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日前，國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊同四川大學、電子科技大學一起，組建新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，助力新型流行病研究和防控，給多個省份和國家有關部委等提供了8份數據分析報告和決策建議報告，為防控和戰勝疫情貢獻出了科學智慧。國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊基于新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，利用海量多源異構大數據，結合疫情發生發展規律，對人群流動及傳播風險進行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據。特別是團隊通過分析春運期間人口流動大數據，建立起疾病傳播模型，測算出了疫情擴散蔓延階段武漢市向全國各地區的輸出人口狀況和新冠病毒感染的風險指數。還有許多研究人員嘗試通過客運數據，研判各個地區及城市的感染風險。也有學者采用“百度遷移”所提供的人口流動數據，通過春運期間從武漢流向全國各省市的人口規模(不包含港澳臺數據)和全國感染病毒人數的可視化分布，直觀解讀兩者間的聯系。同時加以推斷，武漢封城之后，二次傳染所造成的病毒傳播將日趨占主導地位，傳播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相關。

非常規交叉口的通行模式是在交叉口上游設置預信號，組織左轉和直行車流交替使用進口道來提高通行能力，是一種對策交叉口擁堵的新思路。其雖已在我國數個城市有過實際應用案例，但多由于缺乏堅實的理論和技術支撐而不得不以失敗告終。本團隊將基于自身既有的非常規交叉口理論研究成果，構建非常規交叉口的失效概率模型，建立預防死鎖、動態啟用和動態控制的機制與優化方法；此外，基于駕駛行為和選擇偏好研究，設計綜合考慮駕駛員適應性和車道排隊均衡的動靜態交通語言系統。本項目研究前期已經發表8篇相關論文，取得1項國家發明專利和1項軟件著作權，在此基礎上將通過與優秀的企業、單位合作，以面向應用為目的，一方面繼續深化成果的科學性和實用性，另一方面，實現成果的推廣應用，為研究機構，交通規劃、設計和管理領域提供新的技術支撐，為預防和緩解交通擁堵提供有效的應用系統，解決實際交通問題的同時，服務于整體交通系統品質的提升。 在資源、環境等多約束下，相對于道路拓寬等傳統手段，非常規交叉口方案是更具可持續性、更有前景的交通擁擠對策手段。本項目研究成果既能夠為是否選擇非常規交叉口通行模式提供理論支持，也能為非常規交叉口的優化設計提供技術支撐，因而成果可以廣泛地應用于城市道路交通設計和擁擠管理之中。研究成果還可以為起草考慮非常規交叉口通行模式的交叉口規劃設計規范，為緩解交通阻塞，提高交通系統的穩定性與可靠性提供理論基礎和技術支持。進一步，設計的軟件可以直接應用于非常規交叉信號設計方案的制定。最后，在此基礎上形成的交叉口交通流分析、實驗和優化技術，對于研究復雜交通系統問題具有廣泛的應用效果。  圖1 非常規交叉口通行模式示意圖    A: 預信號控制                           B: 主信號控制圖2 上海共和新路臨沂路非常規交叉口   本研究的內容是交通工程領域里出現的新問題，以非常規交叉口的適應條件和優化方法為重點，以預防和緩解交通擁擠、提高通行能力和節能減排等應用為理論研究的導向。項目研究所轉化的成果具有可觀的經濟、社會效益，主要包括： 1）成果可服務于研究機構：促進對交叉口新型通行模式的探索及其適應性分析、優化設計理論與方法的研究及應用； 2）成果可服務于交通規劃、設計和管理領域：成果將為非常規交叉口的規劃設計規范奠定基礎；為非常規交叉口交通設計、管理實踐提供新的技術支持，并在交通擁擠管理的實踐中發揮重要作用； 3）成果可服務于系統開發與咨詢機構：為基于新模式的交通控制、交通設計咨詢和輔助系統開發提供技術指引。

“基于信道/接口優選技術的水雨情視頻遙測終端系統” 突破了氣候變化與自然災害監測領域中的信息技術和遙測技術難題，包括多信道切換，接口切換以及低功耗等技術瓶頸，其中多信道感知優選技術、接口優選技術和水雨情及視頻融合技術達到國際先進水平。本成果在四川省廣漢市、什邡市、綿竹市、德陽市旌陽區、云南省紅河縣和祿勸縣山等多個地區的應用單位產生了顯著的經濟效益。在地理信息系統和自然災害監測等領域的應用發揮了重要的作用。 ？ 提出了水雨情遙測終端系統與視頻監控系統融合技術，實了遙測終端機同時采集雨量、水位、風速、風向、沉降、位移、次聲等環境參數和視頻圖像的功能，降低了遙測站的設備成本及運維費用； ？ 提出了基于業務感知的多信道優選技術，降低了數據傳輸時延，提高了系統的可靠性； ？ 提出了基于按需自適應的水雨情視頻遙測終端系統接口優選技術，降低了系統的功耗； ？ “基于信道/接口優選技術的水雨情視頻遙測終端系統”不僅使用在“山洪災害監測預警系統項目”與“中小河流水文監測項目”之中，還能夠廣泛使用于：“水電站防汛預警及其水庫安全優化運行調度項目”、“水利罐區閘群樞紐防汛預警及其安全優化運行調度項目”、“江河水庫（湖泊）的水質監測項目”、“社會用水戶的取水量監測項目”、“水庫大壩及渠堤的變形監測項目”、“河堤船閘的變形監測項目”、“滑坡泥石流監測項目”、“高速公路的邊坡橋隧的安全穩定監測項目”、“鐵路的邊坡橋隧的安全穩定監測項目”等業務領域。 ？ 所以，持續進行“遙測終端機”的“技術升級更新”研究開發，針對不同的專業應用不斷推出更新的“遙測終端機”，具有廣闊的市場應用前景。

