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公开(公告)号：CN111131116A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911271796.3
申请日：2019-12-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种频率偏移估计方法，包括构建正交频分系统数学模型；基于正交频分系统数学模型，求解接收信号的协方差矩阵；基于协方差矩阵，计算传播算子估计值；利用传播算子估计值对正交频分系统的频率偏移进行估计，得到频率偏移估计值。同时公开了相应的系统。本发明采用传播算子进行频率偏移估计，不需要对信号协方差进行特征分解，在保证精确度的情况下降低复杂度。
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公开(公告)号：CN112995936B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110268635.X
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了230MHz与1800MHz电力无线专网融合组网方法和系统，包括：在核心网侧MME处设置的接入控制分离管理器，以及在S/PGW(同时包含SGW与PGW的网关)处设置的接入控制器和传输控制分离管理器；接入控制分离管理器，用于将获取的230MHz基站与1800MHz基站发送的S1‑MME控制数据分别发往不同的MME协议栈或MME信令控制器；接入控制器，用于根据MME处的MME信令控制器的指令选择对应的用户数据协议；传输控制分离管理器，用于根据接入控制器选择的用户数据协议将S1‑U用户数据发送到相关协议栈以完成传输。本发明提出了集成电力无线专网LTE230和LTE1800电力无线专网融合组网方法和系统，实现了核心网的集成，使用了两个特殊的控制分离器，能够有效结合这两种独立网络的各自优势。
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公开(公告)号：CN114499650B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210353221.1
申请日：2022-04-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供一种无人机多用户下行链路无线传输方法、无人机及装置，在无人机与基站之间通过自由空间光进行通信连接，在无人机与地面用户之间采用微波通信连接，构成大容量和高可靠性的骨干网络，以承接极大的数据传输量。基于各地面用户的统计用户信道信息，利用代价函数进行用户组的相关性计算将地面用户进行分组，采用轮询调度的方式逐一服务各用户组，对于每个用户组以最大化组内每个地面用户平均信干噪比建立优化问题求解每个地面用户相应的波束成形矢量，通过空分多址实现每个用户组内所有地面用户的同时通信，不依赖各用户瞬时的信道状态信息进行波束成形处理，极大降低的了功耗和实现复杂度，减少了估计量化和反馈的延迟。
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公开(公告)号：CN114527798A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210436176.6
申请日：2022-04-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于5G低轨卫星的电力无人机智能云控系统和云控方法，该系统包括：低轨道卫星通信网络，包括在低轨道部署的基于5G通信技术的低轨卫星星座和卫星基站，低轨卫星星座中低轨卫星的5G空口针对卫星高速移动产生的频偏进行了频偏预校正；卫星基站基于电力无人机的多普勒频移和卫星的多普勒频移量进行补偿；电力无人机与所述低轨卫星星座通过5G通信技术互联，所述电力无人机用于进行电力监测数据的实时采集，并经由所述低轨道卫星通信网络向无人机云脑平台进行发送；无人机云脑平台对从所述电力无人机接收的电力监测数据进行处理，生成实时控制指令，并通过所述低轨道卫星通信网络向所述电力无人机发送所述实时控制指令。
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公开(公告)号：CN113890827A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111464622.6
申请日：2021-12-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本文属于通信技术领域，具体涉及一种电力通信资源分配方法、装置、存储介质以及电子设备，所述方法包括：接收电力通信的待传输数据流集合，获取待用灵活以太网时隙集合，根据所述待传输数据流集合中各个待传输业务数据流的大小以及所述待用灵活以太网时隙集合中各个传输时隙的粒度，确定传输所述待传输数据流集合的传输时隙组合，根据各个传输时隙组合对应的组合时隙利用率，确定出目标传输时隙组合，基于所述目标传输时隙组合分配所述待传输数据流集合中的各个待传输业务数据流的传输时隙，以进行业务数据的传输。本申请的实施实现了业务流量合理地分配，最大限度的提高了网络传输资源的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113364707B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110911137.2
