所属分类：电子信息产业

所属单位：中国科学院国家授时中心

成果简介：该成果针对复杂室内外环境下单一定位技术精度与稳定性不足的问题，提出融合北斗卫星与5G基站数据的多场景定位增强方案。通过室内5G指纹定位（采集RSSI信号建立指纹库，利用欧氏距离匹配实现亚米级定位）与室外北斗多星定位（基于三球交会原理解算坐标）获取多源数据，经卡尔曼滤波剔除噪声后，由多场景定位模式识别系统根据信号强度、多径效应等特征动态切换定位模式：单信号时沿用当前模式，双信号时优先选择高精度模式，精度相当时启用联合定位，并通过权重分配实现过渡区域平滑切换。采用高斯-牛顿迭代法构建包含北斗卫星、5G基站与目标终端坐标的联合定位模型，迭代修正参数至误差平方和收敛（≤10⁻⁶），解决卫星数不足时的定位解算问题；引入BP神经网络训练优化定位结果，通过三层网络架构与反向传播算法拟合非线性关系，迭代调整权值与阈值至均方根误差≤0.5米，显著提升复杂环境容错能力，实验室测试误差均方根（RMSE）优于现有方案。 技术亮点包括：1. 多源数据智能融合：室内外数据覆盖全场景，动态切换机制避免硬切换跳变，联合定位精度≤1米（无盲区）；2. 滤波与神经网络优化：卡尔曼滤波降低NLOS噪声40%以上，BP神经网络提升多径场景精度30%；3. 抗干扰与连续定位：设定信号波动阈值抑制乒乓效应，切换延迟≤200ms，卫星拒止环境纯5G模式可持续≥6小时。 技术参数显示：室内5G定位精度≤1.5米，室外北斗≤2米，联合定位≤1米；传感器要求北斗≥3颗卫星（信噪比≥25dB）、5G≥3个基站（信号功率≥150mW）；功耗≤800mW，边缘计算延迟≤50ms。 适用范围涵盖智能终端（手机、车载导航）、工业场景（无人机巡检、AGV导航）、智慧城市（智能井盖监测）与应急救援（灾区无卫星定位）等，尤其适合信号遮挡、多径效应显著的复杂环境。其独特价值在于深度兼容北斗系统，贴合国内政策，通过神经网络适应本土复杂地貌，相比国外方案更具本地化优势。随着北斗与5G基础设施完善，该技术在智能汽车、工业物联网等领域可大量推广，兼具高精度定位能力与广泛场景适应性，社会与经济价值显著。

所属分类：电子信息产业

所属单位：中国科学院国家授时中心

成果简介：该拟转化科技成果聚焦复杂环境下单一定位技术可靠性不足的痛点，提出基于多源数据融合的室内外无缝定位方案，通过实时分析北斗与5G交叉区域的卫星数、信噪比、基站数、信号功率等信号质量指标，将工作模式分为完全盲区、薄弱盲区、无盲区，并动态切换定位策略，完全盲区采用纯惯性导航维持连续定位，薄弱盲区根据信号质量灵活选择“北斗+INS”“5G+INS”或“北斗+5G+INS”融合定位，无盲区则运用多源联合定位结合卡尔曼滤波实现高精度解算，涵盖定位方法、系统架构、电子设备及存储介质，经实验室验证测试误差均方根为2.072米，具备良好转化潜力。其技术亮点显著，一是全场景动态模式切换，通过量化判别实现交叉区域精准分类，利用INS高频输出弥补外部信号低频缺陷，结合预判断与动态权重分配实现平滑过渡，避免定位中断与结果突跳；二是多源数据深度融合，以INS为核心载体应对极端环境，构建15维卡尔曼滤波融合模型修正误差，对北斗/5G数据进行抗干扰预处理，提升复杂环境可靠性；三是轻量化设计与硬件兼容，支持商用模组和传感器集成，降低硬件成本超70%，优化算法实现低功耗实时运行。技术参数方面，无盲区定位精度≤1米，薄弱盲区1 - 3米，完全盲区INS漂移≤5米/小时，模式切换延迟≤200ms，功耗≤500mW。适用范围广泛，涵盖智能终端、智能交通、工业与特种场景、物联网与智慧城市等领域。该成果通过“北斗+5G+INS”深度兼容北斗贴合国内政策，支持低成本传感器利于商用，随着5G和北斗系统发展，在智能汽车、智慧城市等领域大量推广，兼具社会价值与经济潜力。

