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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：CN109190331A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810949059.3
申请日：2018-08-20
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区块链的航天测控网数据交易方法，该方法在订单管理过程中引入了用户身份ID的概念，通过对用户信息Hash的方式，保证了用户身份隐私。通过构建交易记录区块链，加强了交易记录的管理，能有效抵御来自第三方的恶意订单攻击，一定程度上保证了测控业务中心任务的正常运行与调度，同时使得交易记录可查询，可申诉。通过构建数据索引区块链，增强了数据交易的安全，形成了对交易平台的监督，使得交易平台无法留存数据，保证了数据的安全，也使得交易双方对交易结果无法抵赖，为后续的交易追溯和申诉提供了证据。采用DRM版权管理技术来加强保护数据的版权，防止了数据的非法复制、转卖。
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公开(公告)号：CN119884511A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510049597.7
申请日：2025-01-13
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供了一种基于时空共现挖掘的多元对象意图识别方法，涉及数据信息挖掘领域；本发明通过对象航迹区域索引构造环节将中间结果构造为多级索引，可高效地对轨迹、区域、共现事件等多种数据进行挖掘与识别；在时空共现对象提取环节利用飞机、船只共现对象的具体型号来代替在实际应用中难以识别的个体，将个体共现的问题转化为对象类型的共现；通过多元对象意图识别环节积累了足够多的类型共现的数据之后，根据其类型的相似历史数据的组合以及经人工确认后执行任务的类型，可进行后续的行为预测，并且累积的数据越多就越能表征出每种共现组合的行为偏好，意图、行为识别效果也会越来越精准，辅助用户进行更加全面的识别判证。
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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：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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN115952396A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211683665.8
申请日：2022-12-27
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种短波信号出现时间的预测方法及装置，属于时间序列预测技术领域。所述预测方法包括包括VAR计算步骤、KDE计算步骤和预测步骤。本发明基于时间映射构造多维特征向量，同时结合KDE与VAR的结果获得可表征某时间点是否出现的概率评分，解决了现有技术中不与新数据联动或者过分依赖新数据导致结果偏离历史行为的问题，能够在兼顾新数据的同时基于历史行为给出更加准确地预测结果。
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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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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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