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公开(公告)号：CN110224956B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910372387.6
申请日：2019-05-06
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于干扰清洗和两阶段训练卷积神经网络模型的调制识别方法，该方法首先利用采集到的调制信号样本序列生成原始的周期相关特征数字谱图，并对其进行泛化奇异值分解操作、空间划分操作、消除噪声操作和抑制串扰操作等处理得到原始的最终周期相关特征数字谱图然后对卷积神经网络执行两阶段训练得到卷积神经网络模型，实现对输入的调制信号进行调制模式的识别、分类。显著特点：提高调制识别和分类准确性的同时，降低复杂度；能消除加性噪声并抑制来自相邻信道的串扰，增强训练和识别信号数据的真实性；提高了调制识别的泛化能力。
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公开(公告)号：CN109257757B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201810967867.2
申请日：2018-08-23
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种面向电力无线专网的干扰分析系统，该系统包括：综合分析单元和多个电磁干扰监测装置，综合分析单元包括：干扰识别模块和干扰定位模块；各电磁干扰监测装置采集无线信号，当无线信号的场强值超过预警门限值时，判定无线信号为干扰信号并生成预警信号，将干扰信号和预警信号发送至综合分析单元，预警信号包含预警信息和发送预警信号的第一电磁干扰监测装置的位置信息；干扰识别模块根据预警信息和干扰信号识别干扰类型，并将干扰类型发送至干扰定位模块；干扰定位模块根据第一电磁干扰监测装置的位置信息、干扰信号及干扰类型确定干扰源的位置。通过实施本发明，实现了电网无线侧的干扰预警和定位，保证了电网的稳定运行。
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公开(公告)号：CN113596921A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110598332.4
申请日：2021-05-31
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种公平自适应数据速率分配和功率控制方法，包括获得使所有已部署的数据速率冲突概率相等的数据速率分布；基于相等的数据速率分布生成功率功控制方案，本发明通过部署可实现相等冲突概率的最公平数据速率比并控制传输功率，使其在安全的范围内平衡所有节点的接收功率，从而实现公平的数据提取速率，并同时降低捕获效果。无论节点与网关的距离如何，都能为所有节点实现几乎统一的数据提取速率，并且通过不使用过高的传输功率来维持节点的生命周期。
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公开(公告)号：CN113507171A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110952893.X
申请日：2021-08-19
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了基于北斗和5G的电力巡检设备高精度监控系统及设备，现提出如下方案，其包括变电站，所述变电站内设有多个检测区，所述变电站的底部内壁设有多个分别位于检测区内的电动车，所述检测区相互远离的一侧内壁均固定连接有放置架，所述放置架内设有多个电力设备，本发明通过启动驱动电机带动第一转轴转动，通过第一转动板的往复转动带动第一滑杆和转动杆往复滑动对放置架内X方向上的电力设备进行检测，启动转动电机能够使固定块上下移动对Y方向的电力设备进行检测，且在固定块移动检测时通过第一距离感应器和第二距离感应器将第一距离感应器移动的数据传输至北斗导航系统，精准确定存有隐患电力设备的精准位置。
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公开(公告)号：CN110224956A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910372387.6
申请日：2019-05-06
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于干扰清洗和两阶段训练卷积神经网络模型的调制识别方法，该方法首先利用采集到的调制信号样本序列生成原始的周期相关特征数字谱图，并对其进行泛化奇异值分解操作、空间划分操作、消除噪声操作和抑制串扰操作等处理得到原始的最终周期相关特征数字谱图 然后对卷积神经网络执行两阶段训练得到卷积神经网络模型，实现对输入的调制信号进行调制模式的识别、分类。显著特点：提高调制识别和分类准确性的同时，降低复杂度；能消除加性噪声并抑制来自相邻信道的串扰，增强训练和识别信号数据的真实性；提高了调制识别的泛化能力。
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公开(公告)号：CN110197127A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910372389.5
申请日：2019-05-06
