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公开(公告)号：CN108427130A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810069151.0
申请日：2018-01-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01S19/43
Abstract: 本发明实施例提供了一种卫星位置确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：根据检测卫星的经纬度坐标位置，以及所述经纬度坐标位置与所述检测卫星相位的三角函数关系，得到所述检测卫星所对应的相位；根据所述检测卫星的相位，以及所述检测卫星所在卫星星座中各目标卫星与所述检测卫星之间的相位差值，确定各目标卫星的相位；针对各所述目标卫星，根据所述目标卫星的相位与所述目标卫星的经纬度坐标位置的三角函数关系，以及所述检测卫星的经纬度坐标，得到所述目标卫星坐标位置。本发明实施例实现了高效的获取到低轨道各卫星的实时位置。
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公开(公告)号：CN108390713A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810127076.9
申请日：2018-02-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明实施例提供了低轨道卫星通信网络的移动通信方法及系统，通过以移动终端的位置信息取代现有技术中根据接入点链路信息配置的CoA，并协同接入卫星将移动终端的位置信息发送至控制中心更新存储，用于定位移动终端。当移动终端完成位置更新后一段时间内不再移动时，由于自身位置没有改变，因此，即使卫星运动导致该移动终端的接入卫星发生变化，也不必再次与控制中心进行交互以更新位置，降低了信令交互，减少了低轨道卫星通信网络中的通信的时延和带宽占用。
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公开(公告)号：CN107404350A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710638002.7
申请日：2017-07-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种卫星网络仿真方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于航天技术领域，所述方法包括：建立卫星网络仿真系统的仿真场景，其中，卫星网络仿真系统包括：物理设备和仿真设备；通过网络虚拟化技术将物理设备中物理节点中的物理端口虚拟化为多个虚拟端口，建立多个虚拟端口与仿真设备中仿真节点的多个端口的映射关系；启动卫星网络仿真系统，根据仿真场景对物理节点和仿真节点进行仿真；在仿真结束后，得到物理节点和仿真节点的仿真结果。本发明实施例通过网络虚拟化技术将一个物理端口虚拟化为多个虚拟端口，使得计算机也可以承担半实物仿真业务，减少了半实物仿真系统搭建所需的硬件成本。
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公开(公告)号：CN106301924A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610686606.4
申请日：2016-08-18
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04L41/12 , H04L12/4641
Abstract: 本发明实施例提供了一种虚拟网络映射方法及装置，所述方法包括：获取当前时间窗内待映射的虚拟网络请求中每个虚拟网络请求的第一请求收入及停留时间；根据所述第一请求收入和所述停留时间，通过预设公式得到所述当前时间窗内待映射的虚拟网络请求中每个虚拟网络请求的第二请求收入；获取所述当前时间窗内虚拟网络的网络状态；根据所述第二请求收入和所述网络状态，对所述当前时间窗内待映射的虚拟网络请求进行排序，得到所述待映射的虚拟网络请求的排序结果；根据所述排序结果，对所述当前时间窗内待映射的虚拟网络请求进行虚拟映射。可见，通过本方案提升了虚拟网络映射算法在网络虚拟化的性能，提高了虚拟网络接受率。
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公开(公告)号：CN106100964A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610716084.8
申请日：2016-08-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/46
CPC classification number: H04L12/4641 , H04L12/4679
Abstract: 本发明公开了一种虚拟网络映射的方法和装置，方法包括：获取当前时间窗内多个第一虚拟网络待映射至物理网络对应的虚拟网络请求；根据虚拟网络请求中的至少一个第一虚拟网络请求，映射至少一个第一虚拟网络的所有虚拟节点到物理网络中对应的物理节点上；根据至少一个第一虚拟网络请求中虚拟节点映射完成的虚拟网络请求，映射虚拟节点已映射完成的第一虚拟网络对应的所有虚拟链路到物理网络中对应的物理链路上；在映射完成至少一个第一虚拟网络的每个虚拟链路之后，获取对应的物理链路、未占用的虚拟网络标识符VLAN ID，将VLAN ID分配给每个虚拟链路。本发明实现了基于SDN环境下的VLAN ID复用映射的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106027416A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610345988.4
