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公开(公告)号：CN118317389A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410491009.0
申请日：2024-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种语义感知的高可靠卫星路由方法，属于卫星物联网领域。该方法包括：S1：控制域构造；S2：分布式路由；S3：链路状态感知；S4：强化学习智能体训练；S5：动态路由决策。其中S1基于非支配排序遗传算法将卫星网络拓扑划分为多个控制域；S2由控制节点动态搜集相邻控制域内所有卫星节点的连接情况，生成实时路由表下发至本控制域内一般卫星节点；S3每个卫星节点感知自身所连星间链路的网络状态信息；S4根据星间链路状态训练强化学习智能体判断S2中路由表的下一跳的优劣；S5卫星节点根据训练后的强化学习智能体动态调整路由表的下一跳选择。本发明能够显著降低星间路由的通信开销，降低端到端时延、提高卫星网络吞吐量。
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公开(公告)号：CN117749358A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311644950.3
申请日：2023-12-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于密文策略的医疗数据访问控制系统及方法，属于信息安全技术领域。该方法包括以下步骤：S1：初始化基于密文策略的医疗数据访问控制系统；S2：密钥生成并分发；S3：组密钥生成；S4：数据加密；S5：数据解密；S6：密钥更新；S7：密文更新。本发明首先，通过保障患者数据隐私安全，增强了用户对医疗系统的信任。其次，降低了医疗数据泄露风险，确保了数据的机密性。同时，解决了用户退出平台后的撤销管理问题，维护了系统的完整性。此外，通过提高加密解密效率和实现灵活安全的数据共享，提升了医疗服务的便捷性和合作性。并且为智能医疗行业的发展奠定了坚实基础，促进了医疗数据的安全共享和应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116506874B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310618005.X
申请日：2023-05-29
Applicant: 重庆邮电大学空间通信研究院
IPC: H04W24/02 , H04W72/0453 , H04W72/0446 , H04W16/14
Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种延迟感知的频谱接入方法，包括构建集中式无线电系统并初始化，所述系统包括PU、SU和基站；以最小化SU切换频率所带来的系统吞吐量损失和能耗为目标，构建SU频谱分配优化问题；通过多项式的启发算法求解SU频谱分配优化问题，获取SU的时隙与频率的组合方案；本发明旨在考虑频率间隔距离来最小化吞吐量和能耗，提高系统性能。
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公开(公告)号：CN116506874A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310618005.X
申请日：2023-05-29
Applicant: 重庆邮电大学空间通信研究院
IPC: H04W24/02 , H04W72/0453 , H04W72/0446 , H04W16/14
Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种延迟感知的频谱接入方法，包括构建集中式无线电系统并初始化，所述系统包括PU、SU和基站；以最小化SU切换频率所带来的系统吞吐量损失和能耗为目标，构建SU频谱分配优化问题；通过多项式的启发算法求解SU频谱分配优化问题，获取SU的时隙与频率的组合方案；本发明旨在考虑频率间隔距离来最小化吞吐量和能耗，提高系统性能。
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公开(公告)号：CN116437151A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310440554.2
申请日：2023-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N21/466 , H04N21/45 , H04N21/44 , H04N21/4363 , H04N21/475
Abstract: 本发明涉及一种层次化偏好感知的视频内容缓存方法，属于无线通信领域。该方法包括：S1：根据视频的类型偏好和该类型的内容排名，构建层次化用户个人偏好特征模型；S2：构建最大化系统命中率的预缓存模型；S3：结合用户不同访问方式下的请求概率和时延信息，构建最小化时延模型，为预缓存中的内容选择合适缓存策略，使得用户请求内容平均时延最小。本发明可有效地降低用户请求平均时延，具有广阔的运用前景。
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公开(公告)号：CN115277175A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210880055.0
申请日：2022-07-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种工业互联网数据隐私保护方法，属于工业互联网的数据隐私保护领域。该方法包括：S1：云服务器初始化模型：参数服务器将预先收集的部分设备的数据集用来训练初始模型；盲化服务器生成Paillier同态加密密钥对和随机数，将其传输到每个边缘节点；S2：每个边缘节点从参数服务器下载初始模型，根据每个工厂设备的敏感度，边缘节点分配隐私预算并在添加高斯噪声后收集噪声数据集；S3：边缘节点训练神经网络模型；S4：参数服务器收集所有边缘节点上传的模型参数，并对其聚合更新生成全局模型；盲化服务器生成新的随机数并将其发送到每个边缘节点进行下一轮训练。本发明提高了训练效率和模型精度。
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公开(公告)号：CN115238288A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210880056.5
申请日：2022-07-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种工业互联网数据的安全处理方法，属于工业互联网数据处理领域。该方法包括：工厂和协作方以ElGamal加密算法生成一对秘钥；协约方初始化模型参数，并将其与公钥上传在区块链上；工厂从区块链下载初始模型和协作方公钥，训练模型并使用差分隐私算法提取模型参数；工厂加密模型参数并存储在IPFS中获得哈希值；加密哈希值将其与工厂公钥加到区块链上；协作方通过哈希值在IPFS中检索模型参数来训练全局模型，利用SK来加密模型参数并将其存储在IPFS，加密IPFS哈希值，利用工厂公钥加密SK，将结果添加区块链上；工厂收到当前全局模型参数进行更新。本发明解决了工业互联网系统中机器学习的隐私和信任问题。
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