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公开(公告)号:CN109151911B
公开(公告)日:2022-12-20
申请号:CN201811261018.1
申请日:2018-10-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明针对电力无线专网中不同的设备传输不同数据业务的场景,提供了一种电力无线专网混合通信业务的干扰协同方法。基站根据不同的数据业务对设备进行分类,不同的设备类型采用不同的频谱资源分配策略;并且不同的类型的设备采用不同的调制和传输方式;基于本方法能够实现有效多业务数据传输,有效减小混合通信业务场景下的干扰,支持低速数据业务设备的同步和异步传输。本发明方法既适用于单小区场景,也适用于多小区场景,应用范围广泛。
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公开(公告)号:CN109257315B
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN201811235249.5
申请日:2018-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于非正交多址接入的通用滤波多载波系统,包括发射机和接收机。在发射端,每个用户同时占用两个子带进行信息传输,即在相同子带上同时发送两个用户的信号;在接收端,通过并行干扰消除技术对所有用户的频域接收信号同时进行均衡处理,以恢复出所有用户发送的原始数据信息。相较于现有通用滤波多载波系统,本发明可以充分实现信道带宽的频率分集增益,具有性能优、时延低等优势。
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公开(公告)号:CN111917715B
公开(公告)日:2023-06-16
申请号:CN202010584037.9
申请日:2020-06-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC: H04L9/40 , H04W12/121 , G06N3/08 , G06F18/24 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于802.11ac MAC层指纹的设备识别方法,获取802.11ac探测请求帧,使用流量分析技术解析802.11ac探测请求帧中信息元素的有效字段,并对会被设备拥有者修改的有效字段内容进行去除;对处理过的探测请求帧进行补全,生成指纹,对指纹进行消除量纲和归一化的处理得到处理后的指纹,作为神经网络的输入,将设备类型对应的序号作为标签,并将标签进行编码作为神经网络的输出,对设备识别神经网络进行训练。本发明对探测请求帧数据中易被篡改的字段进行去除,减小了被攻击者从应用上层攻击的可能性。利用深度学习的方法克服了字段值随机变化的问题,完成了特征的自动提取,实现了对设备的识别。
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公开(公告)号:CN111917715A
公开(公告)日:2020-11-10
申请号:CN202010584037.9
申请日:2020-06-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于802.11ac MAC层指纹的设备识别方法,获取802.11ac探测请求帧,使用流量分析技术解析802.11ac探测请求帧中信息元素的有效字段,并对会被设备拥有者修改的有效字段内容进行去除;对处理过的探测请求帧进行补全,生成指纹,对指纹进行消除量纲和归一化的处理得到处理后的指纹,作为神经网络的输入,将设备类型对应的序号作为标签,并将标签进行编码作为神经网络的输出,对设备识别神经网络进行训练。本发明对探测请求帧数据中易被篡改的字段进行去除,减小了被攻击者从应用上层攻击的可能性。利用深度学习的方法克服了字段值随机变化的问题,完成了特征的自动提取,实现了对设备的识别。
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公开(公告)号:CN109151911A
公开(公告)日:2019-01-04
申请号:CN201811261018.1
申请日:2018-10-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
CPC classification number: H04W28/18 , H04L1/0003 , H04L1/0006 , H04W72/0453 , H04W72/0473 , H04W72/082 , H04W72/087
Abstract: 本发明针对电力无线专网中不同的设备传输不同数据业务的场景,提供了一种电力无线专网混合通信业务的干扰协同方法。基站根据不同的数据业务对设备进行分类,不同的设备类型采用不同的频谱资源分配策略;并且不同的类型的设备采用不同的调制和传输方式;基于本方法能够实现有效多业务数据传输,有效减小混合通信业务场景下的干扰,支持低速数据业务设备的同步和异步传输。本发明方法既适用于单小区场景,也适用于多小区场景,应用范围广泛。
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公开(公告)号:CN109257315A
公开(公告)日:2019-01-22
申请号:CN201811235249.5
