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公开(公告)号：CN104954970A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510282247.1
申请日：2015-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: Y02D70/20 , H04W4/70 , H04W72/04 , H04W72/0473 , H04W72/12
Abstract: 本发明提供一种用于D2D的资源分配的方法，包括：从发出资源分配的请求的用户中筛选出源用户与中继用户并将源用户与中继用户配对；设置分配给该中继用户的时间以进行搜索算法得出分配给该中继用户的功率的最值；根据分配给该中继用户的功率的取值范围，搜索计算出分配给该中继用户的功率的取值以使得系统效用函数取值最大；通过搜索算法得出使得系统性能最好的资源分配的方法。本发明的资源分配的方法可提高参与协作的中继用户的能效以激励其参与协作，其可灵活地调节用户终端的耗能与用户的数据传输速率之间关系。
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公开(公告)号：CN115396897B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202211012121.9
申请日：2022-08-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L9/40 , H04W12/121 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种用于移动通信协议的安全测试用例挖掘模型的训练方法，其中所述安全测试用例挖掘模型为BP神经网络模型，所述方法包括：S1、获取移动通信协议中已知的协议攻击方式，所述已知的协议攻击方式包含被攻击信令的传输流程和传输信息、被攻击信令对应的攻击类型；S2、基于移动通信的特征，根据已知的协议攻击方式中的被攻击信令的传输流程和传输信息获取每个已知的攻击协议方式中被攻击信令对应的协议特征向量，以被攻击信令对应的协议特征向量为样本、被攻击信令的攻击类型为样本标签组成训练集；S3、基于步骤S2中获得的训练集对BP神经网络模型进行多次迭代训练。
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公开(公告)号：CN116017092B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211595855.4
申请日：2022-12-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N21/647 , H04N21/24 , H04W24/08 , H04N21/2662 , H04N21/442
Abstract: 本发明提供一种QoE量化方法，所述QoE用于客观量化采用跨层架构传输系统为用户终端提供移动视频服务时的用户感受，所述方法包括：S1、获取用户终端从所述传输系统中下载并播放视频时对应的应用层参数和网络层参数；S2、基于步骤S1中获得的应用层参数确定基准QoE；S3、计算网络层参数对所述基准QoE的影响度；S4、基于步骤S2得到的基准QoE、步骤S3中计算得到的网络层参数对基准QoE的影响度获得最终的QoE。本发明提供的QoE量化方法能够综合应用层和网络层影响因素，更为全面客观地预测出未来时刻跨层架构传输系统的QoE，并为跨层架构传输系统的各层参数优化提供更准确的参考依据。
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公开(公告)号：CN111542091B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010348612.5
申请日：2020-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W28/16 , H04L41/40 , H04L41/0896 , H04L41/0893 , H04L67/10
Abstract: 本发明提供一种在无线通信系统的网络切片中进行资源分配的方法，包括：步骤1：根据网络波动ρ、切片工作任务dg以及所述工作任务对于无线资源rg和计算资源fg的需求，为每个切片预分配无线资源与计算资源步骤2：对上述预分配的无线资源与计算资源进行系统可用资源是否充足的检查；步骤3：在系统可用资源不能满足所述预分配的无线资源与计算资源中任何一个时，对其进行调整，以使得系统可用资源可以满足调整后的无线资源与计算资源。基于本发明的实施例，可以在切片级别分配资源，同时考虑无线和MEC计算资源，并考虑传输波动的影响，可以提高系统整体的效益。
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公开(公告)号：CN115396897A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211012121.9
