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1. 痛點問題 自主泊車功能的測試測評相比傳統車輛測評更為復雜，而且條件更加嚴格。 如依照傳統車輛主動安全測試方法對自主泊車功能進行測試，為了達到較高的安全性，則需要進行大量場地測試，其時間與金錢成本較大，如何在降低測試量的同時確保自主泊車功能的安全性成為痛點問題。 2. 解決方案 基于最大全局侵占率搜索的車輛自主泊車功能測評方法，該方法通過搭建仿真平臺，對待測自主泊車功能和場景分析，對最差泊車場景進行全局搜索，搜索以最大全局侵占率為輸出。通過實地再現最差泊車場景對待測自主泊車功能進行驗證，如果待測自主泊車功能在最危險場景下可滿足運行要求，則認定該待測自主泊車功能通過測評。 3.合作需求 1）尋求孵化資源，工程化、產品化所需的資金、實驗場地與試驗設備、相關領域的開發團隊等； 2）尋求資源對接，目標合作領域為自動駕駛汽車領域，目標合作企業為主機廠或車輛檢測單位。

無人機全稱“無人駕駛飛行器”，（Unmanned Aerial Vehicle）英文縮寫為“UAV”，是利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機。它涉及傳感器技術、通信技術、信息處理技術、智能控制技術以及航空動力推進技術等，是信息時代高技術含量的產物。無人機價值在于形成空中平臺，結合其他部件擴展應用，替代人類完成空中作業。隨著無人機研發技術逐漸成熟，制造成本大幅降低，無人機在各個領域得到了廣泛應用，除軍事用途外，還包括農業植保、電力巡檢、警用執法、地質勘探、環境監測、森林防火以及影視航拍等民用領域，且其適用領域還在迅速拓展。機載處理器是整個無人機系統的核心，處理各種傳感器信息進行定位與識別，是智能無人機的“大腦”。飛行控制器接收機載處理器發送來的位置，速度，加速度指令，經過控制器轉化成四個螺旋槳電機的轉速，控制飛機平衡姿態，完成任務，是智能無人機的“小腦”。

 本技術涉及一種輪式車輛慣導系統的自動標定、運動對準即自主定位方法，即如何在不借助參考路標點和其他外部傳感器如GPS的條件下，實現實際路況下的慣導系統與車體間安裝關系和里程計標度因數的自動標定，以及車輛行駛中的慣導系統運動對準與自主定位，抑制環境因素對里程計輔助效果的影響，提升陸用車輛導航系統的自主性、快速性、可維護性、環境適應性和精度指標。 慣性/里程計組合導航系統通常采用兩種組合方式：航跡推算方式和反饋組合方式。航跡推算方式是一種簡單的次優組合，它以慣性導航系統提供姿態基準，以里程計提供行程增量并在參考坐標系中投影累加得到當前位置；反饋組合方式則將里程計輸出作為慣導系統的獨立外部觀測，反饋校正慣導系統的導航參數誤差以及部分慣性器件誤差，同時利用慣導系統的短期穩定性修正里程計標度因數誤差。下表給出了兩種組合方式的優缺點對比。反饋組合方式具有航跡推算方式所不具有的很多潛在優勢，如在信息空間配準的前提下，反饋組合方式能夠抑制環境因素對慣性器件精度和里程計精度的影響，如不依賴外部路標點實現慣性器件誤差和里程計標度因數誤差的自我修正，并緩解車輪的短時打滑問題等。

D2D 異構網絡技術（即終端直通技術），不需要通過基站或核心網進行數據中轉和處理，只需在移動終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數據，為突破上述技術瓶頸提供了一種新型的網絡架構。目前，D2D 技術已被IMT-2020（5G）推進組確定為第5代移動通信系統的關鍵技術之一。然而，D2D 通信無線資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優化。由于移動終端的電池容量有限，一旦忽視數據傳輸中對能量效率的優化，將使得數據傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無法及時傳達，嚴重影響服務質量和用戶體驗。針對4G 智能手機的用戶調查結果表明，只有不到25%的用戶對手機續航時間表示滿意，手機續航時間已經成為影響用戶滿意度和品牌忠誠度的關鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內在關聯，其研究結果表明，在考慮實際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡單的單調遞減關系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現先單調遞增后單調遞減的特性。通過上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會帶來移動終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對D2D異構網絡頻譜資源復用的復雜場景，將針對能效最優的NP難聯合資源分配問題轉換為用戶偏好下的隨信道狀態和干擾水平而動態變化的一對一匹配問題，并通過采用穩定匹配理論、非合作博弈理論、非線性優化理論來解決能效優化問題。研究結果表明，在保障QoS情況下，相比傳統的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動終端的功率消耗降低200%以上。，本項目的核心研究方向正是將節能減排戰略方針落實到移動通信的基礎研究領域中，與國家中長期科技發展方向和國際通信產業長期發展趨勢相一致，將在技術、環境和經濟等多個方面具有重要的研究意義和實用價值。 　　 課題組負責人周振宇自參加工作起即投入到異構網絡資源分配、干擾協調、移動性管理、自組織組網等方面的研究工作中，作為項目負責人，先后主持了多項國家級、省部級科研項目，包括國家自然科學基金青年科學基金項目、北京市自然科學基金青年科學基金項目、北京市優秀人才計劃項目等，積累了深厚的理論基礎和豐富的研究經驗。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等通信領域主流期刊發表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領域旗艦會議發表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　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（美國科學院院士、加拿大科學院院士、英國皇家科學院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國移動研究院首席科學家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領域頂級期刊引用和正面評價。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內僅選拔1 篇）、IEEE 通信協會綠色通信與計算專委會最佳論文獎（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會議上頒獎） 　　目前擔任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國際學術期刊的編輯及客座編輯，擔任IEEE ISADS’15 智能電網通信與網絡技術專題研討會聯合主席，擔任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國際學術會議的技術委員會委員。在國際標準化方面，擔任IEEE 異構網絡授權/非授權頻譜融合標委會工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應邀在IEEE 車輛技術協會旗艦會議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報告（報告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優秀人才計劃”，2017 年入選IEEE 高級會員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國國家自然科學基金委項目61601180和61601181，中央高校基礎研究基金資助項目2014MS08和2016MS17，日本學術振興會JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項目資助。

