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公开(公告)号:CN116886220A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310871897.4
申请日:2023-07-14
IPC分类号: H04B17/345 , G06N3/049 , H04B17/309 , H04B17/336
摘要: 本发明公开了一种无线通信干扰识别方法、装置、设备及存储介质。获取无线通信系统对应的目标输入数据,其中,无线通信系统对应于目标变电站,目标输入数据包括目标干扰功率数据、目标信号质量数据和目标距离数据,目标干扰功率数据包括预设设备的接收信号频域干扰功率,目标信号质量数据包括预设终端的空口信号质量,目标距离数据包括预设设备与预设终端之间的距离;将目标输入数据输入至预设脉冲神经网络模型进行处理;根据预设脉冲神经网络模型的输出,确定无线通信系统的干扰识别结果。综合考虑能够表征干扰的多个数据,有效解决了现有的无线通信干扰识别方法,存在干扰识别准确率低的问题,取到了提高干扰识别准确率的有益效果。
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公开(公告)号:CN116886215A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310865413.5
申请日:2023-07-14
IPC分类号: H04B17/309 , H04W24/08
摘要: 本发明公开了一种底噪功率的估计方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取拟占用频段,对拟占用频段进行信号采集;将采集的拟占用频段信号划分为时域信号与频域信号,对时域信号与频域信号进行底噪电平估计,得到时域底噪信息和频域底噪信息;根据时域底噪信息和频域底噪信息确定拟占用频段的底噪功率。本发明提供的底噪功率的估计方法,通过从时域和频域两方面对底噪进行综合估计,可以准确评估拟占用频段的底噪功率,为下一步判断是否存在干扰提供了有力依据。
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公开(公告)号:CN112235728B
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202011089398.2
申请日:2020-10-13
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号: H04W4/029 , H04W4/38 , H04W4/70 , H04B10/079 , H04L41/044 , H04L41/0823 , H04L67/12 , H04L67/52
摘要: 本发明公开了一种基于智能接续盒的电力通信网络感知方法,包括:在电力通信网中部署智能接续盒;基于智能接续盒感知安装点的电力通信信息;将感知的电力通信信息传输至物联网平台。其中,智能接续盒包括电源层,数据采集层,业务控制层和数据传输层;所述数据采集层用于采集智能接续盒内部实时环境数据,位置数据,光缆线路连接状态和硬件信息;所述业务控制层用于接收远程物联网平台下发的指令,执行相应的动作;所述数据传输层用于存储所采集的信息并传输。本发明通过智能接续盒实现了电力通信网络终端的智能感知,通过实时环境、性能数据监视及基于光功率监测的故障定位,为运维人员提供数据支持和辅助决策,减轻了运维人员的工作量。
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公开(公告)号:CN111476408A
公开(公告)日:2020-07-31
申请号:CN202010223473.3
申请日:2020-03-26
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
摘要: 本发明公开了一种电力通信设备状态预测方法,包括采集待预测电力通信设备的特征数据;采用预设的混合注意力模型处理特征数据;将处理后的特征数据输入预设的LSTM,进行待预测电力通信设备状态预测。同时公开了相应的系统。本发明基于注意力机制和LSTM模型,构建端到端的设备状态预测框架,对采集的特征数据进行降维、信息挖掘,最终对网络节点上的设备运行状态进行预测,对于场景中数据维度高、特征稀疏时,状态预测效果较好。
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公开(公告)号:CN118714207A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410747670.3
申请日:2024-06-11
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 河海大学
摘要: 本发明公开了一种电力物联网协议适配方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括:获取待适配电力物联网设备的原始协议,从原始协议中提取原始属性信息,包括协议数据单元结构子信息、通信机制与时序子信息、网络层特征子信息、安全机制子信息、性能指标子信息、兼容版本子信息及设备控制子信息;通过预训练的Transformer模型的特征处理模块,对原始属性信息进行特征处理,得到核心特征序列;基于预设支持向量机模型在预定义的协议特征库中对核心特征序列进行协议匹配,确定待适配电力物联网设备所对应的目标协议。实现了电力物联网多协议间的自动适配,提高了协议适配的效率和准确率,提高了协议通信和交互的标准化和可扩展性。
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公开(公告)号:CN117956053A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410145799.7
