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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東聯(lián)想懂的通信有限公司申請的專利基于AI的物聯(lián)網(wǎng)多信源數(shù)據(jù)異常感知分析方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120354328B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510851115.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)基于AI的物聯(lián)網(wǎng)多信源數(shù)據(jù)異常感知分析方法是由甄子華;許彭;汪洋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于AI的物聯(lián)網(wǎng)多信源數(shù)據(jù)異常感知分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于AI的物聯(lián)網(wǎng)多信源數(shù)據(jù)異常感知分析方法，涉及數(shù)據(jù)異常感知分析領(lǐng)域，主要方案為：通過對通信質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，得到通信系統(tǒng)物理層信道的信噪比動(dòng)態(tài)熵值以及波束賦形畸變度；通過對感知參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，得到基站信號數(shù)據(jù)的多普勒輪廓相似度和點(diǎn)云結(jié)構(gòu)熵；通過對設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算基站設(shè)備的硬件異常指數(shù)；通過對環(huán)境干擾數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，得到信道的多徑干擾因子；并進(jìn)一步分析得到綜合特征融合系數(shù)以及綜合異常概率；通過對歷史故障數(shù)據(jù)和綜合異常概率進(jìn)行分析，判斷故障類型，有利于提升分析方法的多源數(shù)據(jù)融合能力，增強(qiáng)評估閾值的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性以及提升診斷效率。

本發(fā)明授權(quán)基于AI的物聯(lián)網(wǎng)多信源數(shù)據(jù)異常感知分析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于AI的物聯(lián)網(wǎng)多信源數(shù)據(jù)異常感知分析方法，其特征在于，包括： 步驟一：獲取物聯(lián)網(wǎng)的通信質(zhì)量數(shù)據(jù)、感知參數(shù)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)以及環(huán)境干擾數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理； 步驟二：通過對通信質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，得到通信系統(tǒng)物理層信道的信噪比動(dòng)態(tài)熵值SND t 以及波束賦形畸變度BFDt； 通過對感知參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，得到基站信號數(shù)據(jù)的多普勒輪廓相似度DPSt和點(diǎn)云結(jié)構(gòu)熵PSEt；通過對設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算基站設(shè)備的硬件異常指數(shù)HALt；通過對環(huán)境干擾數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，得到信道的多徑干擾因子MIFt； 步驟三：通過對信噪比動(dòng)態(tài)熵值SND t 、波束賦形畸變度BFDt、多普勒輪廓相似度DPSt、點(diǎn)云結(jié)構(gòu)熵PSEt和多徑干擾因子MIFt進(jìn)行綜合分析，得到綜合特征融合系數(shù)；具體為：通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信噪比動(dòng)態(tài)熵值SND t 、波束賦形畸變度BFDt、多普勒輪廓相似度DPSt和點(diǎn)云結(jié)構(gòu)熵PSEt進(jìn)行特征提取，得到特征向量一；然后通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對硬件異常指數(shù)HALt和多徑干擾因子MIFt進(jìn)行處理，得到的特征向量二，然后將兩個(gè)特征向量進(jìn)行融合得到綜合特征融合系數(shù)，所依據(jù)的公式如下： ； 其中，F(xiàn)t表示綜合特征融合系數(shù)；Conv1d表示一維卷積，表示用于處理一維序列數(shù)據(jù)的卷積操作；GRU是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的一種，用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)；[HAIt-g:t，MIFt-g:t]表示一個(gè)時(shí)間序列片段內(nèi)硬件異常指數(shù)和多徑干擾因子的連續(xù)狀態(tài)，t-g：t表示一個(gè)時(shí)間序列片段，表示從時(shí)間t-g到時(shí)間t的時(shí)間段，g表示時(shí)間窗口的大小；⊕表示特征融合操作，用于將兩個(gè)特征向量進(jìn)行拼接或逐元素相加，以生成聯(lián)合特征向量； 并基于綜合特征融合系數(shù)計(jì)算綜合異常概率，所依據(jù)的公式如下： ； 其中，Pant表示綜合異常概率；σ表示Sigmoid函數(shù)，用于將輸出值映射到0到1的區(qū)間內(nèi)；λr綜合特征融合系數(shù)的不同維度特征向量r的注意力權(quán)重，通過softmax函數(shù)計(jì)算，參照公式： ，其中，wa是注意力權(quán)重矩陣；r表示綜合特征融合系數(shù)不同維度特征向量的序號，取值為1、2、3或4，分別對應(yīng)通信維度、感知維度、設(shè)備維度、環(huán)境維度；MLPr為前額神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有對應(yīng)不同維度特征向量r的層感知器，用于處理對應(yīng)特征維度的信息； 步驟四：設(shè)置綜合評估閾值，基于綜合評估閾值對綜合異常概率進(jìn)行分析評估，進(jìn)而判斷是否啟動(dòng)診斷指令； 步驟五：通過對歷史故障數(shù)據(jù)和綜合異常概率進(jìn)行分析，判斷故障類型。

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