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公开(公告)号：CN118075081A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410161213.6
申请日：2024-02-05
Applicant: 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC: H04L27/38
Abstract: 本发明公开了一种基于并行架构的高速解调方法及系统，包括：中频采样；采样后的数据进行串并转换后存入并行FIFO中；从FIFO中读取数据进行数字正交下变频和DFT变换；频域匹配滤波及定时相位误差校正；经定时同步、均衡和载波同步后判决输出；其中，定时同步分解为频率同步和相位同步；所述定时同步采用双反馈环定时同步；所述双反馈环定时同步具体包括：通过算法估计出定时相位误差后，从中提取出符号频偏及相偏，频偏系数用于调节FIFO读取索引实现符号频偏校正；相偏参数用于控制频域旋转因子乘法实现定时相位误差校正；所述载波同步通过将改进的PFD算法与相位域锁相环结合，采用并行载波同步算法。本发明采用基于并行结构的匹配滤波、定时同步以及载波同步方法，可以大大提升解调系统的实时解调速率。
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公开(公告)号：CN119887146A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202311264090.0
申请日：2023-09-27
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/215 , H04W4/38 , H04W28/08 , H04L67/12 , G01S19/14
Abstract: 本发明涉及一种电力精准抢修方法，一种基于多模态语义通感信一体化的电力精准抢修方法。该方法首次利用多模态语义通信感知一体化技术对电力系统精准抢修，保护电力系统的安全稳定运行。在使用多模态语义通感信一体化技术下，实现了电力精准抢修。
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公开(公告)号：CN119846562A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510154285.2
申请日：2025-02-12
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
Abstract: 本发明涉及卫星合成孔径雷达天线技术领域，具体涉及一种基于芯片化TR组件的星载数字化SAR天线模块，包括：可扩充阵列模块，所述可扩充阵列模块包括末级功放芯组、接收前端芯组、幅相和一级延时多功能芯组和二级延时放大芯组；低功率射频模块，所述低功率射频模块包括光电转换和电光转换模块、锁相合成模块、数字收发模块和模拟收发模块；多通道宽带数字收发同步模块，所述多通道宽带数字收发同步模块包括星上计算设备模块；天线模块，所述天线模块包括协议解析模块、波束控制模块。本发明提出的天线模块，可以快速集成出高性能、高集成度的SAR天线，可根据需求的天线性能指标，选择天线模块数量灵活组合拼接，快速满足市场需求。
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公开(公告)号：CN119767447A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411741267.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京邮电大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种输电线路自组网通信增强方法、装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域，方法包括：构建混合噪声模型；构建无线自组网信道模型；基于混合噪声模型和无线自组网信道模型，采用分布式波形成束方法，对无线自组网进行通信增强。通过上述方式，在通信增强的过程中，充分考虑了输电线路场景中复杂噪声对通信的影响以及无线自组网信道传输的特性，可确保通信增强后的自组网更能适应真实输电线路场景，优化自组网在真实输电线路场景的表现，提高自组网的通信质量，增强自组网通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN118748844A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410278742.4
申请日：2024-03-12
Applicant: 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC: H04W72/543 , H04W72/50 , H04W72/512
Abstract: 本发明公开了一种动态规划算法的接入网切片资源调度方法，包括以下步骤：(1)定义网络接入侧的系统参数；(2)网络资源的初始化分配；(3)建立单个基站的资源调度优化目标；(4)基于0‑1背包算法求解资源调度优化目标；(5)建立N个基站的资源调度目标；(6)基于0‑1背包算法和匈牙利算法设求解资源调度目标；本发明有效实现了系统接入率以及系统的时延容忍弹性值的最大化。
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公开(公告)号：CN113543137A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110842653.4
申请日：2021-07-26
