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公开(公告)号：CN117956591B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410102611.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: H04W72/0446 , H04W72/52 , H04W72/566 , H04W16/22 , H04W16/28 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于定向天线的动态网络时隙分配方法及网络仿真系统；方法包括：动态自组网中的节点间基于定向波束的时分多址协议进行邻居发现，帧预约和数据传输；在邻居发现期进行节点间的功率级协商和时隙预约确认；在帧预约期进行节点间再次链接和时隙确认；在数据传输期进行以协商功率和预约时隙的节点间数据传输；在动态自组网数据传输过程中，进行各节点数据传输大小、传输时延和业务优先级的服务质量保障；通过建立的基于不同优先级组的节点列表，根据邻居节点优先级从优先级高的分组到优先级低的分组分别进行时隙分配，以满足节点间输出传输业务需求。本发明提高了网络服务质量和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN118631761A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410758521.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于突发感知的时延敏感网络资源分配方法，属于时延敏感网络技术领域，解决了现有技术中不能保证突发流传输可靠性的问题。方法包括以下步骤：在每个时隙内为突发流预留时隙资源；基于多队列循环转发确定每个时隙内每个交换机的每个队列的偏移值；根据预留时隙资源后的当前网络状态信息、每个时隙内每个交换机的每个队列的偏移值以及每个实时业务流的流信息，基于训练好的深度强化学习模型得到每个实时业务流的时隙资源分配方案。提高了网络对异构业务流量的调度能力。
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公开(公告)号：CN118054991A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410197497.4
申请日：2024-02-22
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种改进的快速压缩感知算法的OTFS系统信道估计方法，属无线通信信道估计领域，解决了DD域信道估计精度低效率低压缩感知实现复杂问题。包括发送端获取输入比特流进行预处理及星座映射调制后，得到发送端DD域信号，发送端DD域信号及导频输入OTFS调制系统调制输出发送信号s(t)；s(t)经过快速时变信道处理获得接收信号r(t)至OTFS解调系统输出接收端DD域信号，利用改进FSAMP算法进行信道估计得到接收端DD域信道估计向量；计算接收端DD域信道估计向量与DD域信道向量的归一化均方误差，均方误差值趋近于0时获得信道估计结果；基于该估计结果对接收端DD域信号进行符号检测得到检测结果，检测结果经星座解调和后处理还原输入比特流输出。实现高精度信道估计。
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公开(公告)号：CN118018615A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410109084.6
申请日：2024-01-25
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于带内网络遥测的遥测数据实时压缩方法和系统，方法包括：获取网络数据包并进行解析得到数据包头、每个节点的INT数据和业务数据；判断当前是否是重解析阶段；若不是，则按照第一格式收集当前节点的网络状态数据构成当前节点的INT数据；将数据包头、每个节点的INT数据和业务数据进行逆解析构成网络数据包，将构成的网络数据包发送至当前节点的入端；若是重解析阶段，则将当前节点的INT数据解析为第二格式的网络状态数据；对当前节点的第二格式的网络状态数据进行压缩，将压缩后的网络状态数据作为当前节点的INT数据；将数据包头、每个节点的INT数据和业务数据进行逆解析构成网络数据包，发送至下一跳节点。
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公开(公告)号：CN118054991B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410197497.4
申请日：2024-02-22
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种改进的快速压缩感知算法的OTFS系统信道估计方法，属无线通信信道估计领域，解决了DD域信道估计精度低效率低压缩感知实现复杂问题。包括发送端获取输入比特流进行预处理及星座映射调制后，得到发送端DD域信号，发送端DD域信号及导频输入OTFS调制系统调制输出发送信号s(t)；s(t)经过快速时变信道处理获得接收信号r(t)至OTFS解调系统输出接收端DD域信号，利用改进FSAMP算法进行信道估计得到接收端DD域信道估计向量；计算接收端DD域信道估计向量与DD域信道向量的归一化均方误差，均方误差值趋近于0时获得信道估计结果；基于该估计结果对接收端DD域信号进行符号检测得到检测结果，检测结果经星座解调和后处理还原输入比特流输出。实现高精度信道估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117956591A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410102611.