一种基于机器学习的调制方式参数盲检方法及装置

    公开(公告)号:CN108900454B

    公开(公告)日:2020-02-18

    申请号:CN201810689793.0

    申请日:2018-06-28

    Abstract: 本申请实施例提供了一种基于机器学习的调制方式参数盲检方法及装置,属于无线通讯技术领域。所述方法包括:获取第一待检信号的星座图数据,和预先存储的对应于预设的第一干扰设备的第一备选合成星座序列;通过预先存储的特征提取算法,根据所述第一备选合成星座序列和所述星座图数据,确定所述第一待检信号的第一特征向量;根据预先存储的特征映射算法和所述第一特征向量,确定所述第一特征向量对应的第二特征向量;通过所述第二特征向量、预先存储的所述第一待检信号的特征元素以及预先存储的分类模型,确定所述第一干扰设备的调制方式。采用本发明,可以提高低信噪比场景中的盲检准确率。

    一种基于机器学习的调制方式参数盲检方法及装置

    公开(公告)号:CN108900454A

    公开(公告)日:2018-11-27

    申请号:CN201810689793.0

    申请日:2018-06-28

    Abstract: 本申请实施例提供了一种基于机器学习的调制方式参数盲检方法及装置,属于无线通讯技术领域。所述方法包括:获取第一待检信号的星座图数据,和预先存储的对应于预设的第一干扰设备的第一备选合成星座序列;通过预先存储的特征提取算法,根据所述第一备选合成星座序列和所述星座图数据,确定所述第一待检信号的第一特征向量;根据预先存储的特征映射算法和所述第一特征向量,确定所述第一特征向量对应的第二特征向量;通过所述第二特征向量、预先存储的所述第一待检信号的特征元素以及预先存储的分类模型,确定所述第一干扰设备的调制方式。采用本发明,可以提高低信噪比场景中的盲检准确率。

    基于遗传算法的电价优化方法及装置

    公开(公告)号:CN116012078A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202211528564.3

    申请日:2022-11-30

    Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法的电价优化方法及装置,其中所述基于遗传算法的电价优化方法包括:获取M个原始种群,原始种群包括多个个体,多个个体分别为日前一个预设时段内不同时刻的初始电价;针对每一个原始种群,利用遗传算法对原始种群进行迭代更新处理,在达到迭代终止条件的情况下得到目标种群,目标种群包括多个目标子个体,目标子个体为对原始种群中的部分个体对应的原始电价进行更新后的更新电价;基于每一个目标种群中各目标子个体,确定当日每个预设时段的优化电价。通过上述方法,提高了电能源的利用率,对当日每个预设时段的电价进行优化,能够实现虚拟电厂控制中心盈利最大化及虚拟电厂运营成本最小化。

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