-
公开(公告)号：CN117675486A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311802085.0
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力无线通信的信道估计方法，包括原始信息比特经过数字调制后得到OFDM符号，在OFDM符号中插入参考信号，采用最小均方误差估计算法对接收机接收到的参考信号进行信道估计；对所有参考信号的信道估计进行合并，对合并后结果做IDFT转换到时域，获得信道的时域冲击响应；计算噪声方差，并根据噪声方差移除信道时域冲击响应上的纯噪声项，并进行补零；采用N点快速傅立叶变换FFT将补零后的时域冲击响应转换到频域，得到原始信息比特位置对应的信道。本发明解决了现有技术中信道估计方法包括DFT插值、贝塞尔函数拟合等，通常需要预先知道信道的部分统计信息，无法做到自适应的问题。
-
公开(公告)号：CN112600873A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011328759.4
申请日：2020-11-24
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 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
Abstract: 本发明公开了一种5G环境下低时延高可靠的业务卸载方法及系统，基于使系统开销最小化的原则，将业务卸载方案、资源分配结合起来，用户的卸载策略由计算的任务卸载的开销决定，首先查看卸载向量中的零向量，找到卸载开销最小的终端，然后对资源块进行重新分配，对总开销进行计算，并与上次结果进行比较，根据比较的结果决定卸载策略，知道卸载向量中没有零向量，完成整个卸载方案。优点：本发明的卸载方法及系统计算量低，有效地降低了系统的总开销。
-
公开(公告)号：CN112601285B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202011352896.1
申请日：2020-11-26
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 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
IPC: H04W72/542 , H04W72/566 , H04W24/10
Abstract: 本发明公开了一种5G场景下的基于服务质量的资源分配方法，获取某一个基站中的某一个可用信道广播的信标信号；根据广播的信标信号，测量该信道的功率相关参数，根据功率相关参数计算信道的服务质量参数；获取上报信息，并传输到与终端连接的基站，所述上报信息包括信道的服务质量参数、业务类型和需要的速率估算值；控制基站根据收集的所述上报信息更新用户表格，根据更新的用户表格进行资源优先级分配；根据更新的用户表格以及资源优先级分配的结果将基站的资源分配给终端。优点：本发明的资源分配方法及系统，考虑了终端的运动状态和业务类型，根据终端的参数和终端的优先级分配资源，提高了系统的吞吐量。
-
公开(公告)号：CN112601285A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011352896.1
申请日：2020-11-26
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 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
Abstract: 本发明公开了一种5G场景下的基于服务质量的资源分配方法，获取某一个基站中的某一个可用信道广播的信标信号；根据广播的信标信号，测量该信道的功率相关参数，根据功率相关参数计算信道的服务质量参数；获取上报信息，并传输到与终端连接的基站，所述上报信息包括信道的服务质量参数、业务类型和需要的速率估算值；控制基站根据收集的所述上报信息更新用户表格，根据更新的用户表格进行资源优先级分配；根据更新的用户表格以及资源优先级分配的结果将基站的资源分配给终端。优点：本发明的资源分配方法及系统，考虑了终端的运动状态和业务类型，根据终端的参数和终端的优先级分配资源，提高了系统的吞吐量。
-
公开(公告)号：CN118300949A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410228424.7
申请日：2024-02-29
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种设备发现信号的处理方法及系统，在OFDM无线自组网通信系统中，当设备发送发现信号时，将每个OFDM符号上的能量集中在该OFDM符号的单个子载波上，该OFDM符号的其他任何一个子载波上均没有能量传输，具有能量传输的子载波的标号由该设备的TDID决定；接收端根据接收到的OFDM符号恢复所述发现信号；本发明的发现信号子载波没有经过信息调制，省去了导频以及信道估计，降低检测复杂度；单频率子载波发现信号的PAPR很低，降低了对功率放大器以及射频元器件的要求；同时，本发明对发现信号在伽罗华域进一步编码，经过编码后的发现信号支持多用户同时发送，能够消除解码歧义，降低检测错误。
-
公开(公告)号：CN117812747A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311802072.3
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04W74/00 , H04W74/08 , H04W74/0833
