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公开(公告)号：CN119854219A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510336568.9
申请日：2025-03-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/24 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于改进粒子群和河马算法的天地一体化负载均衡方法，根据天地一体化智能网络结构，建立目标优化模型及约束条件；以粒子代表天地一体化智能网络结构的改进方案，粒子的集合构成种群，引入自适应元启发式映射；求解目标优化模型，引入选择性重置机制，采用河马优化算法，模拟粒子的防御行为和逃离行为，选择更优的粒子作为最优天地一体化智能网络结构输出；该方法具有较好的的适应性、鲁棒性和扩展性，提高了效率，能够响应网络状态的变化，为天地一体化智能网络中的链路负载均衡问题提供了一种高效的流量管理方案。
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公开(公告)号：CN119729556A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510228365.8
申请日：2025-02-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蛇鹫算法的有无人感知网络结构优化方法，首先根据异构有无人协同感知网络结构，基于节点的度、节点对之间的最短路径倒数的平均值，建立多目标优化模型，然后初始化改进蛇鹫算法的参数，采用上三角编码法，形成种群中的个体，并引入Tent混沌映射。利用改进蛇鹫算法求解多目标优化模型，通过蛇鹫的两种逃生策略，更新个体的位置和适应度值；引入高斯与柯西变异扰动，帮助算法跳出局部最优，向全局最优解搜索；引入贪婪策略，通过比较适应度值，指导算法在搜索过程中保持对最优解的追踪。本发明能得到不同任务下的最优的异构有无人协同感知网络结构，提升有无人系统的整体效能。
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公开(公告)号：CN118381581B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410823316.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L1/00 , H04L47/6275 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的战术通信网络业务成帧方法，包括：划分待成帧数据包的业务类型，将上层待成帧的数据包添加到相应的发送等待队列；当需要传输数据包时，确定传输队列；对传输队列进行成帧判断，若成帧，则第一队列利用基于深度强化学习的自适应帧生成算法或者第二队列利用高效率帧生成算法执行成帧操作，生成数据帧，并由物理层进行发送；接收端解析收到的数据帧。本发明中针对不同业务不同的QoS要求，分别使用不同的成帧算法，对于时敏业务使用基于深度强化学习的自适应帧生成算法，保证在吞吐量提高的基础上降低成帧时延；对于非时敏业务，使用高效率帧生成算法，提高了帧效率，以及提高瓶颈链路的信道利用率。
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公开(公告)号：CN118694717A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411164462.7
申请日：2024-08-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/127 , H04L47/62 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L43/0829 , H04L43/0852 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于流量状态预测的队列智能管理方法，包括：基于GRU算法，进行网络流量状态预测；构建网络状态元组，基于策略神经网络和目标神经网络组成智能体，智能体根据当前时刻的网络状态，基于ε‑greedy策略决策并输出动作；设置奖励函数，智能体根据所采取的动作获得相应的奖励，更新网络状态，组建经验样本；智能体选取经验样本，对策略神经网络和目标神经网络进行训练并更新权重，完成队列的管理；本发明所设计的方法在提高了算法泛化性的同时，通过对网络流量状态的预测，实现了对突发流量的合理控制。
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公开(公告)号：CN118368252A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410606491.8
申请日：2024-05-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/215 , H04L47/12 , H04L47/2441 , H04L47/2491 , H04L47/6275
Abstract: 本发明公开了基于动态变速率令牌分配和空闲缓存的流量整形调度方法，本发明首先根据网络业务流分类，为每一个队列配备相应的令牌桶进行流量整形处理，引入令牌投放速率动态变化机制，以解决了令牌资源浪费的问题。其次，提出超额令牌共享和令牌借贷策略，以解决令牌不足导致的分组传输时延增加问题。最后，引入空闲缓存暂存其它队列溢出分组的思想，解决队列缓存空间不足导致的丢包数过多的问题，提升网络拥塞控制的综合效率。本发明的方法实现了网络拥塞的有效缓解，并在时延、抖动和丢包率等方面表现出较好的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118247588A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410678270.1
