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公开(公告)号：CN112702346A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011549865.5
申请日：2020-12-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及身份认证技术领域，提供了基于联盟链的分布式身份认证方法及系统，该认证方法包括，S1：用户在向企业申请服务时，提供数字身份DID及公钥；S2：企业将DID与本地备注的DID数据库进行比较；若数据库中有备注，则根据备注分析其权限；否则进入S4；S3：若权限满足，则为该用户提供服务；否则，进入S5：S4：若本地的数据库中没有备注，则与区块链网络共识，查询其权限，返回S3；S5：向用户发布失败报告，并提示用户更新信息；S6：在用户更新信息后，提供服务，并共识到区块链网络上；共识过程中采用动态权重机制，选择权重大于或等于预设值的节点来选择性广播；节点的权重与对应该节点的企业上传用户行为操作的频率呈正比，能降低网络负载。
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公开(公告)号：CN105827536A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610326239.7
申请日：2016-05-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/825 , H04L12/863 , H04L12/917
Abstract: 本发明实施例提供了一种终端接入网的流量调度方法及系统，适用于网络控制器，方法包括：获取输入队列的第一积压信息和输出队列的第二积压信息；获取预先构建的第一虚拟队列在目标时刻的超额成本积压信息，并获取预先构建的第二虚拟队列在目标时刻的超时积压信息；基于第一积压信息、第二积压信息、超额成本积压信息和超时积压信息，利用预先构建的李雅普诺夫漂移加罚函数求解流量调度策略；基于流量调度策略，将输入队列中缓存的满足数据转移量的数据包通过待调用信道传输至输出队列。应用本发明实施例，使得在使用混合通信网络作为接入网时，保证了流量调度系统的稳定性，并降低了数据传输成本。
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公开(公告)号：CN103095494B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201210593765.1
申请日：2012-12-31
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04L41/145 , H04L41/147 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了电力通信技术领域中的一种电力通信网风险评估方法。本发明首先采集电力通信网风险评估参数；然后通过风险评估参数构建指标数据库和样本数据库；最后根据所述样本数据库中的样本数据训练神经网络，调用训练后的神经网络计算所述指标数据库中的指标数据对应的电力通信网的风险值。本发明通过神经网络算法对指标数据进行训练，避免了人为给定指标权重时引入的主观因素；通过网络结构学习和网络参数学习避免了奇异数据的干扰，减少了隐含层节点的冗余数量，降低了神经网络学习时间，提升了网络学习速度；在出现新的风险因素时自动调整相应指标权重，具有良好的自适应性和很高的准确性。
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公开(公告)号：CN104469875A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410693468.3
申请日：2014-11-26
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04W40/18 , H04W40/248 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法及系统，所述方法包括：S1、对无线传感网络中的所有传感器节点进行分簇；S2、将分簇后的所有传感器节点置于活跃状态，收集移动物体的历史移动路径信息；S3、根据所述历史移动路径信息建立所有所述传感器节点的后向依赖序列，并将所述后向依赖序列存储到对应的簇头节点；S4、在每个簇中按照所述后向依赖序列控制传感器节点的状态进行所述移动物体的跟踪。该方法通过将传感器节点分簇的方式，减少了传感器节点和基站之间的长距离通信，实现预测信息的局部更新。并且在跟踪过程中，根据后向依赖方式进行预测，大大减少了时间复杂性，并提高了跟踪精确度，支持多类物体同时跟踪。
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公开(公告)号：CN102710508B
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201210154452.6
申请日：2012-05-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机网络技术领域，提供了一种虚拟网络资源分配方法。所述方法包括步骤：建立资源分配模型；各SP向InP提交竞争需求；InP计算资源量和损耗；各SP获得资源，承担损耗并计算收益；各SP调整竞争策略；根据调整的竞争策略等待参与下次竞争。在本发明的方案中，提供了一种新型的虚拟网络资源分配方法，针对虚拟网络资源需求的动态性，周期性地分配资源给多个服务提供商，使得资源分配按需进行，提高网络整体性能。由于本发明中还同时提出了一种有效选择竞争策略的方案，通过该方案，指导服务提供商选择竞争策略，快速获得真实网络需求，提高网络性能，有效降低算法复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103840967A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201310717886.7