申请日：2022-08-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W12/121 , H04L9/40 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种用于移动通信协议的安全测试用例挖掘模型的训练方法，其中所述安全测试用例挖掘模型为BP神经网络模型，所述方法包括：S1、获取移动通信协议中已知的协议攻击方式，所述已知的协议攻击方式包含被攻击信令的传输流程和传输信息、被攻击信令对应的攻击类型；S2、基于移动通信的特征，根据已知的协议攻击方式中的被攻击信令的传输流程和传输信息获取每个已知的攻击协议方式中被攻击信令对应的协议特征向量，以被攻击信令对应的协议特征向量为样本、被攻击信令的攻击类型为样本标签组成训练集；S3、基于步骤S2中获得的训练集对BP神经网络模型进行多次迭代训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113783842B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110906758.1
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于5G网络专网所需UPF计算资源和存储资源的计算方法，对于每个专网，所述方法包括：步骤1：初始化所述专网的多个粒子的位置与初始速度，每个粒子的位置坐标由初始分配的计算资源与存储资源表示；步骤2：计算每个粒子的适应度；步骤3：更新每个粒子历史最好适应度及其相应的位置，更新当前全局最好适应度及其相应的位置；步骤4：更新每个粒子当前的速度和位置；步骤5：循环执行步骤2到步骤4，直到全局最好适应度位置连续未更新的轮数达到预定阈值。采用该方法可以有效地将基于共享资源的UPF进行安全隔离，并通过合理的分配映射资源，有效提升了资源利用率，降低企业成本。
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公开(公告)号：CN112769721B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202011558618.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种OFDM信号的检测方法，包括：在N个信号接收节点接收信号，其中N为正整数；从每一个节点的接收信号中获取高阶累积量；对每一个节点的接收信号进行EEMD分解后，求取k阶IMF分量的各阶IMF分量与接收信号的相关系数，k为正整数；将N个信号接收节点的高阶累积量与相关系数组合形成特征向量；将所述特征向量送入支持向量机分类器判决是否为OFDM信号，所述支持向量机分类器是基于训练样本集通过训练获得，所述训练样本集包括多条特征向量和分类结果。与现有技术相比，本发明解决了目前单一特征量在低信噪比下不能很好的表征信号的问题，并且为了削弱无线信道中多径传播、隐藏节点等问题，提高OFDM信号识别的正确率。
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公开(公告)号：CN109361431B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811523144.X
申请日：2018-12-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种切片的调度方法，包括：1)在当前调度周期内，选择权重最大的一个切片作为被调度的切片，其中，所述权重与相应切片对在切片之间的通信协作的贡献度相关；2)由被调度的切片的终端传输数据。通过为切片之间的D2D协作引入了激励机制，使得切片在各个调度周期被选择的概率与其对在切片之间的通信协作的贡献度呈正比，为其他切片提供协作越多的切片越容易在下一个调度周期被调度以传输其终端的数据。
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公开(公告)号：CN111769970A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010465973.8
申请日：2020-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供一种网络切片无线资源需求管理方法，包括：获取网络切片当前的无线资源需求、网络切片服务的终端的QoS需求参数；计算每个切片服务的每个终端的QoS需求参数对应的服务质量满足指数，并从中选出服务质量满足指数最小值作为每个切片对应的终端参数隔离指数最小值；根据每个切片对应的终端参数隔离指数最小值对切片的无线资源需求进行调整，其中，对终端参数隔离指数最小值不满足终端QoS需求的切片按照预设的调整量提高无线资源需求，对终端参数隔离指数最小值超过终端QoS需求的切片按照预设的调整量减小无线资源需求，使切片被分到的无线资源能够刚好满足终端的QoS需求或者无线接近于QoS需求，保障切片隔离性能的前提下提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN110324853A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910627859.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种防卡顿移动通信网络切换方法及相应网络架构，所述方法包括：利用源节点对用户终端进行测量参数配置；用户终端进行自身计算资源需求测量，生成测量报告并向所述源节点发送；根据测量报告判断是由边缘计算服务器提供处理服务还是进行节点迁移；若需要进行节点迁移，则进行迁移确认，并实现迁移。本发明的融合边缘计算的移动通信网络切换方法，通过在切换测量中加入对终端计算资源需求的统计，能够区分用户是否处于计算业务需求敏感状态。本发明方法考虑了用户对计算资源的需求，充分利用边缘计算服务器的计算服务能力，可以最大化的满足用户的计算资源需求，提高用户体验，进而能够有效消除移动终端在网络切换过程中的卡顿。
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