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公开(公告)号：CN110166387A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910429537.2
申请日：2019-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络识别信号调制方式的方法及系统，属于信号检测与识别技术领域。本发明方法，包括：对信号源发出的两路无噪信号的其中一路无噪信号加入噪声；生成高阶累积量和二维矩阵作为训练标签，生成高阶累积量和二维矩阵作为数据输入量；获取多个去噪特征模型，生成识别模型；获取信号源发出的信号，提取I/Q信息，截断I/Q信息的高阶累积量并生成二维矩阵，将二维矩阵送入识别模型中对信号进行调制识别并输出信号调制方式。本发明提高了分类器的泛化能力和识别准确率；降低了实际接收信号样本数，利用无监督去噪声自编码有效抑制噪声的影响，提高最终识别模型的准确率。
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公开(公告)号：CN110166387B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910429537.2
申请日：2019-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L27/00 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络识别信号调制方式的方法及系统，属于信号检测与识别技术领域。本发明方法，包括：对信号源发出的两路无噪信号的其中一路无噪信号加入噪声；生成高阶累积量和二维矩阵作为训练标签，生成高阶累积量和二维矩阵作为数据输入量；获取多个去噪特征模型，生成识别模型；获取信号源发出的信号，提取I/Q信息，截断I/Q信息的高阶累积量并生成二维矩阵，将二维矩阵送入识别模型中对信号进行调制识别并输出信号调制方式。本发明提高了分类器的泛化能力和识别准确率；降低了实际接收信号样本数，利用无监督去噪声自编码有效抑制噪声的影响，提高最终识别模型的准确率。
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公开(公告)号：CN111711538B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202010514935.7
申请日：2020-06-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 吴赛 , 王智慧 , 马宝娟 , 丁慧霞 , 李哲 , 孟萨出拉 , 杨德龙 , 段钧宝 , 郑伟军 , 邵炜平 , 陈鼎 , 方景辉 , 吴国庆 , 唐锦江 , 王莹 , 唐子行 , 席林晗
IPC: H04L12/24 , H04L12/851
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习分类算法的网络优化方法及系统，包括：步骤1、数据链路层中的业务分类器将数据采集层采集的业务进行分类，并贴上相应类标签；步骤2、业务分类器将分类结果传递到位于数据处理层的总控制器，总控制器根据分类结果，计算最优调度策略，并根据最优调度策略为业务节点进行载波的调度、基站资源的分配，同时对业务节点的发射功率进行控制，实现网络优化。本发明相较于传统的根据业务优先级分配资源的方法，考虑了与其他业务之间的影响，从而提高频谱资源的利用率，可以实现更高的网络效用。
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公开(公告)号：CN111191515A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911234417.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高精度频谱识别方法及系统，其中方法包括：对加入噪声的已调信号进行预处理，对经过预处理的已调信号进行计算，获取归一化的循环相关熵谱图；根据所述循环相关熵谱图分析各调制方式在不同信噪比下的循环相关熵谱图特征；将所述循环相关熵谱图特征划分为训练集和测试集，利用所述训练集和所述测试集对深度学习网络进行训练，获取训练后的深度学习网络；通过训练后的深度学习网络对待识别信号进行识别，输出所述待识别信号的调制方式。
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公开(公告)号：CN111191515B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN201911234417.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高精度频谱识别方法及系统，其中方法包括：对加入噪声的已调信号进行预处理，对经过预处理的已调信号进行计算，获取归一化的循环相关熵谱图；根据所述循环相关熵谱图分析各调制方式在不同信噪比下的循环相关熵谱图特征；将所述循环相关熵谱图特征划分为训练集和测试集，利用所述训练集和所述测试集对深度学习网络进行训练，获取训练后的深度学习网络；通过训练后的深度学习网络对待识别信号进行识别，输出所述待识别信号的调制方式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111711538A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010514935.7
申请日：2020-06-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 吴赛 , 王智慧 , 马宝娟 , 丁慧霞 , 李哲 , 孟萨出拉 , 杨德龙 , 段钧宝 , 郑伟军 , 邵炜平 , 陈鼎 , 方景辉 , 吴国庆 , 唐锦江 , 王莹 , 唐子行 , 席林晗
IPC: H04L12/24 , H04L12/851