高校科技成果盡在科轉云

本發明公開了一種基于 D2D 和上行 NOMA 的兩用戶通信方法，包括：獲取當前網絡信息和用戶信息；兩個用戶需要在通信時長 T 內完成各自的數據傳輸，當距離上滿足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}時，用戶 i 在通信時長 T 內使用全部頻譜資源將數據量 Di 通過D2D 方式傳輸給用戶 j；用戶 j 工作在 FD 模式，在通信時長 T 內使用全部頻譜資源通過 NOMA 方式將數據量 Di 和 Dj 上傳給基站，其中用戶 i 的數據作為強用戶數據，基站首先對其進行解碼，然后再解碼用戶 j 的數據；本發明提供的結合 D2D 技術的上行 NOMA 高能效通信方法，與采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保證系統頻譜效率不變的情況下，較好地提升了系統能效。

糖基化修飾是一種廣泛存在且重要的蛋白質翻譯后修飾，由糖基轉移酶催化形成。抗體、疫苗等許多臨床治療性蛋白質都具有特異性糖基化修飾，且對蛋白活性至關重要。基于糖基轉移酶的化學酶法合成方法，是獲得均一糖蛋白的有效手段之一。因此，找尋性質優良的各種糖基轉移酶十分關鍵。對比真核細胞，細菌來源的糖基轉移酶具有易表達純化和催化產率高等優良性質，常被改造為人工合成糖蛋白的工具酶。然而，蛋白O-連接糖基化修飾在原核生物與真核生物之間并不保守，這成為了利用細菌糖基化系統生產真核生物O-糖蛋白的一大瓶頸。為了解決這個問題，陳興教授課題組對病原菌-宿主相互作用中的蛋白質糖基化進行了探索。   某些病原菌入侵宿主細胞后，會分泌具有糖基轉移酶活性的效應蛋白。這些效應蛋白往往利用宿主的糖供體，并且修飾宿主的靶蛋白。因此，對這類糖基轉移酶的工程化，可為實現真核生物O-糖蛋白的合成提供新的有效策略。嗜肺軍團菌效應蛋白SetA具有O-葡萄糖轉移酶活性，然而其底物蛋白尚未被鑒定。 本研究首先開發了能夠實現特異性標記和選擇性富集的化學酶法策略。他們設計被SetA利用的生物正交基團修飾的糖供體（尿苷二磷酸-6-疊氮-葡萄糖，UDP-6AzGlc），將疊氮葡萄糖6AzGlc轉移至底物蛋白。通過點擊化學反應，與可切割生物素探針連接，實現對底物蛋白的選擇性富集和位點特異性質譜鑒定(下圖)。質譜分析鑒定到分布于276個蛋白的317個O-glucose修飾位點。天然糖供體標記及軍團菌侵染實驗，驗證了SetA可以修飾眾多的底物蛋白。

（專利號：ZL 201410445750.X） 簡介：本發明公開了一種米粒狀α-Fe2O3納米粉末的制備方法，屬于納米材料制備技術領域。該方法首先采用Fe2(SO4)3和NaOH為原材料、十六烷基三甲基溴化銨(C19H42BrN)為表面活性劑，水熱法制備針狀的FeOOH粉末；然后將FeOOH粉末在馬弗爐中以10℃/min的升溫速率從室溫升到1000℃后直接冷卻，即得米粒狀的α-Fe2O3納米粉末。采用該方法所制備的α-Fe2O3呈現較為均

（專利號：ZL 201410445750.X） 簡介：本發明公開了一種米粒狀α-Fe2O3納米粉末的制備方法，屬于納米材料制備技術領域。該方法首先采用Fe2(SO4)3和NaOH為原材料、十六烷基三甲基溴化銨(C19H42BrN)為表面活性劑，水熱法制備針狀的FeOOH粉末；然后將FeOOH粉末在馬弗爐中以10℃/min的升溫速率從室溫升到1000℃后直接冷卻，即得米粒狀的α-Fe2O3納米粉末。采用該方法所制備的α-Fe2O3呈現較為均