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項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試

2017年7月11日，北京郵電大學溫向明教授研究團隊受邀赴日內瓦參加ITU-T SG13全會，代表北京郵電大學、OAI軟件聯盟及開源5G中法聯合實驗室，全程展示了全球首個5G網絡服務化切片管理編排原型系統，并提交了SBA 5G網絡切片標準化提案。該系統是5G網絡操作系統的核心部分，可實現靈活的網絡切片管理、業務動態編排及彈性伸縮，可有效應對5G網絡中場景多樣化、業務動態化和網絡異構化的挑戰。5G切片管理編排原型系統得到了與會設備商、運營商及研究機構的廣泛關注。溫向明教授研究團隊將加強與國內外重要運營商展開深層次的合作，提升在國際標準化組織的影響力，共同推動5G網絡切片管理編排的標準化進程，占領5G網絡切片管理編排及網絡操作系統的制高點，加速推動5G網絡切片管理編排系統在運營商網絡的商用。

萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 金若熙 公共管理學院/企業管理專業 2021 趙洋 計算機科學與技術學院/軟件工程專業 2018/2022 王美琳 管理學院/會計學專業 2018/2022 譚惠文 經濟學院/國際商務專業 2021 郭夢妍 藝術與考古學院/視覺傳達專業 2019/2023 徐舒婷 光華法學院/法學專業 2019/2023 布音塔娜 管理學院/工商管理專業 2018/2022 崔靖樂 光華法學院/法學專業 2020/2024 陶振宇 傳媒與國際文化學院/傳播學專業 2020/2024 三、指導教師 姓名 學院 職務/職稱 研究方向 王婧 傳媒與國際文化學院 副教授，博導 聲音研究、感官研究、表演學研究、藝術人類學 四、項目簡介 萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。團隊首次將人工智能與擬音技術相結合，以技術助力后期制作的同時，關注擬音技術中的情感注入和人文關懷，優化聲音后期制作行業的資源配置，提高后期制作的生產效率；同時降低部分場景的聲音后期制作門檻，豐富聲音的應用場景，將擬音技術的高質量聽覺體驗引入在線音頻、影視后期、游戲等多個領域。 團隊首先對傳統擬音師積累于硬盤中的無序聲音資源進行了細化的分類和打標，對其進行數字化編碼，完成了高質量聲音資源庫的打造，為喜愛創作視聽產品的用戶提供高質量的聲音資源。本庫聲音均采用影視制作標準，同時配以智能簡潔的檢索系統，改善了同類產品中標簽分類模糊雜亂、檢索困難、音質參差不齊的不足；同時配合專業后期配音教程與作品分享，做到“既以魚又以漁”，延伸產品價值。 其次，團隊將自動配音技術與海量音源庫相結合，開發有聲數字化聲音數據庫，團隊將進一步完善和細化聲音資源庫。同時深耕算法的研究和迭代，實現后期擬音的進一步智能化，該技術的應用場景將向專業視頻后期轉型，著重開發其在專業視頻后期聲音制作中的應用。

德力E8900系列5G NR信號分析儀是針對客戶對5G系統無線側全面測試而全新推出的平臺化產品，擁有9GHz全頻段掃描范圍，100MHz實時分析帶寬；具備的普通掃頻設備10倍的掃描速度、豐富的物理接口。對于無線發射系統或基站安裝、部署以及干擾排查提供了完整的測試方案。 功能特點 ● 9kHz-9GHz測試頻率范圍； ● 頻譜掃速可以達到30GHz/s(@7.8kHz) ，可對信號進行100%捕獲； ● 支持AOA測向方式，支持單機、聯機多點定位功能； ● 支持相關干涉測試體制，配合PAD可完成路測自動定位功能； ● 支持5G NR等多種移動通信系統解調分析功能； ● 高達100MHz的實時分析帶寬； ● 余輝頻譜，對疊加信號或突發信號有效監測； ● 可導出100MHz實時帶寬的IQ數據，支持第三方開發軟件對IQ數據進行分析； ● 10.1寸電容觸摸屏，具備“日間”、“現代”等多種操作模式。  

5G通信技術、嵌入式軟件開發、計算機技術等， 本科生、碩士研究生等全職聘用， 博士以上學歷考慮兼職聘請為技術顧問等

隨著5G與垂直行業的結合日益緊密，5G專網受到了廣泛關注。傳統5G專網大多依賴現有的運營商網絡設施，基站位置固定且建設成本高，無法滿足部分垂直領域低沉本、快速、靈活的布網需求。例如在應急搶險救災領域，在地面通信設施中斷受損等情況下，需要短時間快速進行網絡搭建，且網絡的服務區域需隨著救援人員的任務位置不斷變化；在礦業開采領域，隨著作業面的掘進，聯網機械設備的位置也在變化，由此也需要調整基站的位置。另外，對于長距離覆蓋的場景，單個5G基站由于覆蓋距離受限，難以滿足要求。 在上述需求驅動下，課題組提出了5G機動專網的概念，通過利用5G高速鏈路實現了5G基站和核心網間的無線連接（即無線回程），使基站部署位置不再受限于有線連接，與此同時，機動專網系統的基站和核心網具有便攜、輕量的特點，成本低、易部署、機動性好。由于系統的接入鏈路和回程鏈路均基于5G制式，整個系統相比現有Mesh組網方案具有顯著的高速率優勢，可在多跳組網下有效支撐全景視頻回傳、無線增強現實、遠程無人車操控、高清視頻通話等業務。圖1展示了系統使用的靈巧軟基站、霧小站和輕量核心網，圖2展示了一個具體的機動多跳傳輸方案和性能結果，圖3展示了所提方案在應急通信和軍事通信領域的應用前景。圖 1 機動專網核心設備介紹圖 2 機動組網系統拓撲圖 3 機動組網系統應用前景

