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公开(公告)号：CN110135101A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910438567.X
申请日：2019-05-24
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司 , 广州芯泰通信技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种优化光缆监测系统PD探测光功率精度的算法，通过描点法将ADC值和实测光功率拟合成一条曲线，在光功率范围内，可将曲线近似看称为一元一次方程y=kx+b，借助数学运算计算出斜率k和常数项b，并将二者保存在单片机内，作为探光的默认值，在后续的探测中，只需要读取ADC的值，即可计算到光功率的探测值，使用默认值获取探头获取探测光功率之后，将实测值人为写入单片机，通过探测值和实测值进行比较，产生校准数据，根据校准数据，动态调整光功率转换方程中的常数项值b，将误差降低到可接受范围内。
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公开(公告)号：CN112564790B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202011547708.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 广州芯泰通信技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04B10/079 , H04B10/25 , H04J14/02 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开了一种物理光信号流向智能图形化管理系统，所述管理系统包含设备模块、显示控制模块、报警模块，设备模块与显示控制模块之间的电信号传递是双向的，显示控制模块将电信号传递给报警模块，显示控制模块根据接收到的电信号对设备模块内物理光信号的流向通过物理光信号流向图进行显示，维护人员查看物理光信号流向图可知道设备内部物理光信号的流向，显示控制模块还对设备模块内流通的物理光信号的光参数值进行显示、控制，维护人员通过显示控制模块可知道设备内部物理光信号的强弱，有效的解决了现有技术中存在无法实时监控设备内部物理光信号的流向、物理光信号的强弱，在设备内部出现故障时，维修人员无法直接定位故障点的问题。
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公开(公告)号：CN112564790A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011547708.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 广州芯泰通信技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04B10/079 , H04B10/25 , H04J14/02 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开了一种物理光信号流向智能图形化管理系统，所述管理系统包含设备模块、显示控制模块、报警模块，设备模块与显示控制模块之间的电信号传递是双向的，显示控制模块将电信号传递给报警模块，显示控制模块根据接收到的电信号对设备模块内物理光信号的流向通过物理光信号流向图进行显示，维护人员查看物理光信号流向图可知道设备内部物理光信号的流向，显示控制模块还对设备模块内流通的物理光信号的光参数值进行显示、控制，维护人员通过显示控制模块可知道设备内部物理光信号的强弱，有效的解决了现有技术中存在无法实时监控设备内部物理光信号的流向、物理光信号的强弱，在设备内部出现故障时，维修人员无法直接定位故障点的问题。
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公开(公告)号：CN114268346B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111455185.1
申请日：2021-11-26
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04B3/54 , H04B17/391 , H04L25/02
Abstract: 本发明公布了非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法，所述方法包括3个步骤：S1：建立非高斯环境下电力线信道估计模型；S2：对传统信道估计算法进行评估；S3：建立非高斯环境下信道估计方法；所述传统信道估计算法在本发明中指的是最小二乘信道估计算法以及正交匹配追踪算法，利用高斯混合密度对噪声统计特性进行描述，在此基础上，结合信道系数的稀疏特性对信道系数进行估计，提高了信道估计性能，有效的解决了现有技术存在的传统的基于压缩感知的电力线载波通信信道估计方法，在非高斯环境下，信道估计方法性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN111327976B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202010230078.8
申请日：2020-03-27
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04Q11/00
