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公开(公告)号:CN111371626A
公开(公告)日:2020-07-03
申请号:CN202010204155.2
申请日:2020-03-20
Applicant: 南京大学 , 成都云格致力科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的带宽预测方法。该方法的步骤为:(1)建立神经网络模型并进行训练,神经网络模型的输入为历史时刻的带宽变化特征,输出为未来时刻的带宽预测值;(2)记录用户的实时带宽数据并按照时间排序;将实时带宽数据按照设定的采样间隔进行采样;(3)提取带宽的时序特征;(4)将带宽的时序特征输入训练好的神经网络模型,计算未来时刻的带宽量化因子;(5)将计算得到的带宽量化因子转换为预测的未来时刻带宽。本发明提出了一种量化反映未来网络状态变化的方法,在带宽测量的基础上预测未来的带宽,弥补带宽测量耗时长的缺陷,能有效指导互联网应用应对网络变化。
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公开(公告)号:CN107508665A
公开(公告)日:2017-12-22
申请号:CN201710991413.4
申请日:2017-10-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种高维度混沌激光保密通信系统,包括发射端和接收端,发射端包括第一可调谐激光器、第二可调谐激光器、第一马赫-曾德尔调制器、第一射频放大器、第一光电探测器、第一光延时线和第一光纤耦合器;所述接收端包括第三可调谐激光器、第二马赫-曾德尔调制器、第二光纤耦合器、第二光延时线、第二射频放大器、第二光电探测器、第三光电探测器、第四光电探测器和加法器。本发明使用可调谐激光器来产生混沌载波以及加载信息,通过控制激光器波长的切换和匹配,使得第三方在不知波长的情况下,大大提高了破解信息的难度,对于具有保密需求的企业、部门尤其是国防信息安全领域具有重要的意义。
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