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公开(公告)号：CN110956662A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911212714.8
申请日：2019-11-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了载体避障方法、装置及电子设备，其中，载体避障方法包括：获取载体运行方向上的深度图像；基于上述深度图像计算载体到障碍物的距离；判断上述距离是否大于预设阈值；如果否，则将深度图像输入至预先训练好的运动决策模型，以使运动决策模型输出载体的运动调节值；获取运动调节值，根据该运动调节值控制载体避开障碍物，以到达目标位置。本申请缓解了复杂环境下载体避障效果不理想的技术问题，提高了载体避障的效果。
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公开(公告)号：CN110113263A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910405734.0
申请日：2019-05-16
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司电子科学研究所
IPC: H04L12/729 , H04L12/733 , H04L12/751 , H04L12/721 , H04L12/801
Abstract: 本申请提供了一种通信路径确定方法及装置，所述通信路径确定方法包括：获取待发送数据，并基于所述待发送数据携带的目标终端信息确定目标终端；确定所述目标终端所在的目标软件定义网络，并获取所述目标软件定义网络中每个交换机的状态信息；基于所述状态信息，分别确定目标软件定义网络的拓扑结构、目标软件定义网络中每条链路的可用带宽及目标软件定义网络中每条链路的带宽利用率；基于所述拓扑结构、所述可用带宽及所述带宽利用率，确定目标通信路径。与现有技术相比，本申请通过目标软件定义网络中每条链路的带宽利用率及可用带宽，确定该链路是否为拥堵链路，并选取流畅的链路作为通信路径，以避免使用拥堵的链路，提升通信的速度与质量。
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公开(公告)号：CN108989122B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201810894330.8
申请日：2018-08-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种虚拟网络请求映射方法、装置及实现装置；其中，该方法包括：接收虚拟网络的映射请求；该映射请求包括虚拟节点、虚拟节点约束条件、虚拟链路及虚拟链路约束条件中的一种或多种；根据映射请求及预先建立的物理网络分配模型，为虚拟网络分配物理节点及物理链路；该物理网络分配模型通过神经网络建立。本发明降低虚拟网络映射过程的时间复杂度，提高了物理网络资源的分配效率及利用率。
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公开(公告)号：CN108989126A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810919216.6
申请日：2018-08-13
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04L41/12 , G06F9/45558 , G06F2009/4557
Abstract: 本发明提供了一种虚拟网络映射方法，涉及底层网络虚拟化的技术领域，所述方法通过根据虚拟节点的CPU需求及相邻链路的链路带宽计算虚拟节点的度量值，根据底层节点的CPU资源和可靠性度量及相邻链路的链路带宽计算底层节点的度量值；基于虚拟节点的度量值和底层节点的度量值，将虚拟网络的虚拟节点映射到底层网络的底层节点，将虚拟节点的相邻链路映射到被映射的底层节点的相邻链路；被映射的底层节点的相邻链路带宽满足所述虚拟节点的相邻链路所需时，将底层网络虚拟化，以更加稳定的通讯方式与虚拟网络绑定，实现联网功能，并且通过虚拟网络映射到底层网络的拓扑方式将底层网络虚拟化，实现底层网络资源的灵活配置，有效提高了资源利用率。
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公开(公告)号：CN108989122A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810894330.8