本成果在四川省廣漢市、什邡市、綿竹市、德陽市旌陽區、云南省紅河縣和祿勸縣山等多個地區的應用單位產生了顯著的經濟效益。在地理信息系統和自然災害監測等領域的應用發揮了重要的作用。

本發明公開了一種大規模 MU-MIMO 系統的信道估計方法，所 述方法包括以下步驟：(1)設計生成正交導頻信號，避免用戶間的干擾； (2)利用正交導頻的性質，在接收端消除用戶間干擾；(3)利用主成分法 計算因子載荷矩陣；(4)估計公共因子；(5)利用信道的相關性和噪聲的 不相關性去掉噪聲，實現信道估計。通過執行本發明的信道估計方法， 不僅可得到信道矩陣的估計值，而且具有計算復雜度低、估計精度高 和不需要信道統計信息的優勢。此外，本發明方法具有較高的實用性， 其可應用于具有相關關系的各種系統參數的估計中。

利用納米機器人為信息載體的“觸控分子通信（touchable molecular communication）”信道模型和體系架構，并基于此分析和設計靶向給藥和造影成像系統，極大地提高了分子通信效率和實用性。該文章還入選了IEEE Transactions on NanoBioscience期刊的亮點文章（Featured Article）及高點擊量文章（Top Accessed Article），相關成果被收入IEEE 1906.1國際標準。 IEEE 1906.1是IEEE首個以分子通信和納米通信為主旨的國際標準，被列入IEEE通信學會“納米通信網絡最佳讀物”（Best Readings in Nanoscale Communication Networks）。 納米通信網絡指納米尺度的設備（如納米生物傳感器和執行器）之間通過信息共享而組成的短距離、小尺度通信網絡，以協助納米設備在較大的空間范圍上完成較復雜的任務。這些納米尺度的設備可以通過血液注入或者人體植入的方式，在人體單個器官或者全身分布多個節點，形成一個可存儲、計算及傳送信息的通信網絡，完成生理病理信息監測、藥物和造影劑輸送等，同時與外部監控設備以及無線通信網絡相連接，協助移動醫療和相關大數據處理等。

本發明提出了一種基于固定位置的無線信道動態密鑰生成方法，首先采集通信雙方在多個工作頻點的信號強度，然后雙方分別對測量得到的信號強度數據進行處理，包括數據交織、平滑、Rank操作以及雙門限量化，得到雙方的密鑰序列后再進行密鑰一致性協商使得雙方獲得完全相同的密鑰。并可進一步改變射頻工作參數測量獲得更多密鑰。本發明方法為無線安全通信提供了新思路，通過測量接

本發明公開了一種面向側信道分析的智能密碼系統，包括動態環境感知子系統、綜合評價子系統和 防護措施自動化設計子系統；動態環境感知子系統用于對所處環境中攻擊種類的識別；綜合評價子系統 用于對現有攻擊類型以及現有防護措施的評價，將指導性設計意見加入現有的防護措施的設計方法中， 有效指導防護措施進行自動化調整；防護措施自動化設計子系統用于根據對動態環境評價的結果與防護 措施的評測結果，針對用戶未加入防護措施或防護措施未達到動態分析環境要求時，對用戶原始

同濟大學曹志偉教授團隊與上海市公共衛生臨床中心合作，關于武漢新型冠狀病毒2019-nCoV抗原性計算的文章（Identification of potential cross-protective epitope between 2019-nCoV and SARS virus），2020年1月30日在 Journal of Genetics and Genomics在線發表。 研究表明，S蛋白是冠狀病毒與宿主細胞表面ACE2受體結合、進而介導病毒入宿主細胞的關鍵表面蛋白，是疫苗抗體研發的重要靶點。基于具有自主知識產權的免疫原性計算工具CE-Blast，研究小組對所有冠狀病毒的S蛋白進行了系統性的結構模擬和免疫原性掃描，計算了新病毒與已知17種冠狀病毒亞型之間的免疫原性距離，發現新病毒S蛋白的免疫原性總體上與SARS更為接近。進一步計算揭示，2019武漢新冠狀病毒與SARS冠狀病毒的S抗原在受體接合區域（RBD）上存在潛在交叉反應表位。最為重要的是，其中一處與人ACE2受體結合位點緊密毗鄰。因此，針對該表位區域研發抗體，空間位阻效應可能阻斷病毒與ACE2受體的結合，有望起到病毒感染保護作用。同時，針對該表位區域的SARS抗體，可能對2019新病毒具有潛在臨床治療價值。 

2020年1月23日，國防科技大學系統工程學院與四川大學、電子科技大學共同組建新型冠狀病毒大數據交叉學科研究平臺，為新型流行病研究和防控貢獻科學力量。 參與該平臺組建的是國防科技大學系統工程學院呂欣教授牽頭的大數據與復雜網絡研究團隊，該團隊主要研究方向為大數據挖掘，應急管理與人類行為動力學分析，長期圍繞地震、洪水、流行病等問題應用大數據技術開展應急救援工作，在海地地震與霍亂、孟加拉臺風Mahasen、西非國家埃博拉、中國登革熱等事件中得到廣泛應用。 該團隊基于新型冠狀病毒大數據交叉學科研究平臺，利用海量多源異構大數據，結合疫情發生發展規律，對人群流動及傳播風險進行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據。