行的阳极板和阴极板， 阳极接线柱和阴极接线柱之间串联着高压脉冲等离子体发生器；二级集油箱底部一侧设有出 油口；排气管出口处设有风量调节阀。本发明的优点在于滤料和等离子体协同作用，对脱除 厨房烟气具有其独特优势，且结构简单、去除率高、维修方便，处理后气体无异味。该设备 不需要水洗，是一种干法净化厨房油烟的技术，不仅可用于宾馆、饭店、食堂的油烟净化， 也可应用于大型中央空调系统气体净化。

本发明涉及低温等离子体协同絮凝剂净化乳化含油废水装置，该装置的反应槽内一 侧设有搅拌器，其内另一侧的相对应两侧壁分别均布设有串联的两块以上的阳极板和阴极 板，阳极板和阴极板交错间隔排列形成“之”字形通道；阳极板和阴极板分别通过导线连接 着位于其上方的高压脉冲等离子体发生器；反应槽的上方设有絮凝剂容器和进料管，进料管 的另一端连接着进料泵，进料泵连通着格栅槽；搅拌器一侧的反应槽下部通过管道连通着沉 淀分离器的进料侧。本发明装置破乳速度快、效率高，设备简单，能耗低，净化每立方废水 电能消耗在 0.12-0.22kW.h。净化处理后的外排废水小于国际执行的二级排放标准：COD 值 小于 150mg/L，油类含量小于 10mg/L，悬浮物含量小于 200mg/L，pH 值为 7-9

该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本，并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量，在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时，提升了特征生成的效率。其后在分类过程中，利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。 （1）相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 15%；相比于 JCR 方法，OA 提高了约 2-4%。 （2）该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。同时有效降低了离散错分样本的数量，改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。 （3）同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率，参见表 2。 表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果 表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较

本发明提出了一种基于操作转换的文本编辑实时协同方法，本发明首先通过产生的本地操作发送到 其他站点，然后通过因果接受找出与该操作具有并发关系的操作；对其进行转换得到该操作在该站点的 执行形式，并将该操作加入到执行队列，完成协同编辑；本发明能够支持在网络环境下多用户实时对同 一文本进行协同编辑；本发明能够支持实时协同编辑工作，即所有的用户最终得到一致的结果的，并且 结果是用户想要的；本发明应用到实时协同编辑中不需要全序控制；不仅能够做到结果一致，而