-
公开(公告)号：CN119629697B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510148120.4
申请日：2025-02-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种无人集群分布式智能路由的方法、装置和电子设备，属于组网通信的技术领域，该方法中，通过无人集群网络中各智能体（即各网络节点）间的信息共享与动态交换，全面提升智能体对网络状态的感知能力，从而增强路由决策的全局优化能力，使网络在高动态环境下仍能保持高效协同，另外，各节点能够基于自身的历史本地状态向量，结合实时网络变化（即本地状态信息），智能预测未来的网络状态并制定路由转发策略，充分挖掘了历史信息的潜在价值，大幅提升了节点在复杂网络环境中进行路由决策的准确性和前瞻性，此外，上述过程可在当前智能体本地进行上述分布式同步的运算，网络通信的灵活性好、效率高。
-
公开(公告)号：CN116346217B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310595113.X
申请日：2023-05-25
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 高然 , 姚海鹏 , 袁梦竹 , 马铭 , 葛洪武 , 黄鑫 , 吴巍 , 张琦 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 李志沛 , 周思彤 , 刘欣雨 , 朱磊 , 李欣颖 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
IPC: H04B10/07 , H04B17/391 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开的一种基于深度学习的光通信系统信道构建方法，属于光通信领域。本发明实现方法为：采用条件生成对抗网络构建光通信系统信道，构建包含多组损失函数优化的联合损失函数，多组损失函数包括均方误差损失、对抗损失、平均绝对误差损失。条件生成对抗网络包括生成器和判别器，通过生成器捕获光通信系统收发两端数据分布，并生成具有相同分布的接收端新数据用于混淆判别器；判别器对生成的假数据和真实收端数据鉴别，当判别器达到纳什平衡无法确定其输入来自生成器还是真实数据时，此时条件生成对抗网络中的生成器便能够对光通信系统信道快速准确建模，输出经过复杂损耗的光通信系统接收端数据，提升光通信系统的可靠性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN114884957B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210811924.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04B7/185 , H04L67/1021 , H04L67/101 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种空天地网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，包括：获取空天地网络中计算任务的多时隙问题模型、所有地面用户在每个时隙的通信状态信息和每个时隙下浮空平台的位置信息；多时隙问题模型的目标为最大化计算任务的速率和；将多时隙问题模型转化为单时隙问题模型，利用目标神经网络模型求解每个地面用户在目标时隙的计算任务卸载比例和选定的浮空平台信息；求解目标地面用户在目标时隙的发射功率、CPU周期频率和收集的能量，从而确定出计算任务的卸载策略。该方法能够有效的对抗时变信道增益、随机任务到达和动态浮空平台变换，确保计算任务的速率和最大化，提升空天地网络中的资源利用率。
-
公开(公告)号：CN114785738B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210677447.7
申请日：2022-06-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/56 , H04L47/6275 , H04L45/12 , H04L45/00
Abstract: 本发明提供了一种时间敏感流的调度方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，包括：获取待调度的时间敏感流集合和目标网络的网络拓扑信息；基于时间敏感流集合和网络拓扑信息，确定目标时间敏感流集合和目标时间敏感流集合对应的目标时隙队列映射关系；基于目标时隙队列映射关系对目标时间敏感流集合中的目标时间敏感流进行调度。本发明方法在从待调度的时间敏感流集合中确定目标时间敏感流时，将时间敏感流的路由代价和交换机端口队列的可用资源情况共同作为可调度条件进行综合考量，从而使得目标网络在调度时间敏感流时能够最大化的利用其网络资源，进而有效地缓解了现有的时间敏感流的调度方法存在的网络负载不均衡的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115037667A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210953069.0