申请日：2016-05-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/865 , H04L12/803 , H04L12/861 , H04L12/931 , H04L12/935
CPC classification number: H04L49/3027 , H04L47/125 , H04L47/6275 , H04L49/354 , H04L49/9084
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于时空结合的数据中心网络流量调度方法及系统。应用于交换机，方法包括：接收发送终端发送的数据包及目标虚拟局域网编号值，基于目标虚拟局域网编号值确定传输数据包的目标输出端口；确定数据包的优先级，基于数据包的优先级将数据包缓存至目标优先级队列；判断目标优先级队列所包含的数据包的数量是否超过预设门限值，若否，利用目标优先级队列传输该数据包和缓存在目标优先级队列的其他数据包；若是，在该数据包的包头中标识第一标识，利用目标优先级队列传输标识有第一标识的数据包和缓存在目标优先级队列的其他数据包。应用本发明实施例，能够保证高优先级业务的服务质量，还能减少每个优先级任务的完成时间。
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公开(公告)号：CN105430116A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510856946.2
申请日：2015-11-30
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04L61/20 , H04L41/0886
Abstract: 本发明实施例公开了一种建立控制信道的方法及装置，应用于软件定义网络SDN中的指定点优先级最高的控制点，其中，SDN包括：至少一个控制点和至少一个交换机，该方法包括：向SDN中的每一交换机发送第一握手信息，并接收反馈的第一响应信息，根据第一响应信息中包含的交换机的网络地址，确定未分配网络地址的交换机，为未分配网络地址的交换机分配网络地址，并获得未分配网络地址的交换机对应的控制点，根据未分配网络地址的交换机的网络地址及该未分配网络地址的交换机对应的控制点的网络地址，建立该未分配网络地址的交换机与其对应的控制点之间的控制信道。应用本发明实施例，能够实现自动化建立控制信道，减少手动操作。
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公开(公告)号：CN105245593A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510634805.6
申请日：2015-09-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/10
Abstract: 本发明实施例公开了一种软件定义网络SDN的控制系统、方法及装置，该控制系统将网络划分成多个子域，包括超级控制器和域控制器，超级控制器负责域间控制，域控制器负责域内控制，超级控制器和域控制器按照东西向协议(OpenExchange协议)进行通信，当通信的第一终端设备和第二终端设备不在同一域时，域控制器将该通信请求发送给超级控制器；超级控制器通过计算获得两终端设备的最佳跨域路径，并将该最佳跨域路径的安装信息发送给该最佳跨域路径中的所有途径的域控制器。应用本发明实施例中的分级分域SDN控制系统，能够拓展SDN控制网络规模，突破控制器性能瓶颈，同时与SDN分布式集群技术相比，拥有更多的权限区分，减少控制层信息通信量和信息同步时延。
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公开(公告)号：CN117955915A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311856382.3
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/11
Abstract: 本申请提供一种RDMA通信负载均衡方法及系统，所述方法包括：分别接收发送端发送的目标RDMA流量对应的各个子RDMA流量；其中，各个所述子RDMA流量预先由发送端中的RNIC中预设的分割模块对所述目标RDMA流量进行分割后得到；基于预设在本地的拥塞路径表确定各个所述子RDMA流量中的头部数据包的目标传输路径；基于所述目标传输路径将各个所述子RDMA流量发送至目标交换机。本申请能够有效提高RDMA通信负载均衡的普适性，以及要有效降低RDMA通信负载均衡的复杂度，进而有效提升通信效率。
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公开(公告)号：CN117177294A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311089743.6
申请日：2023-08-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种低轨道卫星网络拥塞控制方法和装置，所述方法包括：在离线状态下，获取网络数据训练集对目标智能体进行强化学习。该训练集包含不同时刻的状态、动作、下一时刻状态和奖励值的时序数据。强化学习过程中，基于奖励值、目标动作值函数和估计动作值函数，引入期望分位数回归函数构建TD损失函数。利用状态值函数、目标动作值函数、估计动作值函数构建第一损失函数和第二损失函数。最后提取策略函数。对所有函数的参数进行迭代更新。在线状态下，基于实时网络获取的时序数据更新网络数据训练集。利用更新后的训练集，执行强化学习优化参数。本发明能够适应高度动态变化的LEO卫星网络，提供安全有效的策略，快速适应新环境，保持高性能。
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