到达时间非视距误差消除方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113960578A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111210640.1

    申请日:2021-10-18

    Abstract: 本发明属于通信技术领域,公开了一种到达时间非视距误差消除方法、系统、设备及可读存储介质,获取到达时间观测序列,当前环境的非视距环境特征以及到达时间观测序列中初始采样时刻的到达时间观测向量的无非视距误差到达时间估计值和非视距误差估计值,确定预设的卡尔曼滤波器的状态转移矩阵,得到误差消除卡尔曼滤波器,针对各采样时刻的到达时间观测向量:将上一采样时刻的到达时间观测向量的无非视距误差到达时间估计值和非视距误差估计值以及当前采样时刻的到达时间观测向量,输入误差消除卡尔曼滤波器,得到到达时间观测序列中各采样时刻的到达时间观测向量的无非视距误差到达时间估计值和非视距误差估计值。无需对非视距误差进行鉴别,不存在虚警和漏报的问题,并有效提升到达时间估计值的精度。

    一种数据中心电池充放电优化控制方法及装置

    公开(公告)号:CN113131584A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110455530.5

    申请日:2021-04-26

    Abstract: 本申请公开了一种数据中心电池充放电优化控制方法及装置,方法包括:获取数据中心电池的参数信息,所述参数信息至少包括以下任意一项或多项:剩余电量、电池容量和充放电电流;获取环境信息,所述环境信息包括实时电价、数据中心IT设备工作量;基于所述参数信息和所述环境信息,采用深度强化学习算法进行数据中心电池充放电的控制。上述方案利用深度学习神经网络和强化学习机制的优势,根据实时电价、电池的状态和寿命周期,选择合适的时间对电池进行充电和放电,实现数据中心电源的削峰填谷,以最大程度地使储能电池的蓄电收益最大化,从而降低数据中心的电费和总拥有成本。

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