申请日：2022-08-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L45/00 , H04L45/121 , H04L47/12 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种细粒度网络态势感知与源路由智能优化方法与装置，涉及通信的技术领域，包括：获取目标网络内所有网络设备的状态信息和待传送数据包的属性信息，利用深度强化学习算法对状态信息和属性信息进行处理，得到待传送数据包的路由路径。深度强化学习算法中，每条可选路由路径的奖励为可选路由路径上每个网络设备的奖励之和，且每个网络设备的奖励为网络设备的节点时延与目标网络的最大链路利用率的加权和的相反数，因此，本发明方法可以在最小化最大链路利用率和路径时延的情况下，计算出最优路由路径，从而不会导致大量数据流堆积在同一路径，避免出现网络拥塞的问题，保证了数据包传输的及时性，进而提升了整体网络传输性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114884957A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210811924.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04B7/185 , H04L67/1021 , H04L67/101 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种空天地网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，包括：获取空天地网络中计算任务的多时隙问题模型、所有地面用户在每个时隙的通信状态信息和每个时隙下浮空平台的位置信息；多时隙问题模型的目标为最大化计算任务的速率和；将多时隙问题模型转化为单时隙问题模型，利用目标神经网络模型求解每个地面用户在目标时隙的计算任务卸载比例和选定的浮空平台信息；求解目标地面用户在目标时隙的发射功率、CPU周期频率和收集的能量，从而确定出计算任务的卸载策略。该方法能够有效的对抗时变信道增益、随机任务到达和动态浮空平台变换，确保计算任务的速率和最大化，提升空天地网络中的资源利用率。
-
公开(公告)号：CN112383482A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011282235.6
申请日：2020-11-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/751 , H04L12/721
Abstract: 本发明提供了一种基于数据平面的动态Q值路由计算方法及装置，涉及通信的技术领域，包括：先获取本交换机上用于与其他交换机相连的端口；然后在本交换机启动并初始化之后，收到相邻端发送的数据包，并确定数据包类型；最后基于数据包类型和应用在数据平面上的Q‑learning算法，更新本交换机的Q值。本发明中的Q‑learning算法可以通过与网络环境的不断交互从而学习到最优路策略，能够动态调整路由策略，实现对网络状态的最优响应。本发明中的数据平面是可编程数据平面，可以实现在数据平面直接进行路由计算，避免了与控制平面的交互，提高了对网络状态的响应速度。
-
公开(公告)号：CN119653426A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510168695.2
申请日：2025-02-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W28/082 , H04W28/08 , H04W4/50 , H04W84/06
Abstract: 本发明提供了一种面向最大效用的无人集群数据按需共享方法及装置，涉及无人机通信的技术领域，该方法基于迭代双边拍卖的内容共享激励机制构建无人机命名数据网络中的内容分配模型、每个内容消费者的出价模型和每个内容生产者的要价模型，在获取到每个内容消费者的当前出价向量和每个内容生产者的当前要价向量之后，应用上述模型求解出每个内容消费者的当前内容需求向量、更新后的出价向量和每个内容生产者的当前内容供应向量，以及更新后的要价向量，通过迭代更新，直至出价向量和要价向量达到预设收敛条件。上述模型的应用能够有效地鼓励内容生产者参与数据市场，进而缓解了现有无人机命名数据网络存在的数据共享活跃度差的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115329985B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211087378.0
申请日：2022-09-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种无人集群智能模型训练方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，该方法将无人集群的训练划分为簇内集中式联邦学习和簇间分布式联邦学习两个阶段，簇内集中式学习时，簇头作为模型所有者来和簇内节点进行参数传递，并进行模型聚合，从而缓解了传统的集中式联邦学习方式存在的通信拥塞和计算瓶颈的技术问题；并且，簇间分布式学习时，由于只有邻居簇头间进行参数传输和模型聚合，所以与传统分布式联邦学习相比，本发明还能有效地减少通信能耗。
-
公开(公告)号：CN116614377A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310890312.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供了一种无人机集群服务功能链动态配置方法和装置，涉及无人机通信技术领域，本发明所使用的目标神经网络模型采用按需协作通信方式进行服务功能链动态部署，对不同队友建立不同队友模型，相比于现有的广播式通信算法或点对点式通信方式，按需通信的方式下，无人机之间传送不同的激励信息，且每个无人机的Q值都要加入其他无人机发送的激励信息，也即，每个无人机在动作选取时都受其余无人机的激励信息影响，并且按需通信还能减少信令的开销，因此，在利用本发明方法对服务功能链进行动态配置时可以加快收敛速度，提高算法收敛性，使无人机集群网络延迟保持在较低水平。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
32
records
(took 0.036 seconds)