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习分类算法的网络优化方法及系统，包括：步骤1、数据链路层中的业务分类器将数据采集层采集的业务进行分类，并贴上相应类标签；步骤2、业务分类器将分类结果传递到位于数据处理层的总控制器，总控制器根据分类结果，计算最优调度策略，并根据最优调度策略为业务节点进行载波的调度、基站资源的分配，同时对业务节点的发射功率进行控制，实现网络优化。本发明相较于传统的根据业务优先级分配资源的方法，考虑了与其他业务之间的影响，从而提高频谱资源的利用率，可以实现更高的网络效用。
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公开(公告)号：CN113709756A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111056915.0
申请日：2021-09-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
Inventor： 段钧宝 , 王智慧 , 马宝娟 , 孟萨出拉 , 吴赛 , 丁慧霞 , 郑伟军 , 邵炜平 , 杨德龙 , 朱思成 , 胡悦 , 韩金侠 , 刘恒 , 西本民 , 张健明 , 孙娟娟 , 张鑫
Abstract: 本发明提供一种天线增益的空间滤波方法、系统、设备及存储介质，方法包括：对无线网络规划仿真中的天线增益进行散射处理，得到多个三维的扩散角度；获取天线与观察接收点在系统中的方位角与下倾角，并计算出观察接收点相对于天线的方位角与下倾角；通过融合插值法得到空间中天线在观察接收点方向上的增益值；将多个三维的扩散角对应的增益值进行增益合并；增益合并后的增益值作为天线滤波后的天线增益。该方法可以用于辅助电力无线专网建设的网络规划工作，在原有的无线网络规划基础上，添加了空间滤波模块，使得电力无线专网的信号传播模型更加准确。
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公开(公告)号：CN113709756B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111056915.0
申请日：2021-09-09
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
Inventor： 段钧宝 , 王智慧 , 马宝娟 , 孟萨出拉 , 吴赛 , 丁慧霞 , 郑伟军 , 邵炜平 , 杨德龙 , 朱思成 , 胡悦 , 韩金侠 , 刘恒 , 西本民 , 张健明 , 孙娟娟 , 张鑫
Abstract: 本发明提供一种天线增益的空间滤波方法、系统、设备及存储介质，方法包括：对无线网络规划仿真中的天线增益进行散射处理，得到多个三维的扩散角度；获取天线与观察接收点在系统中的方位角与下倾角，并计算出观察接收点相对于天线的方位角与下倾角；通过融合插值法得到空间中天线在观察接收点方向上的增益值；将多个三维的扩散角对应的增益值进行增益合并；增益合并后的增益值作为天线滤波后的天线增益。该方法可以用于辅助电力无线专网建设的网络规划工作，在原有的无线网络规划基础上，添加了空间滤波模块，使得电力无线专网的信号传播模型更加准确。
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公开(公告)号：CN113794528B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111044523.2
申请日：2021-09-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 王智慧 , 胡悦 , 孟萨出拉 , 丁慧霞 , 汪洋 , 杨德龙 , 朱思成 , 马宝娟 , 韩金侠 , 张庚 , 吴赛 , 段钧宝 , 王亚男 , 西本民 , 刘恒 , 滕玲 , 李健 , 张慧 , 张彤彤 , 张少军 , 邢宁哲 , 金燊 , 杨纯 , 王正英 , 郑伟 , 章晨宇
IPC: H04J3/06
Abstract: 本发明属于电力系统领域，公开了一种电力5G网络授时的时频同步评测装置及方法，包括5G授时模组、原子钟单元以及测试服务器；5G授时模组以及原子钟单元均与测试服务器连接；5G授时模组用于获取电力5G网络的授时时频信息，并发送至测试服务器；原子钟单元用于获取基准时频信息并发送至测试服务器；测试服务器用于比较授时时频信息与基准时频信息，得到授时时频信息与基准时频信息之间的误差，作为时频同步评测结果。通过设置5G授时模组直接获取电力5G网络的授时时频信息，以此作为评测对象与基准时频信息进行对比，直接得到电力5G网络的授时精度，与5G终端高精度授时采用的方法一致，能够正确且更加精确地评估5G网络下授时的精度。
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公开(公告)号：CN114298433B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111674965.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
IPC: H04W16/18 , H04W16/22 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于基站选址技术领域，特别涉及一种变电站内5G基站选址方法、装置、设备及介质；所述方法包括：S1、获取变电站物理环境模型；S2、在变电站物理环境模型中确定变电站空间电磁场对5G基站直接耦合干扰的干扰区域SA，满足5G基站选址的初步区域为#imgabs0#S3、基于雷击变电站物理环境模型内避雷针通过接地网耦合对5G基站电源端口的传导干扰，在区域#imgabs1#中确定5G基站选址的接地网节点位置；S4、基于变电站物理环境模型空间电磁场通过传导耦合对5G基站电源端口的传导干扰，在步骤S3中选出的接地网节点位置中确定最终选择的节点位置。本发明解决了现有技术无法完成变电站内5G基站选址的技术问题。
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