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公开(公告)号：CN119759455A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510272535.2
申请日：2025-03-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种卫星网络故障下的任务快速调度方法和装置，涉及卫星通信的技术领域，方法应用于卫星计算网络中的全局观测卫星，全局观测卫星获取网络中的全局信息，并在确定存在故障计算卫星时，获取目标故障计算卫星上所有未完成任务的任务信息；利用遗传算法生成初始种群，种群中的每个个体表示一种联合卸载策略；根据全局信息、任务信息、遗传算法和粒子群算法对初始种群进行迭代更新，直至达到预设迭代次数，以将全局最优个体对应的联合卸载策略作为目标故障计算卫星的任务调度策略。该方法的执行主体为应用遗传算法和粒子群算法的全局观测卫星，与强化学习算法相比，在保障卫星网络故障下的任务快速调度的前提下对卫星的内存要求更低。
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公开(公告)号：CN119629697A
公开(公告)日：2025-03-14
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。
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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。
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公开(公告)号：CN119602858A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143001.X
申请日：2025-02-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/185 , H04L41/044 , H04L41/0823 , H04L41/0895 , H04L41/40
Abstract: 本发明提供了一种适用于低轨卫星网络的服务功能链编排方法与装置，涉及低轨卫星通信的技术领域，本发明的实质是分布式逐点服务功能链编排方案，通过顺序地将一系列虚拟网络功能VNF嵌入到一系列相邻卫星节点上来编排服务功能链SFC请求，因此对集中控制器的算力要求相对较低，适用于无稳定集中控制器的大规模低轨卫星网络。在VNF的分布式部署过程中，先确定用于部署下一个VNF的可选卫星节点集合，再利用集成决策变换器的演员评论家网络模型对最近部署的C个VNF轨迹点进行处理，以在可选卫星节点集合中选择用于部署下一个VNF的第二卫星节点。也即，该方法能够基于全局上下文信息确定出更鲁棒的VNF部署决策，避免局部最优问题。
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公开(公告)号：CN119906644A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510405408.5
申请日：2025-04-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/40 , H04L45/12 , H04L45/302 , H04L45/76 , H04L49/00
Abstract: 本申请提供一种用于可编程数据平面网络的网络切片编排方法，该方法在获取针对不同待编排网络切片对应的业务请求后；采用配置的网络成本函数、任一业务请求对应的需遍历的VNF类型序列和相应VNF类型的VNF实例、所需的最大路由延迟，以及各待编排网络切片的源节点和目的节点，对VNF进行节点部署，得到业务请求对应的最优路由路径和VNF部署信息；基于业务请求对应的最优路由路径和VNF部署信息，生成对应的编排文件，并将编排文件分发至所述可编程数据平面网络中的每个交换机，以进行业务请求对应的网络切片的编排。该方法使得资源分配、路径选择和服务质量保障能够协同优化，提升了网络切片部署及资源分配的灵活性与高效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119625362A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510152391.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/762 , G06V20/17
Abstract: 本发明提供了一种基于图注意力网络的无人机集群网络凝聚聚类方法和装置，涉及无人机集群网络聚类的技术领域，包括：获取无人机集群网络的原始图；基于节点矩阵和当前图注意力网络的编码器，计算每个无人机节点在全部对应邻居节点影响下的隐藏表示，再预测每个无人机节点和对应的邻居节点之间的链接概率，生成无人机集群网络的重构图；根据原始图和重构图确定的重构损失，调整图注意力网络；基于凝聚聚类算法和隐藏表示将符合预设条件的无人机节点合并为多个节点簇，生成新的无人机集群网络；对新的无人机集群网络进行凝聚聚类操作；以缓解无人机集群网络的聚类效率，聚类精确度以及图结构信息利用率不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN118400271B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410842276.8
申请日：2024-06-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种面向任务连通性保持的网络拓扑智能生成方法与装置，涉及通信的技术领域，该方法是基于多智能体强化学习模型对所有接力节点进行部署的方案，无需在无人机网络中设置中央计算单元，通过在各个接力节点上部署策略网络，使得各个接力节点能够通过自身的状态数据决策自身的动作，因此，该方法避免了中央计算单元统一计算和策略传输的时延，有效地保证了无人机集群中接力节点部署的时效性。并且，该方法设置所有智能体执行动作后的奖励与无人机网络在下一时隙的连通分支数负相关，因此，该方法能够有效地减少无人机网络的连通分支数，保证无人机网络的连通性。
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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。
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公开(公告)号：CN118400788B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410832884.0
申请日：2024-06-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W40/32 , H04W40/10 , H04W40/20 , H04W4/40 , H04W84/18 , G06F18/2321 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种异构无人平台集群的自适应稳态组网方法及装置，本发明能够获取异构无人平台集群的当前节点位置信息和当前节点能量信息；基于当前节点位置信息和预设的密度聚类算法，对异构无人平台集群进行聚类处理；基于当前节点能量信息，对聚类结果中的每个簇进行簇头选举，得到当前组网结果；周期性获取当前组网结果下异构无人平台集群的观测数据；基于观测数据，采用强化学习策略对当前组网结果进行优化，得到优化后的组网结果。这样基于密度聚类算法对异构无人平台集群进行分簇，采用基于强化学习的动态维护策略动态调整簇结构，使得异构无人平台集群网络具有更好的适应性和动态性，从而提高了异构无人平台集群网络结构的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118400271A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410842276.8
申请日：2024-06-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种面向任务连通性保持的网络拓扑智能生成方法与装置，涉及通信的技术领域，该方法是基于多智能体强化学习模型对所有接力节点进行部署的方案，无需在无人机网络中设置中央计算单元，通过在各个接力节点上部署策略网络，使得各个接力节点能够通过自身的状态数据决策自身的动作，因此，该方法避免了中央计算单元统一计算和策略传输的时延，有效地保证了无人机集群中接力节点部署的时效性。并且，该方法设置所有智能体执行动作后的奖励与无人机网络在下一时隙的连通分支数负相关，因此，该方法能够有效地减少无人机网络的连通分支数，保证无人机网络的连通性。
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