一种基于5G NB-IOT配电站的传感器数据监控系统

    公开(公告)号:CN119853292A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510066015.6

    申请日:2025-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于5G NB‑I OT配电站的传感器数据监控系统,涉及监控领域,解决了现有的传感器数据监控系统监控效果差问题,包括数据采集模块:用于分别获取传感器个体划分数据和传感器设备初步划分数据,得到传感器基础监测数据,模式匹配模块:用于根据传感器基础监测数据获取传感器设备二次划分数据,根据传感器设备初步划分数据和传感器设备二次划分数据获取传感器设备模式匹配数据,数据监控模块:用于根据传感器设备模式匹配数据和传感器基础监测数据获取传感器监测编码,结果传输模块:用于对传感器监测编码进行加密并传输,本发明能够实现传感器数据监控系统的低时延、低功耗以及广连接。

    一种基于强化学习的端系统接入时延抖动优化方法

    公开(公告)号:CN119485398A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411601608.X

    申请日:2024-11-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的端系统接入时延抖动优化方法,属于终端接入技术领域,该方法包括:利用随机接入算法对5G接入设备接入网络接入点,获取基于接入选择算法的强化学习模型;对强化学习模型进行训练,并将已训练的强化学习模型向下传输至使用该接入节点进行网络传输的所有5G终端设备;采集网络接入点的网络信息并进行量化,组合为网络状态矩阵,将网络状态矩阵输入至强化学习模型并输出的量化值,并选择出最优时延抖动性能对应的网络接入点进行网络切换,获取网络服务;本发明解决了现有接入技术没有以时延抖动为主要性能进行接入判断以及5G移动端复杂多变的网络场景难以应对的问题。

Patent Agency Ranking