所属分类：电子信息产业

所属单位：中国科学院国家授时中心

成果简介：本发明公开了一种用于长波授时监测站的远程监控方法及系统,所述方法包括以下步骤：采集获取外场监测站的监测站环境视频信息,设备、软件工况信息；基于获取的监测站环境视频信息判断是否有异常视频信息,如有则对异常视频信息进行截取,保存异常视频信息并进行告警；基于获取的设备、软件工况信息判断是否有设备、软件异常或需要控制,如有异常设备、软件则获取异常设备、软件的名称和状态参数并进行告警,如有需要控制的设备、软件则对设备、软件进行控制。发明可使长波授时监测站实现无人值守,节省人力成本,发生问题能够及时有效地反馈至中心站,能够保障监测站设备和软件连续可靠运行。该专利通过视频设备工况等数据发现场所异常，亦可应用于相关信息数据产生场所，有极广的适用范围。

所属分类：电子信息产业

所属单位：浙江清华长三角研究院

成果简介：该平台采用国际领先技术，全自主开发、不依赖开源软件、软件供应链安全、支持全部主流操作系统（Linux、信创麒麟x86、麒麟ARM架构等）。内含云计算、可信加密数据库、区块链、隐私计算、分布式密钥生命管理、加密浏览器、分布式访问控制等核心模块。具有高安全、高性能、后量子安全、保障隐私等特性，是实现无信任情况下多方协作、价值流转、可信存证的重要产品。平台已获得发明专利授权并已通过CNAS检测。

所属分类：电子信息产业

所属单位：榆林泉能悦佳信息科技有限公司

成果简介：科技成果研究内容：数字技术服务大数据集成系统是一种高效、稳定且功能强大的系统，它利用先进的数字技术和信息技术，为海量数据提供了一个全面、集成的管理和分析平台。这一系统不仅能够实现对数据的高效采集、存储和整合，还能通过对数据的深度分析和挖掘，为企业的决策提供有力的数据支持。无论是金融、医疗还是其他行业，都可以通过这种系统实现对海量数据的全面管理和分析，从而获得更多的商业价值和竞争优势。 创新点：创新系统架构，提升数据处理能力，实现高效集成。引入先进集成技术，支持多源数据融合，简化数据整合流程。运用分布式存储技术，保障数据高效、安全地存储与管理。结合大数据分析与人工智能技术，深入洞察数据价值，提升决策水平。直观展示数据分析结果，提升数据解读效率与用户体验。 成果应用情况：广泛应用于医疗服务行业。 产生的社会效益：通过构建大数据集成系统，企业可以更有效地整合和利用数据资源，提升决策效率和竞争力。 成果研发和管理团队情况：以公司内技术研发人员为主，委外研发人员为辅，在项目技术负责人司豫鹏的带领下，通过大量的试验测试，不断攻关，对数字技术服务大数据集成系统进行持续更新。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安卓辰网络科技有限公司