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: H04W72/0446 , H04W72/52 , H04W72/566 , H04W16/22 , H04W16/28 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于定向天线的动态网络时隙分配方法及网络仿真系统；方法包括：动态自组网中的节点间基于定向波束的时分多址协议进行邻居发现，帧预约和数据传输；在邻居发现期进行节点间的功率级协商和时隙预约确认；在帧预约期进行节点间再次链接和时隙确认；在数据传输期进行以协商功率和预约时隙的节点间数据传输；在动态自组网数据传输过程中，进行各节点数据传输大小、传输时延和业务优先级的服务质量保障；通过建立的基于不同优先级组的节点列表，根据邻居节点优先级从优先级高的分组到优先级低的分组分别进行时隙分配，以满足节点间输出传输业务需求。本发明提高了网络服务质量和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN116450796B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310558113.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 彭龙 , 孟英谦 , 李胜昌 , 张世超 , 谢志豪 , 邵鹏志 , 任智颖 , 宋彪 , 魏中锐 , 胡明哲 , 李泽宇 , 高圣楠 , 姜伟 , 张子烁 , 葛祥雨 , 邬书豪
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种智能问答模型构建方法及设备，属于自然语言处理技术领域；解决现有技术中的问答模型构建方法得到的问答模型推断速度慢，且答案预测不够准确的问题。本发明的方法包括：获取问答相关领域的多个原始文本数据，构建训练样本集；训练样本集中包括原始文本数据，以及基于原始文本数据得到的标准问题、标准答案和类别标签；构建初始智能问答模型，初始智能问答模型包括特征分类模块和答案预测模块；其中，特征分类模块用于对输入的问题进行分类；答案预测模块用于基于融合了类别信息的问题进行答案预测；基于训练样本集对初始智能问答模型进行训练，经过损失函数迭代更新，得到智能问答模型。
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公开(公告)号：CN116450796A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310558113.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 彭龙 , 孟英谦 , 李胜昌 , 张世超 , 谢志豪 , 邵鹏志 , 任智颖 , 宋彪 , 魏中锐 , 胡明哲 , 李泽宇 , 高圣楠 , 姜伟 , 张子烁 , 葛祥雨 , 邬书豪
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种智能问答模型构建方法及设备，属于自然语言处理技术领域；解决现有技术中的问答模型构建方法得到的问答模型推断速度慢，且答案预测不够准确的问题。本发明的方法包括：获取问答相关领域的多个原始文本数据，构建训练样本集；训练样本集中包括原始文本数据，以及基于原始文本数据得到的标准问题、标准答案和类别标签；构建初始智能问答模型，初始智能问答模型包括特征分类模块和答案预测模块；其中，特征分类模块用于对输入的问题进行分类；答案预测模块用于基于融合了类别信息的问题进行答案预测；基于训练样本集对初始智能问答模型进行训练，经过损失函数迭代更新，得到智能问答模型。
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公开(公告)号：CN116303977A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310551556.9
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 孟英谦 , 彭龙 , 李胜昌 , 任智颖 , 邵鹏志 , 谢志豪 , 张世超 , 李泽宇 , 宋彪 , 高圣楠 , 魏中锐 , 胡明哲 , 姜伟 , 张子烁 , 邬书豪 , 葛祥雨
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于特征分类的问答方法及系统，属于自然语言处理技术领域；解决现有技术中的问答模型推断速度慢，且答案预测不够准确的问题。本发明的问答方法包括以下步骤：获取待处理问题，得到待处理问题对应的类别；在文本语料库中搜索与待处理问题相同类别且相关度最高的原始文本数据；文本语料库包括多个不同类别的原始文本数据；将待处理问题和对应的相关度最大的原始文本数据分别与对应的类别标签融合得到对应的两个带有类别标签信息的特征向量，将两个特征向量输入预先训练的智能问答模型的答案预测模块，基于待处理问题对应的特征向量，在原始文本对应的特征向量中预测得到待处理问题对应的答案。
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公开(公告)号：CN118018615B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410109084.6
申请日：2024-01-25
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于带内网络遥测的遥测数据实时压缩方法和系统，方法包括：获取网络数据包并进行解析得到数据包头、每个节点的INT数据和业务数据；判断当前是否是重解析阶段；若不是，则按照第一格式收集当前节点的网络状态数据构成当前节点的INT数据；将数据包头、每个节点的INT数据和业务数据进行逆解析构成网络数据包，将构成的网络数据包发送至当前节点的入端；若是重解析阶段，则将当前节点的INT数据解析为第二格式的网络状态数据；对当前节点的第二格式的网络状态数据进行压缩，将压缩后的网络状态数据作为当前节点的INT数据；将数据包头、每个节点的INT数据和业务数据进行逆解析构成网络数据包，发送至下一跳节点。
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