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公开(公告)号：CN107809381B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201710976365.1
申请日：2017-10-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/705 , H04L12/721 , H04L12/751
Abstract: 本发明公开了一种实现基于SDN中路由环路主动审计方法，所述方法为：根据第三方修改网络转发规则的请求，获得将会下发的流表规则的匹配域以及转发行为；通过OpenFlow协议获得已有流表项中与第三方请求匹配域有重叠的条目；模拟交换机优先级匹配的转发原则，取出与匹配域重叠的流表项并取其中优先级最高的条目，根据这个条目与第三方请求的优先级生成转发行为；该请求的数据流的每一跳转发行为都基于以上原则，最终获得数据流的转发路径，运行基于交换机‑流表项组合的路由环路检测算法，判断是否导致路由环路。所述基于SDN中路由环路主动审计方法，降低了时间复杂度，减小额外流表空间占用率，减少了SDN控制器和交换机之间的信令交互次数。
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公开(公告)号：CN108966352B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201810734324.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度增强学习的动态波束调度方法，属于多波束卫星通信系统领域。本方法首先将动态波束调度问题建模为马尔科夫决策过程，每个时隙的状态包括卫星缓存器中的数据矩阵、时延矩阵和信道容量矩阵，动作表示动态波束调度策略，目标是长期减小所有数据包的累计等待时延，然后利用深度增强学习算法求解最佳动作策略，建立CNN+DNN结构的Q网络，训练Q网络，利用训练好的Q网络来进行动作决策，获得最佳动作策略。本发明通过大量的自主学习，使得卫星根据此刻的环境状态直接输出当前的波束调度结果，长期最大化系统的综合性能，在保持系统吞吐量几乎不变的同时，大大减小数据包的传输等待时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107809381A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710976365.1
申请日：2017-10-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/705 , H04L12/721 , H04L12/751
Abstract: 本发明公开了一种实现基于SDN中路由环路主动审计方法及装置，所述方法为：根据第三方网络转发规则修改请求，获得请求的匹配域及转发行为；通过OpenFlow协议获得网络结构及链路参数，对网络建模；获得相关交换机流表项，找出与请求匹配域重叠的项；模拟交换机转发原则，将重叠项与请求的优先级进行比较生成转发规则；网络中的每一跳转发行为都基于以上原则，最终获得转发路径；运行基于交换机-流表项的路由环路检测算法，判断请求是否导致路由环路；针对导致路由环路的请求，提供环路位置及错误信息。不会导致环路的请求，提供流量转发行为。所述基于SDN中路由环路主动审计方法及装置，减小额外流表空间占用率，减少控制器和交换机之间的信令交互次数。
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公开(公告)号：CN109889166B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910184466.4
申请日：2019-03-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H03F1/32
Abstract: 本发明公开了一种基于时间交织采样的单反馈回路并发双频带数字预失真方法，属于无线通信领域。首先将计算出的并发双频带输入信号x(n)依次经过混频器，数模转换器和功率放大器后，在反馈回路中采集放大信号，经过下变频和低通滤波器后，得到滤波后的模拟信号y(t)。然后在t＝0和t＝τ时，分别利用欠采样因子M1和M2的模数转换器对y(t)进行采样，得到信号y1(n)和y2(n)并存储。将y1(n)和y2(n)分别以时间MT为采样间隔，分解为信号和并分别进行傅里叶变换，重构矩阵和利用重构矩阵和构造矩阵uL(f)，经过矩阵变换和转换后恢复出有用信号yr(n)。从yr(n)中重新分离出与原始信号xa(n)和xb(n)对应的反馈回路中的信号yra(n)与yrb(n)，将xa(n)，xb(n)与yra(n)，yrb(n)通过最小二乘法对比得到数字预失真模块系数。本发明保证了数字预失真线性效果，不增加系统回路的复杂度和其他硬件成本，预失真架构更具有灵活性。
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公开(公告)号：CN108966352A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810734324.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度增强学习的动态波束调度方法，属于多波束卫星通信系统领域。本方法首先将动态波束调度问题建模为马尔科夫决策过程，每个时隙的状态包括卫星缓存器中的数据矩阵、时延矩阵和信道容量矩阵，动作表示动态波束调度策略，目标是长期减小所有数据包的累计等待时延，然后利用深度增强学习算法求解最佳动作策略，建立CNN+DNN结构的Q网络，训练Q网络，利用训练好的Q网络来进行动作决策，获得最佳动作策略。本发明通过大量的自主学习，使得卫星根据此刻的环境状态直接输出当前的波束调度结果，长期最大化系统的综合性能，在保持系统吞吐量几乎不变的同时，大大减小数据包的传输等待时延。
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公开(公告)号：CN107147539A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710576304.6
申请日：2017-07-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/0654
Abstract: 本发明公开了一种在软件定义网络中判定关键链路提供快速故障恢复的方法及装置，所述方法为:根据控制器实时探测获取网络拓扑；根据交换机发送的PACKET_IN消息统计每条链路承载的业务流的数目；在当前网络拓扑中，运用线性规划算法HILPR进行迭代求解，获取关键链路；接着，根据从网络中去除单条链路后减少的连接对数目，为链路赋予关键指标；再结合关键链路的关键指标和其上承载的业务流数指标，得出其综合分数；然后根据链路所得分数，将链路分为不同的级别，并提供不同的链路保障机制：为级别高的链路提供基于备用路径的保护机制，而为级别较低的链路提供由控制器介入的恢复机制。
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公开(公告)号：CN109889166A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910184466.4
申请日：2019-03-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H03F1/32
Abstract: 本发明公开了一种基于时间交织采样的单反馈回路并发双频带数字预失真方法，属于无线通信领域。首先将计算出的并发双频带输入信号x(n)依次经过混频器，数模转换器和功率放大器后，在反馈回路中采集放大信号，经过下变频和低通滤波器后，得到滤波后的模拟信号y(t)。然后在t＝0和t＝τ时，分别利用欠采样因子M1和M2的模数转换器对y(t)进行采样，得到信号y1(n)和y2(n)并存储。将y1(n)和y2(n)分别以时间MT为采样间隔，分解为信号 和 并分别进行傅里叶变换，重构矩阵和 利用重构矩阵 和 构造矩阵uL(f)，经过矩阵变换和转换后恢复出有用信号yr(n)。从yr(n)中重新分离出与原始信号xa(n)和xb(n)对应的反馈回路中的信号yra(n)与yrb(n)，将xa(n)，xb(n)与yra(n)，yrb(n)通过最小二乘法对比得到数字预失真模块系数。本发明保证了数字预失真线性效果，不增加系统回路的复杂度和其他硬件成本，预失真架构更具有灵活性。
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