成果简介：‌智慧水务供水全网综合调度系统‌是一个集成了供水管网GIS、厂站信息、管网实时监测数据等功能的系统，旨在保证城市管网供需平衡、压力均衡、节能降耗、安全供水。该系统通过数据整合和数据分析，实现对供水系统的综合调度，确保生产调度运行和管理更加先进、科学和信息化。智慧水务供水全网综合调度系统的特点包括模型预测与爆管智能分析‌，通过建立管网物理模型，分析管道荷载能力和腐蚀情况，对管网事故进行科学研判，提供多级预警提示，为运维人员及时采取措施提供依据。提供从智慧传感层、智慧连接层到智慧应用层的全系统综合产品，为用户部署一站式解决方案，避免后期多厂家、多品牌对接的繁琐。供水管网监测系统可与智慧水务平台无缝对接，实现数据互联互通，促进信息共享。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安众博科创电子科技有限公司

成果简介：随着信息技术的快速发展，大量的数据在网络上传输和存储，如何有效地识别和管理这些数据成为了一个重要的挑战。为了解决这一问题，我们开发了一款网络变量数据自动识别系统，该系统能够自动化地识别、分类和处理网络中的变量数据，极大地提高了数据处理的效率和准确性。 一、系统特点 1. 自动化识别：系统能够自动扫描网络中的数据，快速准确地识别出变量数据，无需人工干预。 2. 智能分类：通过先进的机器学习算法，系统能够对识别出的变量数据进行智能分类，便于后续的数据处理和分析。 3. 实时更新：系统能够实时监测网络数据的变化，确保识别结果的准确性和时效性。 4. 高度可定制：系统支持用户根据自己的需求定制识别规则和分类标准，满足不同场景下的应用需求。 二、应用场景 网络变量数据自动识别系统适用于各种需要处理和分析网络数据的场景，如金融、电商、物流等领域。在金融领域，系统可以帮助银行、证券公司等金融机构快速识别交易数据中的变量信息，提高风控和决策效率。在电商领域，系统可以自动抓取商品信息、价格数据等关键变量，为商家提供精准的市场分析和竞争策略。在物流领域，系统可以实时监测货物的运输状态，及时发现异常情况并采取相应的处理措施。 三、技术原理 网络变量数据自动识别系统基于自然语言处理、机器学习等技术构建而成。首先，系统通过自然语言处理技术对网络中的文本数据进行解析和提取，识别出其中的变量信息。然后，利用机器

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安众博科创电子科技有限公司

成果简介：在大数据时代，数据的预测与分析能力成为企业和研究机构的核心竞争力。传统的数据分析方法在面对海量、复杂的数据时，往往显得力不从心。为此，我们研发了这款基于自定义网络变量的数据预测系统，旨在通过深度学习和自然语言处理技术，为用户提供更为精准、高效的数据预测服务。 该系统可广泛应用于金融、医疗、教育等多个领域。以金融行业为例，通过该系统对股票市场的历史数据进行分析和预测，帮助投资者把握市场走势，实现资产增值。此外，该系统还在医疗领域实现了对疾病发病趋势的预测，为医疗机构提供决策支持。 技术特点与创新点 1. 自定义网络变量：本系统支持用户根据实际需求自定义网络变量，使得数据预测更加灵活和精准。 2. 深度学习技术：采用先进的深度学习算法，对海量数据进行深度挖掘和分析，提高数据预测的准确率。 3. 自然语言处理技术：结合自然语言处理技术，实现对文本数据的智能处理和分析，为数据预测提供有力支持。 4. 跨行业应用：系统可广泛应用于金融、医疗、教育等多个领域，满足不同行业的数据预测需求。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安中创和源智能科技有限公司

