一种基于数据驱动的双尺度低压台区拓扑辨识方法

    公开(公告)号:CN118484690A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410372438.6

    申请日:2024-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的双尺度低压台区拓扑辨识方法,该方法包括:首先,在K‑means算法的基础上,改进聚类中心的选择,提高了聚类分析的精度并减少迭代次数;提出一种新的距离计算思路作为聚类依据;引入电压时序序列一阶导数,结合原始电压幅值,从两种尺度去分析台区内用户电压的相关性;根据用户电压曲线相关性原理,对台区用户电压信息进行聚类分析,结合GIS信息判断,从而完成拓扑结构的校核。相较于传统方法依赖人工或者新增设备,本发明所提算法在拓扑校验上的识别准确率高,具有一定的实际应用价值和推广价值,能够显著降低低压台区的拓扑校核人工成本。

    一种柱状天线阵列的近场波束成型与码本设计方法

    公开(公告)号:CN117478188A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311490161.9

    申请日:2023-11-09

    Abstract: 本发明公开了一种柱状天线阵列的近场波束成型与码本设计方法,包括:对近场柱状天线阵列进行建模,通过用户与天线阵列的几何位置关系,化简得出波束聚焦矢量的表达式;分别在仰角域、方位角域以及距离域计算波束成形增益,得到相应的波束成型增益的闭式解;通过控制聚焦于不同位置的波束聚焦矢量的相关性,分别得到仰角域、方位角域以及距离域的抽样方法;对仰角域进行抽样,在仰角抽样值对应的平面上获取方位角抽样值与距离抽样值,最终获得用于近场柱状天线阵列波束成型的三维码本。本发明能够有效地表征近场柱状天线阵列的波束成型增益,满足码字之间相关性的约束,将信号聚焦到预期位置。

    基于递归卷积神经网络的中文句子语义相似度计算方法

    公开(公告)号:CN119476301A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411567554.X

    申请日:2024-11-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于递归卷积神经网络的中文句子语义相似度计算方法。属于数据挖掘里的数据清洗领域,所述方法基于语义相似度网络模型进行计算,包括:获取句子对数据集,提取数据集中的句子对,得到分词后的文本句子对;提取句子对的初步语义特征和深度语义特征;使用Attention层,根据句子对的深度语义特征生成句子对特征向量的权重;将句子对特征向量的权重输入全连接层,生成句子对的相似度。本发明丰富了词向量的输出内涵,使用自适应池化层更好地反映了原始句子对输入,提升了模型性能表现;设计了Attention层为句子对特征分配相应的权重,使模型聚焦到数据中的关键信息,提取了句子中更直接的语义依赖关系,提升了句子对语义相似度判断的准确率。

    基于知识图谱驱动的非正交多址接入语义通信系统的方法

    公开(公告)号:CN118354343A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410269417.1

    申请日:2024-03-11

    Abstract: 本发明公开了基于知识图谱驱动的非正交多址接入语义通信系统的方法,属于通信技术领域,步骤如下:将三元组视作语义符号对文本进行语义符号抽取,并将不符合规则的三元组进行替换,生成三元组集,将三元组集构建知识图谱,用于驱动语义通信系统;对三元组集进行转码,将文本形式的信息转换为结构化的数据,生成对应词典,用于后续三元组与信号流的相互转换;设计上行非正交多址接入语义通信系统,基于Transformer结构设计发射器和接收器,用于三元组传输,在基站端实现信号重构,同时执行串行干扰消除,在接收端联合更新接收机网络参数,训练网络模型,恢复出目的三元组;基于知识图谱训练T5模型,采用训练集对T5进行微调,实现目的文本的精准生成。

    近场全向智能反射面辅助的通信感知一体化方法

    公开(公告)号:CN117614500A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311381534.9

    申请日:2023-10-24

    Abstract: 本发明提供一种近场全向智能反射面辅助的通信感知一体化方法,步骤如下:S1设计全向智能反射面系统模型,并分别计算近场全向智能反射面中的导向矢量,包括:均匀线性阵列、均匀平面阵列、通信用户以及感知目标之间的导向矢量;S2:采用导向矢量构建通信信号模型、感知信号模型;S3:提出一种双层迭代算法来设计全向智能反射面的透射和反射系数、发射信号的协方差矩阵、混合波束成形,使得感知性能达到最优;S4:计算两阶段导向矢量作为码本得到模拟波束,从而计算出数字波束。该方法针对近场中通信用户的信号传输和感知目标的探测,提出一种双层迭代算法以达到通感性能最优,提高探测感知目标的精度。