隨著5G與垂直行業的結合日益緊密，5G專網受到了廣泛關注。傳統5G專網大多依賴現有的運營商網絡設施，基站位置固定且建設成本高，無法滿足部分垂直領域低沉本、快速、靈活的布網需求。例如在應急搶險救災領域，在地面通信設施中斷受損等情況下，需要短時間快速進行網絡搭建，且網絡的服務區域需隨著救援人員的任務位置不斷變化；在礦業開采領域，隨著作業面的掘進，聯網機械設備的位置也在變化，由此也需要調整基站的位置。另外，對于長距離覆蓋的場景，單個5G基站由于覆蓋距離受限，難以滿足要求。 在上述需求驅動下，課題組提出了5G機動專網的概念，通過利用5G高速鏈路實現了5G基站和核心網間的無線連接（即無線回程），使基站部署位置不再受限于有線連接，與此同時，機動專網系統的基站和核心網具有便攜、輕量的特點，成本低、易部署、機動性好。由于系統的接入鏈路和回程鏈路均基于5G制式，整個系統相比現有Mesh組網方案具有顯著的高速率優勢，可在多跳組網下有效支撐全景視頻回傳、無線增強現實、遠程無人車操控、高清視頻通話等業務。圖1展示了系統使用的靈巧軟基站、霧小站和輕量核心網，圖2展示了一個具體的機動多跳傳輸方案和性能結果，圖3展示了所提方案在應急通信和軍事通信領域的應用前景。 圖 1 機動專網核心設備介紹 圖 2 機動組網系統拓撲 圖 3 機動組網系統應用前景

5G新基建是國家的重要發展戰略，寬溫高可靠的25Gb/s DFB(分布反饋)激光器芯片是5G光傳輸核心光芯片，也是當前5G建設的卡脖子問題之一。自主可控的5G光模塊DFB激光器芯片對解決光通信“空芯化”問題，推進“中國芯”國家重大戰略實施，保障我國通信基礎設施安全具有重要的經濟和社會效益。因DFB激光器的微分增益隨溫度上升迅速下降，常規的DFB激光器面臨嚴重的高溫高帶寬瓶頸。面對5G應用要求的-40~85℃的寬溫應用場景，常規DFB激光器芯片往往是超頻運行，嚴重影響可靠性。因此，研制全國產寬溫25Gb/s DFB激光器芯片，同時兼顧低成本高可靠需求對推進“中國芯”國家重大戰略實施具有重要意義。 本成果創新性地提出一種溝中溝脊波導DFB激光器結構，相比較常規DFB激光器，在脊兩側對稱的刻蝕兩個溝槽。此結構可抑制注入載流子的橫向擴散，提高對光場的束縛，提高芯片帶寬，滿足芯片高速工作需要。芯片的高溫輸出光功率大于10mW，單模抑制比大于40dB，實測寬溫25Gb/s眼圖及誤碼率均達到商用需求。同時，相比較常規芯片，其制作過程只需多加一步簡單的刻蝕，無需二次外延，成本低，做了2000小時的老化試驗，其功率變化小于0.5%，具有高可靠性。 圖1（a）常規DFB激光器芯片截面圖（b）新型溝中溝脊波導DFB激光器芯片截面圖（c）新型溝中溝脊波導DFB激光器芯片概圖（d）（e）（f）分別為常規芯片、溝脊距為2μm、溝脊距為6μm SEM圖 圖2（a）（b）（c）25℃、55℃和85℃下不同溝脊距與常規芯片響應曲線對比（d）25℃、55℃和85℃下不同溝脊距與常規芯片響應帶寬對比，帶寬可提高3GHz 25℃和3.7GHz 85℃下芯片25Gb/s眼圖（g）25℃、55℃和85℃下芯片背靠背傳輸及10km傳輸誤碼率曲線 圖3（a）（b）25℃和85℃下常規芯片與溝中溝脊芯片2000小時老化實驗結果，功率變化小于0.5%

本發明公開了一種適用于5G毫米波通信的高增益漸變縫隙陣列天線，包括上層金屬、板材、下層金屬，所述上層金屬和下層金屬疊合在一起形成金屬層，所述金屬層刻蝕在板材上，所述金屬層由微帶轉SIW結構、一分八T型SIW功分器、二階感性窗和TSA天線單元組成。本發明結構緊湊、方便設計和安裝，T型SIW功分器輸出端口金屬過孔的引入，引入了感性加載，調整功分器輸出相位，使得天線在寬頻范圍內增益較高，從而提高了天線的增益帶寬，本發明提出的高增益漸變縫隙陣列天線適用于5G毫米波通信40.5～43.5GHz頻段。

本發明公開一種基于5G信號的DOA指紋庫定位方法，包括以下步驟：將初始區域劃分成多個微型小區，并對劃分的微型小區中的參考點的角度信息進行估計；然后將各個微型小區參考點的角度信息和相應小區的位置信息保存在指紋庫中，每隔固定的時間對指紋庫中的角度信息進行更新；使得當有目標在該區域時，通過估計目標的角度信息；與指紋庫中的角度信息進行匹配，確定該目標所在的小區，即可得到目標的位置信息，從而實現目標的定位。