成果简介：1.目的 传统方法面临数据存储、处理和分析的瓶颈，难以满足日益增长的数据量和分析需求。具体而言，传统频谱监测系统可能因数据存储能力不足而导致数据丢失或无法长期保存；在处理大数据时，可能表现出存储量小、稳定性差、耗时长的缺点；此外，多样化的监测系统导致数据无法统一处理，增加了分析的复杂性。而无线电频谱大数据平台能够整合并分析海量频谱数据，提高频谱资源利用效率，促进频谱管理的科学化与智能化，从而克服传统方法的不足。 2.核心技术 （1）大数据存储与管理技术这项技术能够高效地存储、索引和检索频谱数据，确保数据的完整性和可用性。通过分布式存储系统、数据压缩和加密等手段，平台能够应对大规模数据处理的挑战，同时保障数据安全。 （2）无线电频谱大数据平台利用先进的数据分析和挖掘技术，对海量频谱数据进行深度挖掘，提取有价值的信息。通过数据分析，平台能够揭示频谱使用的内在规律，为频谱管理提供决策支持。 （3）实时频谱监测与感知技术能够实时捕获和分析无线电频谱环境中的信号，实现频谱的动态监测和快速响应。 3.创新点 （1）这种跨平台的数据整合能力，为频谱资源的全面监测和科学分析提供了坚实的基础。 （2）平台运用先进的数据分析和挖掘技术，实现了对频谱数据的智能化处理。 （3）平台创新性地引入了实时频谱监测技术，实现了对无线电频谱环境的动态监测和快速响应。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安长盛信安信息技术有限公司

成果简介：目的 随着信息技术的飞速发展，网络空间已成为国家、企业和个人不可或缺的活动领域。然而，这一数字化进程在带来便利与效率的同时，也伴随着日益严峻的网络安全挑战。黑客攻击、数据泄露、勒索软件等安全事件频发，严重威胁着信息系统的稳定运行和敏感信息的安全。因此，构建一套高效、全面的网络安全攻防演练服务系统，成为了提升网络安全防御能力、检验应急响应机制、培养专业安全人才的重要手段。 核心技术 网络安全攻防演练服务系统采用高度仿真的网络靶场技术，构建与真实网络环境高度相似的虚拟目标，包括操作系统、应用程序、网络设备等多个层面。这种技术不仅能够最大程度地还原真实网络环境，还提供了丰富的模拟场景，如红蓝对抗、渗透闯关、防御演练等，使网络安全运维人员能够熟练掌握各类应急处置流程，提升应急响应与处置能力。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安云谷信息科技有限公司

成果简介：5G无线网络覆盖规划系统是一个综合性的解决方案，旨在确保高效、稳定和广泛的5G网络覆盖。该系统集成了先进的无线规划技术和数据分析工具，为运营商提供了全面的网络设计和优化服务。 系统利用高精度的地图数据和用户行为分析，进行精确的网络规划，确保信号覆盖的广度和深度，以及网络容量的合理分配。通过实时网络监控和数据分析，系统能够及时发现并解决网络问题，优化网络性能，提高用户体验。 系统支持灵活的资源配置，能够根据业务需求和网络负载进行动态调整，提高网络资源的利用效率。系统利用机器学习算法对网络运行数据进行分析，能够预测潜在的网络故障，提前进行预警和修复，降低故障对业务的影响。 5G无线网络覆盖规划系统为运营商提供了强大的网络规划、优化和故障预测能力，为5G网络的高效运行和广泛应用提供了有力保障。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安远秦智芯科技有限公司

成果简介：物联网一体化平台，高性能、高吞吐量、高扩展性的物联网平台！单机可以支持百万链接，同时支持自定义扩展功能，功能非常强大，采用netty作为通信层组件，支持插件化开发集成！ 本系统采用Spring Cloud 微服务架构,一款高性、高吞吐量、高扩展性的物联网平台! 单机可以支持百万链接,同时支持自定义扩展功能多种协议交互，支持插件化开发! 技术路线： 1、采用前后端分离的模式，前端框架VUE。 2、后端采用Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba。 3、MqttBroker(支持集群化部署)基于Netty、Reactor3、Reactor-netty。 4、注册中心、配置中心选型Nacos，权限认证使用Redis。 5、流量控制框架选型Sentinel，分布式事务选型Seata。 6、时序数据库采用TDengine开源、高效的物联网大数据平台、处理物联网海量数据写入与负载查询。