一种SDN网络多控制器的负载均衡方法及系统

    公开(公告)号:CN107979540A

    公开(公告)日:2018-05-01

    申请号:CN201710954226.9

    申请日:2017-10-13

    Abstract: 本发明提供一种SDN网络多控制器的负载均衡方法及系统,所述方法包括:S1、获取SDN网络的数据平面发送的待处理数据集以及所述SDN网络的控制平面发送的各个控制器负载反馈信息;S2、基于预设的服务质量QoS学习模块,对所述各个控制器负载反馈信息进行预设次数的学习,以得到所述各个控制器的负载分配方式;S3、将所述待处理数据集中各个数据,按照所述各个控制器的负载分配方式进行负载分配。本发明提供的SDN网络多控制器的负载均衡方法及系统,通过在SDN网络的控制平面和数据平面之间设置有控制器大脑CM,所述CM能够基于QoS进行自主学习,从而自主的进行负载分配,避免了频繁的数据交换所产生的时延。

    基于SDN的物联网雾计算网络系统及其控制方法

    公开(公告)号:CN107948129A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201710960372.2

    申请日:2017-10-16

    Abstract: 本发明提供一种基于SDN的物联网雾计算网络系统及其控制方法,所述系统包括本地子网络、雾计算设备、分布式SDN控制器和云计算设备;本地子网络包括数据采集设备、受控设备和本地SDN控制器,数据采集设备和受控设备分别与本地SDN控制器相互连接;分布式SDN控制器用于对接收到的本地SDN控制器发送的请求信息进行验证,以及向所述雾计算设备和所述本地SDN控制器发送请求确认信息。本发明提供的基于SDN的物联网雾计算网络系统及其控制方法,通过对网络系统的分级,实现对接入设备的分级认证和对数据的分级处理,保证了网络的安全,提高了数据处理的效率和网络资源的利用率。

    一种面向物联网的工业控制系统及方法

    公开(公告)号:CN107942958A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201710954607.7

    申请日:2017-10-13

    CPC classification number: Y02P90/02 G05B19/4185 G05B2219/33139

    Abstract: 本发明提供一种面向物联网的工业控制系统及方法,系统包括本地采集设备、中央控制器、本地计算节点和边缘计算服务器节点;本地采集设备,用于采集本地生产设备生产的产品的数据信息和本地计算节点的性能信息;中央控制器,用于根据产品的数据信息、本地计算节点的性能信息和边缘计算服务器节点的性能信息,并结合约束条件,决策任务的执行节点为本地计算节点和/或边缘计算服务器节点;本地计算节点和边缘计算服务器节点,均用于根据中央控制器的指令和产品的数据信息,执行任务。本发明提供的系统及方法,通过中央控制器判决任务的执行节点,能够有效的减轻网络数据流负载,提高信息处理效率和算法速度,减少由于计算所带来的时延。

    一种毫米波空间调制方法与联合编码装置

    公开(公告)号:CN104320222B

    公开(公告)日:2017-11-10

    申请号:CN201410613737.0

    申请日:2014-11-04

    Abstract: 本发明设计了一种针对60GHz毫米波通信系统的空间调制方法,在此技术上进一步提出了一种高效的联合编码调制技术,显著提升了非线性射频功率放大器下的传输性能;通过对空间调制码的相位进行旋转优化,按照特定规则修正空间调制输出符号的星座点分布,有效增强了毫米波传输信号抵抗非线性失真的能力。相比于现有的应对毫米波非线性失真技术(主要分为功率回退和外围电路设计两个方面),该联合编码空间调制方案能在不降低功放系统的增益,且无需任何额外处理的情况下,有效改善存在射频器件减损情况下的毫米波系统传输性能,同时也进一步提升毫米波无线通信的传输效率,为毫米波通信提供了一种极具应用潜力的新方案。本发明提出的针对60GHz毫米波通信系统空间调制方法具有优良的稳健性,因而可广泛的应用于实际毫米波通信系统设计中。

    一种存在未知定时的异步信道感知方法

    公开(公告)号:CN105634634A

    公开(公告)日:2016-06-01

    申请号:CN201610063925.X

    申请日:2016-01-29

    CPC classification number: H04B17/382

    Abstract: 本发明公开了一种存在未知定时的异步信道感知方法,具体为:一、预测某个PU在k时刻的存在概率和感知时间差;二、由观测值更新存在概率预测值和感知时间差预测值;三、将更新的存在概率预测值与判决门限比较,得到PU的状态值;步骤四、根据状态值,计算PU在k时刻的感知时间差;步骤五、根据k-1时刻的感知时间差计算k时刻的出生粒子的状态值和权值;六、判断k时刻是否为最后一个时刻,如果是,记录并保存全部时刻的感知时间差以及状态值;否则,用k时刻的粒子集,迭代预测PU在k+1时刻的存在概率和感知时间差。优点在于:适用于异构无线网络动态频谱共享,避免了PU与SU之间繁杂的信令交互,降低了CR系统的配置复杂度并节省了时间与能量开销。