申请日：2018-08-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种虚拟网络请求映射方法、装置及实现装置；其中，该方法包括：接收虚拟网络的映射请求；该映射请求包括虚拟节点、虚拟节点约束条件、虚拟链路及虚拟链路约束条件中的一种或多种；根据映射请求及预先建立的物理网络分配模型，为虚拟网络分配物理节点及物理链路；该物理网络分配模型通过神经网络建立。本发明降低虚拟网络映射过程的时间复杂度，提高了物理网络资源的分配效率及利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119298974A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411395988.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分层强化学习的空天一体任务处理方法和装置，涉及移动边缘计算的技术领域，包括：在确定当前时隙下所有无人机的状态之后，先利用目标多智能体深度强化学习模型对所有无人机的状态进行处理，得到每个无人机的任务卸载比例决策，然后再基于所有无人机的任务卸载比例决策构建中心卫星的状态，并利用目标单智能体深度强化学习模型对中心卫星的状态进行处理，得到每个无人机卸载至天基网络中的任务量在各个卫星上的任务分配比例决策。该方法通过将任务部署问题分解为任务卸载问题和任务分配问题，有效地降低了空天一体任务处理问题的复杂性，减少了智能体的动作空间维数，从而提升了空天一体任务处理方法的收敛性能和处理效率。
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公开(公告)号：CN119093995A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411130760.4
申请日：2024-08-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种卫星辅助下的多无人机智能任务协同方法及任务协同系统，涉及移动边缘计算技术领域；该方法中无人机簇首接收到卫星控制中心下发的探测控制信息后，确定自身对环境的局部环境状态、该无人机集群中各任务无人机对相应局部地面区域的任务卸载决策，以及确定各任务无人机的网络资源分配结果和相应网络资源分配结果对应的任务服务奖励；卫星控制中心收集局部环境状态、任务卸载决策和任务服务奖励，对各无人机簇首配置的评论家网络和表演者网络进行训练，以使各无人机簇首更新表演者网络。该方法基于无人机边缘计算架构的多无人机任务协同方式合理分配计算资源和通信资源，提高了任务服务成功率。
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公开(公告)号：CN113271677B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110525719.7
申请日：2021-05-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种卫星信道分配方法及装置，该方法包括：获取环境中的各个信道在时刻t的环境状态St；根据预先确定出的用于表征环境状态与分配策略之间的映射关系以及环境状态St，确定与环境状态St对应的分配策略At；根据分配策略At为各个信道分配信道资源；环境状态St用于表征各个信道的信道资源在时刻t的分配情况，以及各个信道的信道资源在时刻t的使用情况；分配策略At用于表征在时刻t时，各个信道采取的资源分配动作。在上述过程中，采用动态的方式为各个信道分配信道资源，有利于均衡各个信道的信道资源需求量，进而优化信道资源的利用率，使得信道资源的分配更为合理。
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公开(公告)号：CN110890985B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201911188536.X
申请日：2019-11-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种虚拟网络映射方法及其模型训练方法、装置，该模型训练方法包括：根据物理网络中的节点信息获取训练集，将训练集进行预处理，得到训练集中节点信息的索引信息；将已完成预处理的训练集输入至模型的编码单元中进行训练，得到第一训练结果；将第一训练结果输入至模型的解码单元中进行训练，得到第二训练结果；根据第二训练结果，使用预设的损失函数计算模型的损失值；通过损失值更新模型参数；判断损失值是否满足预设的损失阈值；如果满足，则结束训练，得到用于虚拟网络映射的模型。通过编码单元中的多个编码器以及解码单元中的多个解码器并采用强化学习算法进行训练，提升了模型对虚拟网络的映射效果。
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公开(公告)号：CN109275094B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201811299673.6
申请日：2018-11-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L5/00
Abstract: 本发明提供了一种高能效无人机覆盖点连续覆盖方法和装置，涉及无人机的技术领域，包括：确定目标参数；基于粒子群优化算法和目标参数，对初始坐标位置和初始分配策略进行反复迭代优化，每次迭代优化之后得到目标坐标位置和目标分配策略；在对初始坐标位置和初始分配策略进行迭代优化的第一迭代次数达到第一预设次数之后，将迭代优化第一预设次数之后得到的目标坐标位置确定为最优坐标位置，以及迭代优化第一预设次数之后得到目标分配策略确定为最优分配策略，解决了现有的无人机空中连续覆盖的方法中，无人机对目标区域内的用户提供连续覆盖时的通信能效较低问题。
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