    一种超大规模MIMO的近场宽带非平稳信道估计方法

    公开(公告)号:CN119652368A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411785759.5

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,具体为一种超大规模MIMO的近场宽带非平稳信道估计方法,包括:基于近场宽带非平稳信道模型,利用接收信号与极域样本匹配分析位置参数与频率的线性关系,获取与每条物理路径最相关的位置参数;根据位置参数与频率的线性关系,分析频率相关可视区域的偏移关系;基于可视区域的偏移关系,利用天线接收信号功率分别设计粗略估计和精确估计,分析频率相关可视区域范围,确认信道增益的精确估计值;累积相同频率下各物理路径中根据位置参数、可视区域和信道增益重构信道的结果,从而恢复整个宽带信道,并利用可视区域的偏移关系优化信道估计过程,实现高效重构。

    一种基于特征融合和分组空洞卷积网络的加密流量分类方法

    公开(公告)号:CN119577543A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411641295.0

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和分组空洞卷积网络的加密流量分类方法,该方法以高精度识别网络流量,同时保障隐私和计算效率,包括:数据预处理,通过分段、过滤和截断,仅保留26个字节以保护隐私;特征提取,采用双滑动窗口机制和设计的哈希函数,配合嵌入层生成具象和抽象特征并实现联合特征表示;在模型设计中,首先进行轻量化卷积网络设计,通过轻量化分组空洞卷积结构来扩大感受野,加入通道混合和逐点卷积增加通道间交流;然后在分类输出阶段,使用余弦退火机制动态调整学习率,以提升训练效果和收敛速度。本发明在准确性、稳定性、处理速度和资源占用方面优于现有轻量化方法,适合资源受限设备的高效流量分类应用,具有实用和推广价值。

    一种面向近场柱状天线阵列系统的波束失焦抑制方法

    公开(公告)号:CN118432668A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410373965.9

    申请日:2024-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种面向近场柱状天线阵列系统的波束失焦抑制方法,该方法包括如下步骤:步骤1:利用三维极坐标表征用户与CLA的相对位置,并利用近场宽带CLA通信系统中用户与天线阵列中元素之间的几何关系,推导了该场景下的波束聚焦矢量,并构建传统的基于移相器的预编码架构;步骤2:分别对Msum个时延器(TTD)进行配置,Msum数量等于柱状天线层数,以消除柱状天线的线性结构所引起的波束偏移;步骤3:分别对N个TTD进行配置,N数量等于柱状天线每层元素的个数,以消除柱状天线的环状结构所引起的波束偏移;步骤4:构建两阶段的延迟相位预编码(DPP)架构。本发明提出的两阶段DPP架构可以有效消除波束失焦,在实现次最优的性能同时显著降低硬件开销。

    一种智能通信对抗方法及系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117040666A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310917523.1

    申请日:2023-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种智能通信对抗方法及系统,包括:获取通信方发射机和接收机的地理位置,计算各个信道的信道函数,构建通信方效用模型;获取干扰机的地理位置,计算各个信道的增益,构建干扰机效用模型;基于stackelberg博弈论构建通信对抗的过程,将通信方作为博弈过程中的领导者,干扰机作为博弈过程的跟随者;通过多轮博弈,通信方和干扰方的效用最终收敛,输出稳定状态下通信方和干扰方的策略。本发明在通信方引入了智能反射面,智能反射面根据接收机的位置反射有用信号,同时通过改变干扰信号的相位,使得直射路径和反射路径的信号互相抵消从而抑制干扰信号,有效提高通信方的抗干扰能力。

    一种基于残差神经网络的近重复视频检索方法

    公开(公告)号:CN119577185A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411570341.2

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于残差神经网络的近重复视频检索方法,旨在解决当前近重复视频检索中存在的网络参数量大、网络训练困难及检索精度不足问题;该方法采用自适应颜色熵加权次级帧的方法进行视频数据预处理,根据视频长度自动确定每段视频中抽取的帧数,从而合成特定数量的颜色熵加权次级帧作为残差神经网络的输入;在特征提取阶段,该发明采用包含四个残差块的残差网络,每个残差块均由一个三维空洞卷积模块以及帧间差分特征提取模块并行连接组成;在视频检索阶段,将查询视频的特征与视频库中的所有视频特征进行相似度比较,检索出与查询视频相似视频;本发明步骤简单,检索精度高,同时网络参数量小,训练相对容易,具有较强实用性和推广价值。

Patent Agency Ranking