申请日：2021-08-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/927 , H04J14/02 , H04Q11/00
Abstract: 本文属于通信技术领域，具体涉及一种资源分配方法、装置、存储介质以及电子设备，包括：确定出传输数据流集合；根据设置的最大传输容量依次从传输数据流集合中选择出数据传输组合，每个数据传输组合中的待传输业务数据流的大小之和达到最大传输流量，且最大传输流量小于或等于最大传输容量；根据数据传输组合的数量确定出传输盒的线路端端口数量；根据传输数据流集合中各个待传输业务数据流的大小，确定出路由器端口数量；基于线路端端口数量和路由器端口数量，将待传输业务数据流分配到对应的端口进行业务数据的传输。本申请的实施实现了业务流量合理地分配，最大限度的提高了网络传输资源的利用率。
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公开(公告)号：CN113259177A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110669084.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本申请提供了一种虚拟网络切片的重构方法和装置，其中，该方法包括：在完成当前周期的切片重构后，确定下一重构周期的触发周期；在所述下一重构周期的触发周期内，主动监测网络中的资源利用率；在所述资源利用率超出预设限值的情况下，按照预设切片动态调整算法，对虚拟网络切片进行拓扑结构上的重构；在重构失败的情况下，对虚拟网络切片进行部分重映射；在重映射失败的情况下，对虚拟网络切片进行全局重映射。通过上述方案可以解决现有的虚拟网络重构过程中所存在的无法根据资源动态使用情况对虚拟网络切片进行适当调整而导致的虚拟网络资源得不到有效利用的技术问题，达到了对虚拟网络资源的有效利用的技术效果。
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公开(公告)号：CN112887207A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110105228.7
申请日：2021-01-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
IPC: H04L12/721 , H04L12/741 , H04B10/25
Abstract: 本发明提供一种用于电力IP‑光通信网络的业务路由分配方法及装置，该方法包括：根据目标业务的站点等级差、链路可用性和共享链路风险组，建立业务路由路径满意度模型；根据深度强化学习算法，对所述业务路由路径满意度模型进行求解，获取满足预设条件的多条业务路由路径和每条业务路由路径对应的路径满意度值；根据所述目标业务的业务类型和所述路径满意度值，获取所述目标业务的最优业务工作路径，以根据所述最优业务工作路径完成路由分配。本发明能确保通信时延满足预设要求，增强了整个电力IP‑光通信网络的链路中断抗风险能力，从而降低了业务传输风险及阻塞率。
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公开(公告)号：CN112838946A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011492779.5
申请日：2020-12-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型的构建方法，具体包括以下步骤：S1选取通信网络的固定时间段的数据作为输入数据；S2对输入数据进行预处理，获得预处理数据；对预处理数据进行切片划分为N个区域，从而获得N个特征矩阵；S3将所述N个特征矩阵分别输入神经网络中进行训练，训练完成后输出故障预测数据；再将N个特征矩阵按照时间顺序分别输入基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型进行训练，输出模型，并结合故障预测数据进行预警分析，获得预警分析结果。该构建方法通过深度强化学习方法，建立通信网故障预警模型，实现通信网故障智能预警，提升电力通信运维智能化水平。
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公开(公告)号：CN112613314A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011588999.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06Q50/06 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于BERT模型的电力通信网络知识图谱构建方法，包括以下步骤：S1构建原始文档库：选取不同来源和结构的数据作为基础，构建原始文档库；S2标签迁移：对电力通信网络原始知识数据进行标注，并以标注信息为基础，进行标签迁移；S3语义特征提取：基于BERT模型进行训练实现电力通信网络结构化文档数据的语义特征提取；S4构建知识图谱：基于BiLSTM‑CRF模型对所提取的语义特征进行命名实体识别，提取知识概念以及相互联系，配合知识建模形成知识图谱。该方法有效解决专业术语多、训练语料少等典型问题，提升命名实体识别等关键步骤的准确率，最终提升知识图谱性能。
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