    一种频谱检测与未知噪声方差跟踪估计方法与装置

    公开(公告)号:CN104333424A

    公开(公告)日:2015-02-04

    申请号:CN201410549873.8

    申请日:2014-10-16

    Abstract: 本发明针对实际应用中噪声方差动态未知情况下的频谱检测问题,首先提出一种动态状态空间系统模型反映其内在机理:将授权用户状态与时变噪声方差作为两个隐藏状态,分别采用两状态一阶马尔科夫和自回归模型对其动态迁移特性建模。在此基础上,设计提出一种新型频谱感知方法装置。该方法根植于贝叶斯统计推理理论,采用边缘化粒子滤波技术(见附图),能够实现对授权用户与噪声方差的联合估计。特别地,本发明提出边缘化粒子滤波两级自适应预测系数调整方法,充分利用噪声方差时变特性,可实现对于噪声方差的准确跟踪。利用得到的噪声方差信息,该算法装置可拓展应用至(但不限于)单节点单天线感知系统中去,并获得良好频谱感知性能。

    基于业务类型的物联网接入请求汇聚方法

    公开(公告)号:CN104219117A

    公开(公告)日:2014-12-17

    申请号:CN201410495158.0

    申请日:2014-09-25

    Abstract: 基于物联网业务的特征和业务类型,提出一种考虑不同业务类型的物联网接入请求汇聚机制,物联网设备或网关设备处通过维护对应不同业务的业务请求缓存,设置一定的缓冲时间,汇聚从底层节点设备发来的对应物联网多种业务的接入请求,本发明可以减低接入请求的信令开销,有效降低网络信令拥塞。

    一种认知无线Mesh网络的路由设计方法

    公开(公告)号:CN103220747A

    公开(公告)日:2013-07-24

    申请号:CN201210543743.4

    申请日:2012-12-14

    Abstract: 本发明是一种认知无线Mesh网络的路由设计方法。该方法主要包括三个步骤(见附图)。首先建立一种新的认知无线Mesh网络分布式分层图模型;再引入蚁群算法来更新路由表,提出了一种新的与认知无线Mesh网络的结构和数据流分布相适应的蚁群算法:zAntNet。然后进行数据传输,模拟仿真Mesh网络客户端节点通过路由与互联网通信。最后整理设计方法,提供方法的具体数据和图表,作为本次网络路由设计方法的总体结果,为用户提供显示依据和参考。本发明基于网络频谱资源紧张的现状,针对认知无线Mesh网络的动态频谱特性,充分考虑时间、空间因素和频谱参数,对路由接口分配和选路策略进行适应性的设计。

    一种时变衰落信道下的频谱检测方法与装置

    公开(公告)号:CN103117817A

    公开(公告)日:2013-05-22

    申请号:CN201310007794.X

    申请日:2013-01-09

    Abstract: 本发明提出一种时变衰落信道下下频谱感知算法,设计一种动态状态空间模型来描述授权用户状态与时变信道增益的时变特性,将授权用户工作状态和衰落信道增益看作两个隐藏系统状态,并引入一阶FSMC模型刻画时变慢衰落信道增益时变迁移特性,将接收信号能量累积和作为系统观测值;在此基础上,针对时变衰落信道提出一种全新频谱感知方法,充分发掘授权用户状态先验概率以及衰落信道状态转移特性,对授权用户状态和时变信道增益实施联合估计,极大提高了衰落信道下频谱感知性能,在无需实施复杂多节点协作感知的情况下,亦能获得良好检测性能(见附图)。该方案以累计能量作为观测量,新方法同时亦保留了无需授权用户信号特征及检测时间短的优势。

    一种毫米波雷达恒虚警率检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115047419B

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202110250191.7

    申请日:2021-03-08

    Abstract: 本发明实施例提供了一种毫米波雷达恒虚警率检测方法及装置,接收毫米波雷达发射的调频连续波FMCW信号经检测目标反射后的信号,对所接收到的信号进行预设信号处理,得到距离‑多普勒矩阵,根据距离‑多普勒矩阵,计算检测点的二维平面平均噪声功率;基于预设虚警概率、噪声概率分布、杂波干扰概率分布和检测目标概率分布,采用N‑P准则计算在二维平面平均噪声功率下的噪声筛选门限;根据噪声筛选门限,对距离‑多普勒矩阵进行噪声点筛选,得到候选目标点集合;采用二维加窗恒虚警检测,确定目标点,并基于目标点确定针对探测目标的检测结果。实现降低目标检测的复杂度,并提高目标检测精确度。

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