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC: H04W12/122 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的新型物联网无线网络攻击检测方法，通过无线网络流量数据预处理、卷积神经网络FCNN训练、循环神经网络FRNN训练、深度神经网络FResNet训练、评分模型Fsum训练和模型评估这六个步骤来实现物联网无线网络攻击检测。本发明基于集成学习的方式，综合考量了攻击流量特征在时间、空间上的联系，特征学习方面，设计了卷积神经网络、循环神经网络以及深度神经网络，从不同维度提取流量特征之间的关联关系；然后采用机器学习算法，自动学习不同模型的针对不同类型网络攻击的优势和劣势，从而产生更为准确的预测结果。
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公开(公告)号：CN117439632A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311417103.3
申请日：2023-10-30
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC: H04B1/7073 , H04B1/7075 , H04B1/7087 , G01S19/25 , G01S19/29
Abstract: 本发明提出了一种基于北斗三号导航系统的多模态数据通信方法，涉及通信技术领域，包括：S1、通过接收机采集接收卫星通信的多模态数据信号；S2、将多模态数据信号转换为数字信号以得到多模态数据的数字中频信号；S3、对多模态数据的数字中频信号进行信号同步处理以得到多模态数据的载波信号；S4、基于多模态数据的载波信号通过时域解调算法进行信号解调处理以得到译码后的多模态数据信息；本发明通过使用信号捕获技术与信号同步技术，自动采集数据，获取接收信号多普勒频移与码相位偏移的精准估计值，实现接收信号的载波剥离与扩频码解扩，从而提高了导航系统的信号捕获能力和跟踪性能，解决了数据干扰造成定位精度较差的问题。
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公开(公告)号：CN114144043A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111486830.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC: H05K7/20
Abstract: 本发明属于网络防护技术领域，具体的说是一种网络安全防护装置，包括机箱、负载区、冷却区、比例器件和控制器；由于网络服务器运行时，服务器设备产生的热量和冷空气换热不均匀，容易在服务器机架之间和内部形成局部热点；通常为了充分消除这些热点，需要对数据中心进行过度冷却，而额外增大了能耗；因此，本发明通过机箱中各负载区内置的温度传感器，将负载区的热负荷数据实时传输至控制器中，冷却区中的各比例器件分别在控制器的控制下调节各负载区与冷却介质间的接触面积，以控制其间的换热量，满足对不同负载区差异化的换热量需求，以减少网络安全防护装置运行时的电耗量。
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公开(公告)号：CN119960999A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510154286.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
Abstract: 本发明涉及卫星自主任务规划技术领域，具体涉及一种卫星自主任务规划方法，包括以下步骤：S1、星上采用双核处理器，其中处理器1上运行的任务为星务主任务，用于星务和姿轨控任务、星务自主规划任务以及各自主规划任务展开成的指令序列执行，还可承担外部临时任务规划，处理器2上主要进行区域目标规划和锚定目标库任务规划；S2、本地锚定任务中的点目标会被定期扫描，利用快速规划算法初步计算可执行的时间窗口与资源依赖。本发明提出的卫星自主任务规划方法具有CPU资源消耗小、任务优先级颗粒度细致、大规模任务处理时间快、任务预报精度高、突发任务响应度高等特点，适用于目前卫星数量大幅增加，任务复杂度和不确定度增加的发展趋势。
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公开(公告)号：CN118612221A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410885765.1
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/125 , H04L43/08 , H04L41/0823 , H04L41/06 , H04L41/0803 , H04L41/044 , H02J13/00 , G06F9/48 , G06F9/445 , G06F9/50 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种基于云边端协同框架下的DL‑IoT系统，涉及数据处理技术领域，该系统包括：系统框架、端子系统、边子系统、网络子系统和云子系统，所述系统框架采用基于任务卸载策略的计算模型来进行资源调度；所述端子系统用于生成和收集数据，同时根据边子系统的反馈进行具体操作；所述边子系统用于通过端子系统实时分析用户端的数据；所述网络子系统用于负责电力传输网络的监控和管理，集中处理各种通信协议；所述云子系统用于处理大规模数据、进行全局优化、长期存储和高级分析，并提供系统级决策支持和API服务；本发明解决了现有DL‑IoT系统在处理实时大规模数据时存在的时延过高、资源管理效率低下、以及能耗和数据安全性问题。
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