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公开(公告)号：CN114362794A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202011092005.3
申请日：2020-10-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04B7/0413 , H04L25/02
Abstract: 本发明实施例提供一种宽带毫米波大规模多天线系统信道确定方法和装置，该方法获取用户终端发送至基站的正交导频信号和基站接收到的观测信号，基于所述正交导频信号和所述观测信号，根据压缩感知算法，确定信道矩阵。利用宽带毫米波大规模多天线波束信道的稀疏特性，采用压缩感知算法进行信道估计，算法复杂度低，且能有效估计出波束信道信息，解决大规模宽带毫米波大规模多天线系统中的信道估计准确性低和精度差问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119026748A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411151677.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本公开涉及通信技术领域，尤其是提供一种数据预测方法与装置、电子设备、存储介质与产品。本公开通过获取目标项目数据；利用训练完成的数据预测模型对所述目标项目数据进行处理，得到数据预测模型输出的目标决策数据。本公开在获取目标项目数据后，会由训练完成的数据预测模型对目标项目数据进行处理，从而输出目标决策数据。数据预测模型在训练过程，会使用搜索代理对数据预测模型迭代过程中的参数进行动态调整，降低误差，从而使得数据预测模型输出的训练预测结果更贴近实际情况。本公开在训练过程中，可以直接根据训练数据的维度灵活地构建数据预测模型，不需要挑选关联数据，从而节省了人力资源。
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公开(公告)号：CN114362794B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202011092005.3
申请日：2020-10-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04B7/0413 , H04L25/02
Abstract: 本发明实施例提供一种宽带毫米波大规模多天线系统信道确定方法和装置，该方法获取用户终端发送至基站的正交导频信号和基站接收到的观测信号，基于所述正交导频信号和所述观测信号，根据压缩感知算法，确定信道矩阵。利用宽带毫米波大规模多天线波束信道的稀疏特性，采用压缩感知算法进行信道估计，算法复杂度低，且能有效估计出波束信道信息，解决大规模宽带毫米波大规模多天线系统中的信道估计准确性低和精度差问题。
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公开(公告)号：CN222534385U
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202421035339.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: B01D46/681 , B08B17/04 , B01D46/88 , H05K7/20 , H05K5/02
Abstract: 本实用新型公开了一种机柜的散热结构，包括机柜，所述机柜的外侧壁上设有与机柜内部连通的凹槽，所述凹槽内设有散热过滤网，所述机柜上设置有用于清洁所述散热过滤网的清洁组件，所述清洁组件包括驱动组件、清洁组件及送风组件，所述送风组件分别与所述驱动组件、所述清洁组件连接，所述驱动组件用于驱动送风组件向靠近或远离所述散热过滤网的方向移动，以使送风组件带动清洁组件向靠近或远离所述散热过滤网方向移动。本实用新型能够实现对机柜快速散热，且能够对散热网上的灰尘进行清理，提高散热效率。
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公开(公告)号：CN109978172B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201711450575.3
申请日：2017-12-27
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于极限学习机的资源池利用率预测方法及装置，所述方法包括根据资源池的有效历史数据对预设的极限学习机模型进行训练，获取多个训练好的极限学习机模型；根据每个训练好的极限学习机模型中的预测时长和预测参考误差，从多个训练好的极限学习机模型选出一个最佳极限学习机模型；将有效历史数据和预估业务数据量输入至最佳极限学习机模型，输出预测结果。本发明提供的基于极限学习机的资源池利用率预测方法及装置，通过历史数据对预设的极限学习机模型进行训练，获得多个训练好的极限学习机模型，选择一个最佳极限学习机模型对资源池的利用率进行预测，从而提高了资源池利用率预测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN109978172A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201711450575.3
申请日：2017-12-27
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于极限学习机的资源池利用率预测方法及装置，所述方法包括根据资源池的有效历史数据对预设的极限学习机模型进行训练，获取多个训练好的极限学习机模型；根据每个训练好的极限学习机模型中的预测时长和预测参考误差，从多个训练好的极限学习机模型选出一个最佳极限学习机模型；将有效历史数据和预估业务数据量输入至最佳极限学习机模型，输出预测结果。本发明提供的基于极限学习机的资源池利用率预测方法及装置，通过历史数据对预设的极限学习机模型进行训练，获得多个训练好的极限学习机模型，选择一个最佳极限学习机模型对资源池的利用率进行预测，从而提高了资源池利用率预测的效率和准确性。
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