申请日：2024-05-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/77 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征注意力的高光谱图像分类方法，包括以下步骤：（1）获取高光谱图像数据并进行预处理；（2）构建基于MSAM‑Net高光谱图像网络并进行训练，包括：基于多尺度CNN的高光谱图像特征提取模块、多尺度特征增强的金字塔挤压注意力机制模块、基于自注意力机制的Transformer编码特征学习模块；（3）将步骤（2）得到的结果输入基于softmax函数的线性分类器，以获取最终的类别信息；本发明设计了轻量化分类网络MSAM‑Net，减少了基于卷积神经网络和基于Transformer方法的计算成本，提升了模型的计算效率和分类性能；能够充分学习和处理高光谱图像中丰富的光谱和空间特征。
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公开(公告)号：CN118118439A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410491110.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/70 , H04L47/80 , H04L41/0896 , H04L45/125 , H04L45/12
Abstract: 本发明提供了一种基于链路分类的非均匀带宽分配方法，具体为：步骤1：获取网络拓扑中的数据流量，并计算出每条链路的剩余带宽；步骤2：当发送主机向接受主机发送业务时，交换机解析数据包中数据分组的分组头，根据分组头该交换机在自身的流表中查询该数据分组有无对应流规则，若有，则按照对应的流规则进行业务的发送；否则转步骤3；步骤3：寻找业务传输的所有简单路径；步骤4：将路径上的所有链路分为空闲链路，普通链路和瓶颈链路；并对空闲链路和瓶颈链路分配带宽；步骤5：计算每条路径的权重，选择最优路径；步骤6：对最优路径中的普通链路分配带宽；步骤7：将最优路径每条链路所分配到的带宽下发给交换机实现非均匀带宽分配。
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公开(公告)号：CN117726548A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410161201.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态特征注意力交互的全色锐化方法，包括以下步骤：（1）获取、预处理数据集，制作训练样例图像；（2）利用基于深度图像先验的上采样方法，获得全色图像空间尺度下的高光谱图像；（3）利用重叠补丁嵌入模块分解和转换上采样的高光谱图像与全色图像，分别获得光谱特征与空间特征表示；（4）利用若干光谱‑空间注意力交互模块，直接交互、融合光谱特征与空间特征，获得融合的跨模态特征表示；（5）利用图像重建层还原维度，获得高空间分辨率的高光谱图像；本发明针对高维且异构的高光谱图像与全色图像，直接交互高光谱图像特征与全色图像特征，以较少的成本开销，实现不同模态图像数据的自注意力机制运算。
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公开(公告)号：CN117527610A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410014748.0
申请日：2024-01-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于NS3网络仿真平台的数据链仿真方法，包括：将Link‑16数据链整体模型拆分成不同功能的子模块，包括J系列消息生成处理子类、节点中继子类、NetDevice控制子类、队列组子类、TDMA系统子类、报文处理及信道控制子类和无线信道子类；分别创建J系列消息生成处理子类、节点中继子类、NetDevice控制子类、队列组子类、TDMA系统子类、报文处理及信道控制子类、无线信道子类；在NS3文件夹的scratch文件夹下创建Link‑16数据链的仿真脚本，对Link‑16数据链进行仿真。本发明通过NS3的软件框架和类，实现NS3网络仿真平台对Link‑16数据链的仿真。
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公开(公告)号：CN117499314A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202410005655.1
申请日：2024-01-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于平均队列长度变化趋势的网络自适应拥塞控制方法，包括：对网络参数进行初始化；等待分组数据到达路由器缓冲区；根据平均队列长度评估模型计算当前时刻的路由器缓冲区中平均队列长度；根据平均队列长度变化趋势模型计算当前时刻的路由器缓冲区中平均队列长度一阶变化率和二阶变化率；根据平均队列长度一阶变化率和二阶变化率进行平均队列长度中间阈值的实时更新；计算分组数据丢弃概率；根据分组数据丢弃概率判断分组数据应进入路由器缓冲区的队列或丢弃；本发明算法实现了网络拥塞的有效控制，并在队列长度、时延抖动和吞吐量等方面表现出较好的性能。
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