Abstract: 本发明公开了一种电力无线随机接入信号的处理方法及系统，所述方法应用于OFDM系统，包括生成随机接入信号，随机接入信号的循环前缀长度包含2倍的小区最大传输时延，接入信号尾部有保护时间，设备长度包含2倍的小区最大传输时延；随机接入信号以数据包的形式，利用随机接入信道从设备发往基站；基站在不知道接入信号实际到达时间的情况下，对接入信号中包含的信息M进行解码；所述系统包括设备和基站。本发明解决了现有技术中设备与基站随机接入流程冗长，设备接入时延较长等问题。
-
公开(公告)号：CN112134862A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010952432.8
申请日：2020-09-11
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的粗细粒度混合的网络异常检测方法及装置，先用粗粒度算法如孤立森林模型算法检测部分样本，充分利用粗粒度算法无需距离测量的特征以节约计算成本，再用细粒度如Kmeans算法对难以区分的样本进行测量，提高正确率。本发明解决了异常检测中准确率与运算成本难以权衡的问题，大多数情况下仅用粗粒度就能够判别出样本是否异常，直接输出结果；对于少部分无法准确判别的样本采用粗细粒度混合方法检测，以提高准确性。
-
公开(公告)号：CN112383477A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011142190.2
申请日：2020-10-22
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 蔡万升 , 罗威 , 王巧巧 , 李洋 , 龚亮亮 , 汪晓岩 , 叶彬彬 , 张影 , 王宝海 , 高亮 , 姜元建 , 殷伟俊 , 王斌 , 蒋政 , 顾辉 , 朱雪阳 , 顾仁涛
IPC: H04L12/729 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开了一种面向数据中心光网络的路由和频谱分配方法及装置，将每组业务流量整理成业务流量矩阵T；将业务流量矩阵T分别输入训练好的n×(n‑1)对数据中心间的路由分配神经网络，得到n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的路由类别，n为整数；将业务流量矩阵T分别输入训练好的n×(n‑1)对数据中心间的频谱分配神经网络，得到n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的频谱类别，n为整数；将n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的路由类别、频谱类别进行整合。本发明保证一定的资源利用率的同时实现资源的高速分配，而且深度学习技术在解决复杂问题上有着突出表现，神经网络强大的学习能力能够自主学习到输入输出之间的复杂关系，且前向计算复杂度低，耗时少，具有很高的效率。
-
公开(公告)号：CN112134862B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202010952432.8
申请日：2020-09-11
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N20/00 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的粗细粒度混合的网络异常检测方法及装置，先用粗粒度算法如孤立森林模型算法检测部分样本，充分利用粗粒度算法无需距离测量的特征以节约计算成本，再用细粒度如Kmeans算法对难以区分的样本进行测量，提高正确率。本发明解决了异常检测中准确率与运算成本难以权衡的问题，大多数情况下仅用粗粒度就能够判别出样本是否异常，直接输出结果；对于少部分无法准确判别的样本采用粗细粒度混合方法检测，以提高准确性。
-
公开(公告)号：CN112383477B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011142190.2
申请日：2020-10-22
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 蔡万升 , 罗威 , 王巧巧 , 李洋 , 龚亮亮 , 汪晓岩 , 叶彬彬 , 张影 , 王宝海 , 高亮 , 姜元建 , 殷伟俊 , 王斌 , 蒋政 , 顾辉 , 朱雪阳 , 顾仁涛
IPC: H04L45/125 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开了一种面向数据中心光网络的路由和频谱分配方法及装置，将每组业务流量整理成业务流量矩阵T；将业务流量矩阵T分别输入训练好的n×(n‑1)对数据中心间的路由分配神经网络，得到n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的路由类别，n为整数；将业务流量矩阵T分别输入训练好的n×(n‑1)对数据中心间的频谱分配神经网络，得到n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的频谱类别，n为整数；将n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的路由类别、频谱类别进行整合。本发明保证一定的资源利用率的同时实现资源的高速分配，而且深度学习技术在解决复杂问题上有着突出表现，神经网络强大的学习能力能够自主学习到输入输出之间的复杂关系，且前向计算复杂度低，耗时少，具有很高的效率。
