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公开(公告)号：CN114268586A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111553279.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
Abstract: 本发明公开一种混合约束的时间敏感网络(TSN)分级流量调度方法，包括：将整个工厂网络自下而上被划分为了现场级、车间级以及工厂级，其中针对级内传输任务和级间传输任务设置不同的约束条件，并且放松对级间传输任务的约束进行相关管理，在本发明中，将传统时间敏感网络时间表计算进行了更新，由于改进后较宽松的约束使时间表可行解空间增大，所以产生了降低了交换机队列利用率，使得BE流量可使用队列数增加，从而增加了网络整体的利用率和吞吐量，并且降低了时间表计算复杂度。
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公开(公告)号：CN114125905A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202210082856.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 北京邮电大学 , 北京卫星信息工程研究所
IPC: H04W24/02 , H04L41/0823 , H04L41/16 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种邻区关系确定方法和装置，涉及通信的技术领域，包括：获取待处理小区对中每个小区的工参信息；基于工参信息，确定待处理小区对的目标数据特征；利用预设联合神经网络模型对目标数据特征进行处理，得到待处理小区对的邻区关系；本发明提供的邻区关系确定方法是一种基于深度神经网络学习实现邻区关系预测的方案，相比传统人工配置方式，能够节约大量劳动力成本，同时由于联合神经网络模型中每个独立神经网络模型的层级结构、训练阶段所使用的训练数据和激活函数区间各不相同，所以保证了网络间的独立性、非线性和随机性，进而降低了联合神经网络模型中的多个神经网络在同一样本点误判的风险，达到提升邻区关系预测准确率的效果。
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公开(公告)号：CN114035675A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111219044.X
申请日：2021-10-20
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
Abstract: 本发明公开一种基于智能集群元语的无人机按需组网交互系统与装置，包括无人机、以及由所述无人机构建的无人机节点、无人机节点知识库、无人机组网以及交互系统，每个所述无人机节点上分别设有一个所述交互系统，所述无人机节点知识库通过编码将自然语言信息其转化为IEML元语知识库，所述无人机组网采用的是分层分簇结构，簇内成员通过中心节点进行信息传递，簇间节点也是通过该中心节点向外传递信息，传递的信息是由所述IEML元语知识库信息做载体。在无人机高动态组网过程中组网信息以IEML表达方法进行信息的传递。此外将无人机本地自然语言知识库(数据集)转化为IEML知识库，通过部署在无人机上的交互系统模型进行编码训练，实现无人机自主交互。
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公开(公告)号：CN113660304A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110767145.4
申请日：2021-07-07
Applicant: 北京邮电大学 , 西藏高驰科技信息产业集团有限责任公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开一种基于双向拍卖博弈的无人机群分布式学习资源管控方法，其特征在于将无人机群联邦学习过程分为两个部分，包括：初始化阶段和学习阶段。联邦学习平台聚集接收到的局部模型，生成一个全局联合学习模型，并基于双向拍卖理论进行迭代更新，引入控制器使无人机群迭代的相互作用并调整他们的出价，使市场快速收敛到社会福利最大化点。随着参与者的增加，总福利增加，收敛速度降低。这种现象是由于更多的FL平台的参与会带来更多的外部效用，同时更多的参与者也增加了系统的复杂性，从而延缓收敛速度。
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公开(公告)号：CN113645589A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110774836.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
Abstract: 本发明公开一种基于反事实策略梯度的无人机集群路由计算方法，包括采用一种COMA动态自适应的强化学习算法，所述COMA算法采用了“集中式训练‑分布式执行”的混合架构。能够有效针对网络节点动态性高、网内流量波动性大的路由场景，COMA算法能够在网络平均生存时间与数据包传输成功率之间形成有效的权衡，进而实现高效而稳定的智能路由策略；能够更好地动态调正路由策略，实现对网络状态的全局最优响应。关于数据包将所选择的区域中的任意一个随机节点作为下一跳传输节点的设计，该设计不仅解决了多智能体环境下动作空间较大的问题，还提高了算法的稳定性，一定程度上减少了节点移动性对训练造成的干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113315715A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110370309.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/801
Abstract: 本发明涉及一种基于QMIX的分布式网内拥塞控制方法，本发明通过直接将相关方法部署在网内的三层交换机中，进行数据包的调度与拥塞控制来克服上述传统技术的缺点，同时进一步提升了拥塞控制效果。本发明受到近年来，多智能体系统控制领域中的分布式强化学习方法的启发，采用多智能体强化学习方法中的集中式训练，分布式执行的算法框架，将QMIX算法直接在交换机内部实现，在快速响应毫秒级流量波动的同时，又做到了各交换机之间的协调控制，从而达到稳定的全局最优系统状态，进行网络拥塞控制。利用日趋成熟的多智能体深度强化学习方法来解决传统网络拥塞问题。
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公开(公告)号：CN117880205B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410090534.1
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L45/125 , H04L45/122 , H04L45/302 , H04L45/76 , H04L49/15
Abstract: 本发明公开了一种负载均衡的优化方法、相关服务器及系统。本发明提供的负载均衡的优化方法包括：在SDN网络中，循环迭代地执行下述步骤直至收敛：获取SDN的数据平面采集的所述网络内各链路的带宽利用率的数据，生成反映当前时刻各链路负载情况的网络状态信息；在所述SDN网络的控制平面，以所述网络状态信息作为输入，对生成式扩散模型进行训练，通过所述GDM模型输出所述网络中各链路的优先级权重；根据所述各链路的优先级权重，重新生成流表项并下发至所述网络中各交换机，以使得所述各交换机按照所述更新后的流表项定义的转发优先级转发数据。本发明利用生成式扩散模型实现对网络中各个链路的动态地、实时地进行负载均衡的优化。
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公开(公告)号：CN115473561A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110654258.3
申请日：2021-06-11
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
Abstract: 本发明公开一种基于协作Q学习的分布式卫星网络智能负载均衡方法，包括：所述方法将Co l l aQ强化学习算法应用于卫星通信，其数据传输过程为：1).地面将数据包发送到卫星，接收卫星将数据包缓存在队列中；2).卫星根据所提出的算法将数据包发送到相邻卫星；3).目的卫星将信息发送回地面上的目的地。每个轨道上分布的卫星数相等，将轨道数定义为m，每个轨道中的卫星数为n。相邻轨道之间的经度差为360°/m，同一轨道中相邻卫星之间的经度差为180°/n。在本发明中Co l l aQ算法在处理环境中复杂的Agent拓扑时具有良好的收敛性，并且可以很好地应对系统规模的变化。Col laQ的性能要优于DDPG，并且网络中的最大链路利用率相对较小，这意味着它可以更有效地实现负载平衡。
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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。
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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。
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