申请日:2024-02-01
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 河海大学
IPC分类号: H04L69/22
摘要: 本发明公开了一种物联网数据的解析方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:确定待解析物联网数据与待解析物联网数据的解析协议对应的最近最久未使用表;其中,最近最久未使用表为采用最近最久未使用算法维护的数据表,包括候选解析协议集合及候选解析协议集合中所有候选解析协议对应的最近使用时间;结合设定神经网络算法,对待解析物联网数据进行解析协议概率预测,得到各候选解析协议的预测概率;根据各候选解析协议的预测概率与最近使用时间,确定各候选解析协议的匹配度评分;按照匹配度评分从大到小的顺序,依次利用各候选解析协议对待解析物联网数据进行解析,直到解析成功或遍历所有候选解析协议。
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公开(公告)号:CN117938646A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410127743.9
申请日:2024-01-29
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
IPC分类号: H04L41/08 , G06F9/50 , H04L41/0803
摘要: 本发明公开了一种白盒网络服务链编排方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:根据白盒节点集合、物理链路集合以及白盒节点对应的网络功能信息构建白盒网络;根据虚拟节点集合和虚拟链路集合构建服务链集合;根据白盒节点的上下文切换共享操作的总进程数量、白盒节点中由CPU完成的网络功能信息的负载平衡涉及的核心数、白盒节点中由CPU完成的网络功能信息和由可编程专用集成电路芯片完成的网络功能信息的切换次数、服务功能请求在白盒节点中所占用资源确定服务链集合中每一服务链中每一虚拟节点对应的白盒网络中的目标白盒节点,并根据虚拟节点对应的目标白盒节点进行服务链编排,通过本发明的技术方案,能够高效实现服务链的配置和管理。
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公开(公告)号:CN112399466B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202011260202.1
申请日:2020-11-12
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人: 郭波 , 吴子辰 , 田然 , 李霁轩 , 顾彬 , 苏杨 , 沈哲敏 , 洪涛 , 李璟辉 , 陈鹏 , 郭焘 , 纪大伟 , 戴件胤 , 张明轩 , 梁洋洋 , 巢玉坚 , 蔡新忠 , 夏轩 , 南天 , 查凡 , 邓伟 , 钱琦 , 徐士元 , 王烨 , 毛文杰
摘要: 本发明公开一种基于领域规则库的通信规则缺陷的分析方法,根据通信规则建立检测信息站,检测信息站通过接收检测请求,而后对需要检测的规则内容进行测试,测试完成后进行反馈,通过反馈信息对原规则库进行对应部位的修改,检测信息站包括信息收集模块、信息分析模块、信息显示模块,该分析方法通过检测信息站的设置对通信规则进行缺陷的检测,避免因缺陷造成通信规则带来的负面影响,凸显通信快速、便捷的特性。
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公开(公告)号:CN117290720A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311022799.X
申请日:2023-08-14
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N20/00
摘要: 本发明提供一种面向电力终端的个性化联邦多任务学习方法及相关设备,包括:根据K个相似的机器学习任务,将全局多任务模型划分为一个用于提取共同数据特征的基础模块和K个用于输出预测结果的特定任务模块;对于每个机器学习任务建立对应的逻辑簇,用于聚合和存储全局多任务模型,并将全局多任务模型和每个机器学习任务下发至所有电力终端进行联邦训练,以获得特定任务模块的更新梯度值;将对应的更新梯度值上传至边缘服务器,调度已逻辑簇执行全局聚合操作,以获得全局模块;将全局模块与基础模块进行组合,以获得更新的全局多任务模型。本发明提出一种基于逻辑簇的个性化联邦多任务学习框架,解决了电力物联网场景中多服务下的协作问题。
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公开(公告)号:CN111476408B
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202010223473.3
申请日:2020-03-26
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种电力通信设备状态预测方法,包括采集待预测电力通信设备的特征数据;采用预设的混合注意力模型处理特征数据;将处理后的特征数据输入预设的LSTM,进行待预测电力通信设备状态预测。同时公开了相应的系统。本发明基于注意力机制和LSTM模型,构建端到端的设备状态预测框架,对采集的特征数据进行降维、信息挖掘,最终对网络节点上的设备运行状态进行预测,对于场景中数据维度高、特征稀疏时,状态预测效果较好。
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