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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109271793A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810998293.5
申请日：2018-08-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种物联网云平台设备类别识别方法及系统，该方法包括：对网络数据中的数据包按照字段进行分割，获取所有字符串；将所有字符串中符合预设条件的字符串作为特征字符串，所述符合预设条件的字符串对应的数据包中包括物联网设备的常用信息；根据每一特征字符串中的归属地信息和地址信息，确定所述物联网设备的类型。本发明实施例通过从数据采集设备获取数据，对这些数据进行处理、分析，提取出特征字符串，从而识别设备类别。
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公开(公告)号：CN109271793B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810998293.5
申请日：2018-08-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种物联网云平台设备类别识别方法及系统，该方法包括：对网络数据中的数据包按照字段进行分割，获取所有字符串；将所有字符串中符合预设条件的字符串作为特征字符串，所述符合预设条件的字符串对应的数据包中包括物联网设备的常用信息；根据每一特征字符串中的归属地信息和地址信息，确定所述物联网设备的类型。本发明实施例通过从数据采集设备获取数据，对这些数据进行处理、分析，提取出特征字符串，从而识别设备类别。
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公开(公告)号：CN114785391A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210289071.2
申请日：2022-03-22
Applicant: 清华大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0456
Abstract: 本发明涉及一种RIS以及基于RIS的波束赋形方法和装置，每个单元RIS在相移电路的两端并联一个功率传感器，用以获取所在位置处的信号功率。基于RIS的波束赋形方法，在每个预设时刻下，令基站和终端设备同时向RIS发送导频信号以使导频信号在RIS上发生电磁干涉产生相应的电磁场；利用每个RIS单元的功率传感器获取每个RIS单元所在位置处电磁场的功率；根据所有预设时刻对应获取的每个RIS单元所在位置处电磁场的功率确定RIS的最优相移矩阵，以便利用RIS的最优相移矩阵实现波束赋形。本发明设计了全新的波束赋形方法，使波束赋形所需的信道估计导频开销与RIS单元数无关，从而大幅度的降低波束赋形所需要的导频开销。
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公开(公告)号：CN110278570B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910364840.9
申请日：2019-04-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于人工智能的无线通信系统。本发明实施例将原有通信系统所包括的多个功能模块划分为可学习模块组和不可学习模块组；其中，可学习模块组包括可学习的功能模块，不可学习模块组包括不可学习的功能模块；针对可学习模块组中包括的各可学习的功能模块，进行人工智能算法拟合的选择，根据需要以实际或仿真形式完成训练数据的获取，以获得训练好的拟合预测模型；将训练好的拟合预测模型进行结构与数据转换，与不可学习模块组包括的不可学习的功能模块一起组成新的无线通信系统。本发明实施例在实际无线通信系统的基础上以人工智能算法替代了传统基带信号处理算法，打破了长期以来通信系统的设计框架。
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公开(公告)号：CN110278570A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910364840.9
申请日：2019-04-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于人工智能的无线通信系统。本发明实施例将原有通信系统所包括的多个功能模块划分为可学习模块组和不可学习模块组；其中，可学习模块组包括可学习的功能模块，不可学习模块组包括不可学习的功能模块；针对可学习模块组中包括的各可学习的功能模块，进行人工智能算法拟合的选择，根据需要以实际或仿真形式完成训练数据的获取，以获得训练好的拟合预测模型；将训练好的拟合预测模型进行结构与数据转换，与不可学习模块组包括的不可学习的功能模块一起组成新的无线通信系统。本发明实施例在实际无线通信系统的基础上以人工智能算法替代了传统基带信号处理算法，打破了长期以来通信系统的设计框架。
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