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公开(公告)号：CN114186594B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202111524483.1
申请日：2021-12-14
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种基于FLCSS与k‑medoids的卫星信号群体事件挖掘方法，包括：提取每个信号发生各类事件对应的时间戳的时间序列数据，对不同信号时间序列数据进行相似度计算，得到相似度矩阵；对相似度矩阵进行k‑medoids聚类，得到若干聚类簇，对应若干个信号群体事件的划分。本发明通过对FLCSS算法使用动态规划从序列整体角度进行计算，在使寻找到的公共子序列尽量长的同时也使每对公共点距离尽量小，避免了原算法可能导致的每对公共点都处于距离阈值边界的不合理情况；对k‑medoids聚类的结果进行进一步的调优，最大限度的利用原始数据，补上被遗漏的簇，并剔除掉不属于任何簇的样本。
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公开(公告)号：CN119884323A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510049572.7
申请日：2025-01-13
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F40/186
Abstract: 本发明提供了一种基于报文的事件智能抽取方法，涉及文本信息处理领域；发明基于Transformer模型的Encoder部分构建轮询问答式模型，实现对报文文本的自动化抽取；在进行事件抽取时，不局限于事件抽取的传统定义，而是将事件类型、论元，以及相关实体、关系信息一并抽取出来，将事件抽取的各要素统一定义为实体关系抽取，定义特殊的关系标签来识别同一实体的不同描述，并通过自动化添加后缀的方式，对内容相同但实体不同的实体进行区分，以去除不必要的问题构造与抽取流程，避免抽取结果重复造成的复杂后处理流程，提高报文的抽取准确度，解决实体混淆的技术问题。
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公开(公告)号：CN115659253A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211105354.3
申请日：2022-09-09
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0895 , G06N7/01 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于多维模型融合的水下目标识别方法，包括：采用深度神经网络、随机森林、Xgboost、adaboost模型的集成对待识别的水下目标数据进行大类初筛，得到该待识别的水下目标数据的目标大类；根据目标大类和所述目标大类中的任一目标机型建立模型；基于地理位置、航行轨迹、区域事件和时间分布结合标注的样本数据集进行深度学习与目标函数概率分布计算，求得模型输出的任一目标大类的概率分布；根据概率分布选取概率较大的N个目标机型。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、识别准确可靠等优点，在水下目标识别技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114186594A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111524483.1
申请日：2021-12-14
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于FLCSS与k‑medoids的卫星信号群体事件挖掘方法，包括：提取每个信号发生各类事件对应的时间戳的时间序列数据，对不同信号时间序列数据进行相似度计算，得到相似度矩阵；对相似度矩阵进行k‑medoids聚类，得到若干聚类簇，对应若干个信号群体事件的划分。本发明通过对FLCSS算法使用动态规划从序列整体角度进行计算，在使寻找到的公共子序列尽量长的同时也使每对公共点距离尽量小，避免了原算法可能导致的每对公共点都处于距离阈值边界的不合理情况；对k‑medoids聚类的结果进行进一步的调优，最大限度的利用原始数据，补上被遗漏的簇，并剔除掉不属于任何簇的样本。
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公开(公告)号：CN114862000A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210442885.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种轨迹预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取历史轨迹，提取历史轨迹中的目标轨迹；其中，所述目标轨迹为历史轨迹中与待预测轨迹相似度最高的轨迹；在所述目标轨迹上匹配待预测轨迹的映射区段，获取所述映射区段的末尾轨迹点；基于所述待预测轨迹的末尾轨迹点和所述映射区段的末尾轨迹点，确定预测轨迹。本发明通过对轨迹相似度的合理衡量，以及对待预测轨迹在相应历史轨迹上映射区域的合理推断，解决了现有算法抗噪能力弱、时间复杂度高、对长度不一致轨迹相似度评测困难等问题，能够准确与快速的为用户提供预测结果。
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公开(公告)号：CN114663710A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210443119.0
申请日：2022-04-25
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种轨迹识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括基于历史轨迹数据，构建形状模型和位置模型；其中，形状模型为历史轨迹数据中轨迹形状的分类模型，位置模型为历史轨迹数据中轨迹点的分类模型；调用形状模型和位置模型分别对待识别轨迹进行处理，获得所述待识别轨迹的第一概率分布和所述待识别轨迹中轨迹点的第二概率分布；根据第一概率分布和第二概率分布，计算待识别轨迹的整体概率分布；基于所述整体概率分布，确定待识别轨迹的轨迹类型。本发明通过对轨迹形状和位置特征分别建模，进而对轨迹进行识别，解决了使用单一模型时高维数据样本稀疏、抗造能力弱、可解释性差等问题，能够准确与快速的为用户提供识别结果与依据。
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公开(公告)号：CN118695352A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410630568.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于正交特征融合辅助的OTFS定时同步方法及装置，该OTFS定时同步装置包括初始信号盲检测单元用于将接收机接收的OTFS信号转换为初始定时观测信号矢量并将其分别发送至模式驱动特征提取单元和数据驱动特征提取单元；模式驱动特征提取单元和数据驱动特征提取单元分别用于提取初始定时观测信号矢量的模式驱动正交特征和数据驱动正交特征；正交特征融合单元用于对正交特征进行特征融合，并将融合后得到的定时同步正交融合特征发送至智能决策单元；智能决策单元用于根据定时偏移试探值、定时偏移最大试探值和定时同步正交融合特征，得到定时同步估计值。本发明提高了OTFS系统在多普勒和多径影响下的定时同步准确性且能适用于OFDM系统。
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公开(公告)号：CN114201994A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111525124.8
申请日：2021-12-14
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于相关性评价的卫星信号频率跟踪方法，所述跟踪方法包括：S1、提取每个信号出联、消失事件，将事件类型与对应时间戳组成序列数据，并对出联时间不重叠且频率不同的信号两两之间进行时间序列相关性分析；S2、根据相关性分析结果获取相关程度大于阈值limit1的信号对并根据相关程度进行排序后作为最终结果输出，每对信号的对应频率即为同一对象的不同通信频率。本发明通过将序列转换为折线，改善了抗噪能力弱的问题；通过对折线中每一线段整体方向进行计算，避免了重采样后利用其他相关度公式计算时，导致的采样率高时计算复杂度指数级增加，采样率低时原数据失真导致结果不准等各种问题。
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