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的无线信号检测与电磁干扰分类系统及方法，利用分布式部署的频谱监测节点获得的观测数据，基于复值观测数据并行执行两类信号特征挖掘，得到无线信号检测数据集和电磁干扰分类数据集，并基于两类数据集并行训练两组卷积神经网络，再利用训练后的两组卷积神经网络分别检测无线信号和执行电磁干扰分类。有益效果：有利于提高无线信号检测和电磁干扰分类的准确性，对两类数据集执行泛化奇异值分解和空间划分，能消除加性噪声并抑制来自相邻信道的串扰，增强数据的真实性，且无线信号检测和电磁干扰分类并发进行，效率高、响应快。
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公开(公告)号：CN108768489A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810509865.9
申请日：2018-05-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
发明人： 韦磊 , 赵永生 , 郭雅娟 , 汪玉成 , 许海清 , 刘柱 , 朱道华 , 秦浩 , 李温静 , 孙云晓 , 吴庆 , 吕玉祥 , 李岩 , 周超 , 杨阳 , 姜海涛 , 王兴涛 , 刘智威 , 郭静 , 李帅
摘要： 本发明公开了一种FD‑TPSR网络系统及其中继节点部分干扰消除与目的节点接收信号检测方法，包括半双工源节点、第一全双工中继节点、第二全双工中继节点以及半双工目的节点；源节点与第一全双工中继节点、第二全双工中继节点分别无线连接；第一全双工中继节点、第二全双工中继节点之间无线连接，第一全双工中继节点、第二全双工中继节点分别与目的节点无线连接；源节点设置有信道编码模块、二进制相移键控调制模块；中继节点均设置有全双工通信模块、放大转发模块、信道状态信息获取模块、网络同步模块、正交传输模块；目的节点设置有信道状态信息获取模块、匹配滤波模块、并行干扰消除模块。有益效果：通过建立新型FD‑TPRS网络系统，设计简化，计算复杂度和硬件成本低；结构简单，处理时延短。
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公开(公告)号：CN118921230A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411281628.3
申请日：2024-09-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了网络安全防御领域的一种基于攻击吸引力的动态蜜罐调度方法及装置，其方法包括：获取各蜜罐的攻击吸引力和可吸引的攻击类型集合；响应于目标网络受到流量攻击，获取流量攻击的攻击类型；遍历所有的蜜罐，筛选攻击类型集合中存在流量攻击的攻击类型的蜜罐；取筛选出的蜜罐中攻击吸引力最大的蜜罐作为目标蜜罐，将流量攻击迁移到目标蜜罐；其中，获取各蜜罐的攻击吸引力包括：获取目标网络的网络日志；对网络日志进行特征提取并计算蜜罐的优先度；根据服务类型列表、攻击类型列表、服务类型集合以及攻击类型集合，计算蜜罐的相似度评分；根据蜜罐的优先度和相似度评分计算蜜罐的攻击吸引力。本发明大大提高了构建的蜜网环境真实度。
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公开(公告)号：CN118862086A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410898019.6
申请日：2024-07-05
IPC分类号： G06F21/57 , G06F21/56 , G06F9/455 , G06F18/241 , G06F8/53 , G06N3/042 , G06N3/084 , G16Y10/35 , G16Y40/50
摘要： 一种基于深度学习的电力物联网系统容器漏洞检测方法和系统。对容器进行静态分析，获得容器应用运行过程中需要调用的系统调用集合；对系统调用函数进行风险等级分类，根据等级分类从系统调用集合确定系统调用白名单；构建电力物联网系统边端设备容器的运行环境，采集多个容器的系统调用数据并进行预处理，得到系统调用序列，基于系统调用白名单对系统调用序列进行过滤；根据风险等级分类及频率特征对系统调用序列进行量化评分和去冗余；构建深度学习异常检测模型，利用训练后的模型对去冗余后的系统调用序列进行分类判定，对于异常序列进行告警。本发明的方案在提升电力物联网系统漏洞检测效率的同时，降低漏洞误报率，以保证容器及应用程序的安全。
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公开(公告)号：CN118764308A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411151065.6
申请日：2024-08-21
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种电力近场网络与边端设备威胁源行为识别检测方法，属于电力系统安全技术领域，方法包括：基于多类特征类型的特征指标对电力近场网络设备和边端设备进行数据采集，获取包含多种数据类型的特征数据、特征数据时间序列的原始特征数据集；对所述原始特征数据集进行预处理，获取统一的时间序列统计特征数据集；提取所述统一的时间序列统计特征数据集的统计特征，根据所述统计特征获取最重要特征数据集；根据所述最重要特征数据集，利用机器学习算法生成威胁检测结果，并根据所述威胁检测结果获取威胁报告。该方法能够提高威胁源检测的精度和识别威胁的效率。
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