申请日:2018-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于非正交多址接入的通用滤波多载波系统,包括发射机和接收机。在发射端,每个用户同时占用两个子带进行信息传输,即在相同子带上同时发送两个用户的信号;在接收端,通过并行干扰消除技术对所有用户的频域接收信号同时进行均衡处理,以恢复出所有用户发送的原始数据信息。相较于现有通用滤波多载波系统,本发明可以充分实现信道带宽的频率分集增益,具有性能优、时延低等优势。
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公开(公告)号:CN113065785A
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN202110396029.6
申请日:2021-04-13
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: 本发明公开了一种电力物联管理平台动态资源扩展方法,从动态扩展Kafka集群内连接单元数,动态扩展集群节点数和主题消息分区,动态扩展集群内微服务数量和动态扩展kubernetes集群环境,四个阶段分级进行动态资源扩展,实现电力物联管理平台过度资源调配和显式资源管理负担的相对解耦,提高资源利用效率和资源分配效率,可以做到对系统资源的精确分配,避免平台资源的过度浪费。
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公开(公告)号:CN112671934B
公开(公告)日:2021-06-22
申请号:CN202110273935.7
申请日:2021-03-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Inventor: 缪巍巍 , 曾锃 , 李世豪 , 崔恒志 , 黄进 , 韦磊 , 蒋承伶 , 滕昌志 , 张瑞 , 张震 , 王传君 , 张厦千 , 张明轩 , 杨维永 , 候继鑫 , 周斌 , 延毓 , 魏兴慎 , 邱文元
Abstract: 本发明提供了一种电力物联网系统,包括:自上而下依次设置的云层、管层、边层和端层。通过本发明实施例提供的电力物联网系统,预先为每类端设备设置设备映射集,边缘物联代理基于该设备映射集将电力原始数据转换为符合该设备映射集的源格式的电力中间数据,物联管理平台将电力中间数据发送到多个业务平台后,业务平台基于该设备映射集也可以正确读取理解电力中间数据,并形成本身所需的业务数据,从而实现端设备一次采集电力数据,多方业务平台共享。多方业务平台可以按需从物联管理平台拿到所需的数据,业务平台之间不需要直接共享数据,能够消除冗余数据传输带来的资源占用和数据不可靠的问题。
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公开(公告)号:CN112583941B
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202110205217.6
申请日:2021-02-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Inventor: 缪巍巍 , 崔恒志 , 曾锃 , 黄进 , 滕昌志 , 张震 , 韦磊 , 蒋承伶 , 张瑞 , 李世豪 , 王传君 , 张厦千 , 张明轩 , 杨维永 , 段明虎 , 吴子栋 , 付国有 , 张俊杰
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种支持接入多电力终端的方法、单元节点及电力物联网,其中,该方法包括:获取目标边设备发起的长连接接入请求,通过相应的目标端口与目标边设备之间建立长连接;生成目标边设备的目标索引标识,并将目标索引标识添加至缓冲队列;监听缓冲队列,在存在与目标索引标识相对应的端口事件时,将目标索引标识推送至预设的等待列表中;对与等待列表中的索引标识相对应的端口进行数据通信处理。通过本发明实施例提供的支持接入多电力终端的方法、单元节点及电力物联网,不需要遍历缓冲队列中所有的索引标识,在接入海量长连接时也可以快速响应端口事件,可以提高事件响应的速度和效率,能够支持海量MQTT长连接的并发接入。
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公开(公告)号:CN112395168A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202011373177.8
申请日:2020-11-30
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提出的是一种基于Stacking集成的边缘侧业务行为识别方法。该方法包含:获取边缘侧行为特征,根据边缘侧行为特征对边缘侧行为进行标签化定义,获取边缘侧行为特征数据库,构建基于PCA以及Stacking集成框架的边缘侧行为识别模型。PCA算法能够将高维的边缘侧行为特征数据库进行特征工程处理,获得模型算法所需要的优良数据。Stacking集成算法通过基模型对数据库的进一步处理,得到新的数据集供次级学习器进行训练,能够大幅度提高识别准确率,并且避免过拟合的问题。该发明方法能够对边缘侧数据行为进行建模,能对边缘侧行为动作高效识别。
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