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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：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：CN108768489B
公开(公告)日：2021-01-29
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： 本发明公开了一种基于FD‑TPSR网络系统的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。
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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
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。
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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
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：CN110139392A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910372373.4
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。
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公开(公告)号：CN114157642A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111525814.3
申请日：2021-12-14
申请人： 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
摘要： 本发明提供一种运营商无线公网接入电力系统内网的部署方法及装置，确定电力业务在运营商无线公网下的多个网络传输链路，进而计算每个网络传输链路对于目标电力业务的匹配程度，进一步根据匹配程度最高的网络传输链路构建目标电力业务的网络架构。本发明提出针对电力业务的网络架构制定方案，形成了完整的、统一的业务网络部署策略。
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公开(公告)号：CN112529393B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011410512.7
申请日：2020-12-03
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力终端通信接入网的通信方式确定方法及装置，实现中首先构建评价指标体系，其中含至少两级评价指标，且相同级别的父评价指标下对应的子评价指标的数量相同，然后分别确定所有末级指标的指标权重和各个备选通信技术对应的每一个末级指标的技术评分，将备选通信技术的所有末级指标加权求和，得到该备选通信技术的最终技术评分，以供选取参考。上述实现中，评价指标体系中相同级别的父评价指标下对应的子评价指标的数量相同，从而实现了指标数量均衡的模型体系，基于层次分析法，使得各末级指标的权重不会出现非期望下的过大或过小，避免造成评分结果的偏差，使得评价结果更加准确。
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