Abstract: 本发明的一种光纤通信网络保护电路，光信号平均功率计算电路计算出光功率的平均值，有利用避免瞬间的、偶发性异常造成的光开关误动作，所述光信号频率电压转换电路将光频率信号转换为线性的直流电压，所述光开关启动电路计算出预设光功率下限值与光功率平均值的差值，差值信号进入反时限比较电路判断，输出高低电平到与门芯片U3，计算出预设光信号频率下限值与直流电压的差值，差值信号进入反时限比较电路判断，输出高低电平到与门芯片U3，反时限的设置能够快速为主通道判断异常提供依据，与门芯片U3输出逻辑电平再触发光开光在低于正常光功率/光频率允许下限值时将主通道切换到备用通道，提高了判断主通道工作状态正常与否的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111464205B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202010355024.4
申请日：2020-04-29
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的一种通信终端信号调节电路，所述功率信号跟踪电路通过第一放大器获取输入的移动终端到基站定位信号对应的发射器功率信号，第二放大器获取检测的移动终端到基站的功率损耗信号进入功率变化量信号处理电路，采用加法器进行耦合后输出功率变化量信号，在功率变化量信号的变化量高于阈值时，功率变化量信号和原移动终端发射器功率信号经光电耦合器U2或U3信号转换，转换后信号触发三极管Q2或Q3导通，并进入发射功率调节电路，经电感L2滤波、三极管Q4和Q5稳压，光电耦合器U1、三极管Q1进一步反馈进行功耗补偿或稳压，电容C5以及三极管Q6进一步反馈滤波后经导通的三极管Q2或Q3进行负反馈或正反馈到功率放大器，实现移动终端发射器功率调节。
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公开(公告)号：CN112737854A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011627202.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于能耗和服务质量的服务链迁移方法及装置，方法包括：确定目标服务功能链及待迁移VNF，其中，目标服务功能链包含多个服务请求，每一服务请求由多个特定顺序的VNF组成；以目标服务功能链的资源需求、服务质量需求、网络中各服务器节点的资源容量限制为约束，根据预先构建的迁移成本优化模型，计算最小化迁移成本的服务迁移策略，所述服务迁移策略包含待迁移VNF的目标服务器节点，其中，迁移成本优化模型是基于服务迁移的能耗成本、服务质量损失、以及周期性流量模式构建的。实现对NVF迁移过程中的能耗和QoS损失进行均衡优化，以减小迁移成本。
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公开(公告)号：CN112383846A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011271498.7
申请日：2020-11-13
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 郑州大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04Q11/00 , H04L12/721
Abstract: 本发明公开了一种面向云‑雾弹性光网络提前预留请求的频谱资源分配方法，包括如下步骤：利用最短路径算法计算业务请求的k条最短候选路径；基于链路的频谱资源划分时间片和频谱槽，根据每个时间频谱单元的状态获取路径资源矩阵，根据路径资源矩阵获取处理业务请求所需的时间片和频谱槽数量；利用强化学习算法确认业务请求被分配的动作，根据动作获取奖励；根据奖励确认该分配方案是否有效，若有效，记录分配方案；所述分配方案包括业务请求调度的开始时间、最短候选路径、处理业务请求所需的时间片和频谱槽数量；依次遍历k条最短候选路径，选择产生最大奖励的分配方案。本发明具有很好的鲁棒性，可最大程度地提高频谱资源利用率。
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公开(公告)号：CN111953759A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010770330.4
申请日：2020-08-04
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明实施例提供的基于强化学习的协同计算任务卸载和迁移的方法及装置，通过使用云边端协同网络中用户终端及服务器执行任务能耗及任务传输能耗，用户终端及服务器执行任务时延、任务传输时延及EN到云端服务器的时延，在能耗约束下，基于延迟成本最小化为目标，完成对用户设备端、云端、边缘端的能耗和延迟成本的优化，从而得到最优任务卸载和迁移策略。这样可以通过云边端协同网络，在优化能耗和延迟的基础上，协同目标端卸载任务，节省任务计算的端到端时延，优化网络能耗；并且，对任务迁移的边缘节点，通过任务迁移，提升边缘端的资源利用率，从而提升了云边端协同网络的资源利用率。
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公开(公告)号：CN111953759B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010770330.4
申请日：2020-08-04
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/1023 , G06F9/50 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例提供的基于强化学习的协同计算任务卸载和迁移的方法及装置，通过使用云边端协同网络中用户终端及服务器执行任务能耗及任务传输能耗，用户终端及服务器执行任务时延、任务传输时延及EN到云端服务器的时延，在能耗约束下，基于延迟成本最小化为目标，完成对用户设备端、云端、边缘端的能耗和延迟成本的优化，从而得到最优任务卸载和迁移策略。这样可以通过云边端协同网络，在优化能耗和延迟的基础上，协同目标端卸载任务，节省任务计算的端到端时延，优化网络能耗；并且，对任务迁移的边缘节点，通过任务迁移，提升边缘端的资源利用率，从而提升了云边端协同网络的资源利用率。
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