-
公开(公告)号：CN104332684A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410572854.7
申请日：2014-10-23
Applicant: 国家电网公司 , 国网安徽省电力公司信息通信分公司 , 安徽南瑞继远软件有限公司
IPC: H01P1/208
Abstract: 本发明公开了一种GSM紧凑型滤波器，在盒体的内部开有左、右谐振腔，在左、右谐振腔的内壁镀银，所述的左谐振腔呈S形，所述的右谐振腔呈3字形，在左、右谐振腔的内部分别安装有7个GSM信号大功率谐振电容控制杆，位于左、右谐振腔的顶部的两个GSM信号大功率谐振电容控制杆通过连接线连接，在盒体的左侧和下侧分别安装有信号输入端口SMA-KFD型端口连接器和信号输出端口SMA-KFD型端口连接器。本发明体积小，功率大，不但减小了整机系统的外型结构还扩大了移动基站的内部容量，具有长期使用不易损坏、安装紧固、损耗小、外型尺寸小、设计美观、信号传输通畅、安装维护方便等优点。
-
公开(公告)号：CN203617660U
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201320784210.5
申请日：2013-12-04
Applicant: 国网安徽省电力公司信息通信分公司 , 安徽南瑞继远软件有限公司
Abstract: 本实用新型涉及电力通信OPGW通信线路防振结构，包括OPGW通信线路本体，OPGW通信线路本体上设有固定档距的节点，在OPGW通信线路每个档距上安装有阻尼线，阻尼线的两端与每个档距的线路两端通过线夹固定在一起，每个档距间阻尼线的长度大于每个档距间OPGW通信线路长度，阻尼线形成弧形状。OPGW通信线路本体上设有至少一个防震锤。本实用新型提供了一种能够极大的降低OPGW线路在风中振动幅度，降低微风振动对光缆产生的疲劳危害。
-
公开(公告)号：CN202084867U
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201120183568.3
申请日：2011-06-02
Applicant: 安徽南瑞继远软件有限公司 , 武汉现代高科通信有限公司
IPC: H02G3/08
Abstract: 本实用新型涉及一种用户用电量信息采集系统中使用的公配箱，包括箱体和箱门，箱体内安装防雷模块，隔板将箱体的内部空间分隔成上箱体和下箱体，隔板的边沿处开设防水沟槽，箱体的底部对称开设散热孔。本实用新型通过在箱体内安装防雷模块，防雷模块使箱体具备防雷功能，提高了箱体的防护等级；同时，在隔板的边沿处开设防水沟槽，增强箱体的防水效果，在箱体底部开设散热孔，使防水与散热互不干扰，避免灰尘进入箱体内部，防尘效果好。
-
公开(公告)号：CN110139392B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201910372373.4
申请日：2019-05-06
Applicant: 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
Abstract: 本发明公开了一种LTE电力无线专网随机接入信道多重冲突检测方法，通过接入检测单元，对获取随机接入信道信息执行接收信号与基序列循环相关运算操作、二值化处理、噪声消除和波形尺寸调整等操作，基于深度学习的卷积神经网络，实现卷积神经网络检测模型粗训练和精训练，得到最终卷积神经网络检测模型，从而通过该卷积神经网络检测模型检测随机接入信道的前导码和识别冲突多重度。有益效果：采用基于深度学习的卷积神经网络检测RACH冲突，无需修改现有的协议栈，且可以在基站完成冲突检测，能获得更精确的冲突检测性能，提高了LTE电力无线专网的吞吐量、降低通信时延。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110197127B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910372389.5
申请日：2019-05-06
Applicant: 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
Abstract: 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。
-
公开(公告)号：CN110139392A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910372373.4
申请日：2019-05-06
Applicant: 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
Abstract: 本发明公开了一种LTE电力无线专网随机接入信道多重冲突检测方法，通过接入检测单元，对获取随机接入信道信息执行接收信号与基序列循环相关运算操作、二值化处理、噪声消除和波形尺寸调整等操作，基于深度学习的卷积神经网络，实现卷积神经网络检测模型粗训练和精训练，得到最终卷积神经网络检测模型，从而通过该卷积神经网络检测模型检测随机接入信道的前导码和识别冲突多重度。有益效果：采用基于深度学习的卷积神经网络检测RACH冲突，无需修改现有的协议栈，且可以在基站完成冲突检测，能获得更精确的冲突检测性能，提高了LTE电力无线专网的吞吐量、降低通信时延。
-
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
Applicant: 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
Abstract: 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。
-
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
Applicant: 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
Abstract: 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。
-
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
Applicant: 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
Abstract: 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。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.065 seconds)
