公开(公告)号：CN108307436A

公开(公告)日：2018-07-20

申请号：CN201810448994.1

申请日：2018-05-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李朋 ,  陶洋 ,  梅思梦 ,  杨飞跃 ,  章思青 ,  邓行 ,  许湘扬 ,  代建建 ,  谢金辉

IPC: H04W28/02 ,  H04W40/02 ,  H04W40/24 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明涉及一种基于异构无线自组织网络的路由方法，属于通信领域。该方法包括以下步骤：步骤1)混合节点发现，查看路由表中是否有到达混合节点任播组H(A)中某个混合节点的路由，当节点收到一个寻找混合节点的ARREQ信息包时，则查看是否收到过相同信息包，当源节点收到混合节点任播组的RREP信息包后，将到混合节点的路由添加到任播路由表中；步骤2)异构网络环境下HC-AODV路由设计，即源节点产生RREP信息包过程和节点处理RREQ信息包过程。

公开(公告)号：CN108132855A

公开(公告)日：2018-06-08

申请号：CN201711287683.3

申请日：2017-12-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陶洋 ,  章思青 ,  代建建 ,  梅思梦 ,  杨飞跃 ,  邓行 ,  李朋 ,  谢金辉 ,  许湘扬

IPC: G06F11/14 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明涉及一种在移动自组织网络中的完整业务数据备份策略，该策略主要包括以下步骤：1)业务数据分散存储，2)业务备份数据采集，3)业务备份数据获取。该策略为移动自组织网络配备具有高性能大容量数据存储和收发数据包功能的业务数据备份中心；该策略具有备份端点续传的功能，当网络发生阻塞时，备份会发生中断；当网络恢复正常时，备份能够从中断处自动重启并继续进行；采用多级索引存储算法。该策略实现了小颗粒数据恢复，对系统的影响降到最小，恢复速度大幅提高，同时提高了备份数据的备份成功率和存储效率。

公开(公告)号：CN108092759A

公开(公告)日：2018-05-29

申请号：CN201711269049.7

申请日：2017-12-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陶洋 ,  谢金辉 ,  许湘扬 ,  梅思梦 ,  代建建 ,  邓行 ,  李朋 ,  杨飞跃 ,  章思青

IPC: H04L9/00 ,  H04L29/06 ,  H04W12/04

Abstract: 本发明涉及一种基于信任机制的无线传感网络节点安全状态评估方法，属于通信技术领域。该方法主要包括以下步骤：步骤1)自私节点声誉值评估；步骤2)恶意节点声誉值评估。本发明提供的网络节点安全状态判别方法，能够有效地评估无线传感网络中节点的安全状态，提高恶意节点与非合作节点的区分度，并且降低了信任机制对于网络通信的依赖度，进而在提高无线传感网络安全性的同时延长整个网络的生命周期。

公开(公告)号：CN108040337A

公开(公告)日：2018-05-15

申请号：CN201810001602.7

申请日：2018-01-02

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 代建建 ,  陶洋 ,  章思青 ,  梅思梦 ,  杨飞跃 ,  李朋 ,  谢金辉 ,  许湘扬

IPC: H04W12/12 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明提出了一种基于改进AdaBoost无线传感网入侵检测方法，属于通信技术领域。随着无线传感器技术的飞速发展，无线传感器网络的应用越来越广泛，具有重要的军事价值和广阔的商业应用前景。本发明主要提出了一种基于改进的AdaBoost的入侵检测算法，为了使RBF‑SVM算法作为弱分类器，实现了训练效果。利用参数σ对RBF‑SVM的影响以及模型训练误差em对加权平滑性的影响，提出了一种改进的RBF‑SVM算法。另一方面，在分析无线传感网攻击的基础上，提出了攻击的特征空间，并设计了相应的入侵检测系统。本方法可以提高对无线传感网中出现的入侵攻击检测的准确度，减少一定的标记样本的代价，减少入侵检测检测与训练时间，增强入侵检测系统的可靠性。

公开(公告)号：CN107844602A

公开(公告)日：2018-03-27

申请号：CN201711195365.4

申请日：2017-11-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陶洋 ,  邓行 ,  杨飞跃 ,  潘蕾娜 ,  许湘扬 ,  梅思梦 ,  章思青 ,  代建建 ,  谢金辉 ,  李朋

IPC: G06F17/30 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/10

Abstract: 本发明涉及一种基于时空属性关联规则的预测方法，属于计算机技术领域。本发明分析智能城市中时空数据的特点，参数化用户访问请求的历史数据，将用户访问请求的历史数据映射到时空属性域，提取时空属性。根据用户访问的空间局部性和时间平稳性，在时空属性域中使用区域网格划分，关联规则和自回归积分滑动平均(ARIMA)模型进行相关分析和识别转换规则，挖掘用户访问模式，确定用户访问请求的历史变化规律，构建预测用户下一次访问请求的预测函数，以实现对用户时空数据的预测。本发明有利于发展高效的海量时空数据预测机制。

公开(公告)号：CN107682235A

公开(公告)日：2018-02-09

申请号：CN201711192471.7

申请日：2017-11-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陶洋 ,  李朋 ,  梅思梦 ,  许湘扬 ,  杨飞跃 ,  代建建 ,  邓行 ,  谢金辉 ,  章思青

IPC: H04L12/26 ,  H04L12/875

CPC classification number: H04L43/0852 ,  H04L47/56

Abstract: 本发明涉及一种基于卡尔曼滤波的传输时延预测数据调度方法，属于通信技术领域。该方法针对异构网络环境下多路径并行传输引发的数据包乱序的问题，分析了数据包乱序的相关因素，提出了一种基于卡尔曼滤波的传输时延预测数据调度算法——TDP-KF算法，该算法首先给出了路径传输时延的有效评估方案，在利用卡尔曼滤波算法预测数据块到达接收端的时间时，引入了数据块在发送端的等待时延，提高了预测的准确性，实现了发送端数据块的精准调度，有效减少了接收端数据乱序，提高了网络的整体吞吐性能。仿真结果验证了TDP-KF算法的正确性和有效性。