申请日：2013-12-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种电力通信网中故障定位的方法，包括：根据故障和症状多对多的不确定性构建二分图模型；在二分图模型的基础上引入故障影响权重因子，计算故障影响度；用可信参数对故障影响度进行修正，得到疑似故障集合。该方法将故障和症状的多对多的不确性用加权二分图来建模，既表达了故障和症状之间的因果关系，又具有良好的建模能力，且有较强的抗噪性，能够适应故障突发性和网络复杂性的真实环境。引入故障影响权重，在二分图模型下利用全概率和贝叶斯思想，将先验故障概率转化为条件概率，计算故障影响度。最后加入可信参数来控制疑似故障的影响，结合覆盖度和贡献度，选出影响程度在可控参数范围下的疑似故障集合。
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公开(公告)号：CN102111789B
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201010621077.2
申请日：2010-12-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络的故障修复方法，该方法包括步骤：S1.基于模糊数学以及线性规划的方法，建立表征冗余节点对故障节点的隶属程度的隶属矩阵、冗余节点对故障节点的替换矩阵及其约束条件；S2.根据所述隶属矩阵及替换矩阵，构建冗余节点替换故障节点的目标函数；S3.基于遗传算法，选择最优冗余节点替换故障节点。本发明的方法解决了目前故障修复问题研究对能量问题考虑不足的缺点，其中所使用的模糊理论能更贴切的描述问题，且隶属函数的计算考虑了多种影响因素，能综合反映网络状况；遗传单纯形法克服了遗传算法早熟的不足，开拓了搜索空间，且在搜索后期具有良好的收敛性。
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公开(公告)号：CN101350739B
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN200810222031.6
申请日：2008-09-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种IP网络中的故障定位方法，包括：建模步骤；确定可能的故障集合F′AN及对应的症状集合S′N，将症状按故障数目降序排序；对S′N中的第一个症状，找出可以解释本症状的故障集合，依次将此故障集合中的每一个故障Fj能解释的症状从S′N中移除，产生症状集合Sneedana，当Sneedana为非空，将Fj以集合FanaFi的形式放入一集合队列Lf中，将Sneedana对应放入一集合队列Ls中，当Sneedana为空，输出到结果队列；扩展步骤：从Lf中依次取出FanaFi，根据Sneedana扩展FanaFi，如果扩展后的FanaFi中元素数目达到同时发生的最大故障数或者达到此限制前更新后的Sneedana为空，将FanaFi输出到结果队列，否则将更新的Sneedana和FanaFi分别放入Ls和Lf，返回扩展步骤，直至Lf为空；通过信度计算确定结果队列中的最终输出结果。
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公开(公告)号：CN101815273A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010033865.X
申请日：2010-01-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于号码携带的通信保障方法和系统。所述方法包括步骤：在本地移动通信网络系统中增设一个重要用户数据库，在其中存储了为重要用户预留的号段信息；为重要用户设置指向其号段的号码携带业务，建立重要用户的旧电话号码与其新电话号码之间的映射关系；将HLR关闭或限制HLR中的用户对本地移动通信网络的使用，此时若重要用户发起呼叫，拜访位置寄存器与重要用户数据库进行交互完成鉴权，完成呼叫；若普通用户发起呼叫，由于普通用户所在的HLR已经被关闭，当拜访位置寄存器VLR鉴权时发现此用户的业务已经受限，所以在鉴权阶段通信即中断。本发明的技术方案实现成本低，同时可以实现对重要用户实施统一管理。
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公开(公告)号：CN101350739A
公开(公告)日：2009-01-21
申请号：CN200810222031.6
申请日：2008-09-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种IP网络中的故障定位方法，包括：建模步骤；确定可能的故障集合F′AN及对应的症状集合S′N，将症状按故障数目降序排序；对S′N中的第一个症状，找出可以解释本症状的故障集合，依次将此故障集合中的每一个故障Fj能解释的症状从S′N中移除，产生症状集合Sneedana，当Sneedana为非空，将Fj以集合FanaFi的形式放入一集合队列Lf中，将Sneedana对应放入一集合队列Ls中，当Sneedana为空，输出到结果队列；扩展步骤：从Lf中依次取出FanaFi，根据Sneedana扩展FanaFi，如果扩展后的FanaFi中元素数目达到同时发生的最大故障数或者达到此限制前更新后的Sneedana为空，将FanaFi输出到结果队列，否则将更新的Sneedana和FanaFi分别放入Ls和Lf，返回扩展步骤，直至Lf为空；通过信度计算确定结果队列中的最终输出结果。
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