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公开(公告)号：CN101662777B
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN200910092056.3
申请日：2009-09-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了通信网络技术领域中的一种基于概率统计的无线传感器网络分布式休眠方法。分布式休眠过程启动后，当待测节点处于冗余状态时，待测节点向同层节点、前向节点和后向节点发送休眠通告报文；前向节点将邻居节点列表中待测节点的工作状态修改为休眠状态；当待测节点不是同层节点中唯一处于激活状态的节点或者不是后向节点唯一处于激活状态的前向节点，同层节点和后向节点将邻居列表中待测节点的工作状态改为休眠状态；待测节点关闭无线通信模块正式切换至休眠状态；当休眠定时器超时后，待测节点向同层节点、前向节点和后向节点发送休眠唤醒报文。本发明在保证网络连通性的同时，可使网络节点根据不同的应用感知，进行自适应休眠调节。
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公开(公告)号：CN101610561A
公开(公告)日：2009-12-23
申请号：CN200910088730.0
申请日：2009-07-10
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种支持有效域区分的无线传感器网络多径路由机制，包含节点通过信息交互，得到邻居节点信息，建立邻居节点表；目的节点缓存多条路由请求信息，选择性能最好的进行路由回复；路由回复消息绕过无效域，并通过邻居表交互机制建立多路径路由的最大不相交。采用支持有效域区分的采用多径路由机制，通过邻居表交互机制建立最大不相交多路径路由，并引入有效域与无效域的概念，避免无效域中不可靠节点参与数据传输，增强了数据传输的可靠性、稳定性，并通过多路径负载均衡，提高了网络的生存时间。
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公开(公告)号：CN119815557A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411963276.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W72/542 , H04W72/543 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04L41/16
Abstract: 本申请公开了一种生成式AI内生的通信网络架构及分层协同调度方法，涉及通信网络技术领域，该通信网络架构包括意图提取层、映射适配层和网络执行层，意图提取层利用生成式AI模型对多模态数据进行处理，得到用户的语义需求表示，映射适配层利用生成式AI模型将语义需求表示映射为服务质量指标，将网络执行层中异构网络的实时网络状态映射为网络性能指标，并基于服务质量指标和网络性能指标生成传输调度策略，网络执行层基于传输调度策略来工作，实现业务的数据包的端到端确定性传输调度。本申请可实现6G网络中智能计算服务的高效的确定性传输调度。
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公开(公告)号：CN119743539A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411949419.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种协议转换适配方法及设备、工业融合网关及数据传输方法，属于网络协议转换技术领域，接收根据工业设备通过工业协议定期发送的状态数据或响应查询请求返回的工业协议数据包；提取接收的工业协议数据包中的关键字段，包括源地址、目的地址、功能码、寄存器地址和数据内容；利用可编程平台和语言，将解析后的数据转换成统一的5G数据包格式，包括源地址、目标地址、协议类型、时间戳以及优先级字段。本发明实现了主流工业协议的高效解析与转发，实现如5G网络低时延特性下的数据传输；支持多协议动态解析与扩展，新增协议仅需更新P4代码，无需更换硬件，提升了灵活性和适配能力；实现高效转换与封装，提高了数据传输速度和系统整体性能。
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公开(公告)号：CN118764394A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411127108.7
申请日：2024-08-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/16 , H04L67/568
Abstract: 本发明提供了一种面向智算融合网络的缓存与路由联合优化方法。该方法包括：以最大化RLC中的长期累积缓存奖励为目标，将智算融合网络的缓存与路由联合优化问题建模为MDP问题；利用AC学习模型，采用基于部分去中心化的MADRL的协作缓存算法C‑MAAC来求解多智能体马尔可夫决策问题；在静态且预先已知的理想假设下，使用P‑CCCP方法推导出所述智算融合网络的缓存与路由联合优化问题的全局优化解。本发明提出了一种面向智算融合网络的缓存与路由联合优化方法，针对融合网络中节点用户偏好分布不均以及差异化的用户服务需求，传统网络资源管理方法存在效率低下和缓存性能受限的问题，利用多智能体深度强化学习实现大规模复杂环境下智能内容部署和灵活路由转发。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113641499B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110938479.3
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种分布式控制器集群负载均衡系统。包括：分布式控制器集群、负载均衡装置和服务器；服务器用于存储和管理集群负载数据；负载均衡装置定期收集控制器及其控制的交换机的状态，判断控制器是否过载；当发现控制器发生过载后，获取同步锁和服务器中的集群负载数据，判断集群是否需要负载均衡；需要则利用深度强化学习模型对集群负载数据、控制器及交换机状态信息进行处理，获取迁移策略；分布式控制器集群执行迁移策略，将过载的控制器下的交换机迁移到其他控制器。本发明在分布式控制器集群中引入公共资源同步锁，以解决集群中控制器之间的均衡冲突，提高了负载均衡机制的灵活性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN117336223A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311302117.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种用于分布式训练系统的算力路由数据包转发方法，提供了用于分布式训练的算力路由机制，具体包括：控制器解析算法生成的路由策略，并根据算力路由判断逻辑将生成的流表自动下发到可编程交换机中；在组播前执行源路由策略以保证路由机制的灵活性；设计的算力服务层报头包括算力路径标识和算力服务索引，前者用于标识组播节点以及算力服务路径，后者用于标识组播功能以及算力服务路径上具体的服务索引；在组播节点执行算力服务层转发策略，当算力服务索引值为0时执行组播策略，通过组播机制保证各个分布式计算节点中参数的同步性；将计算节点归类为同步节点和异步节点，通过组播域内和组播域间的范围描述来表示算力节点之间的关系。
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公开(公告)号：CN117240919A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311043444.9
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京交通大学 , 北京神州数码云科信息技术有限公司
IPC: H04L67/5682 , H04L67/63 , H04L67/306 , H04L67/1097 , H04L41/0823 , H04L41/0826 , H04L41/0895 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04L45/121 , H04L45/12 , H04L45/125 , H04L45/00 , H04L45/76 , H04L47/12 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于可编程网络的虚拟化缓存系统。包括：策略管理模块、策略执行模块、内容存储模块、信息处理模块和请求解析模块；策略管理模块通过镜像库存储被动缓存策略和主动缓存策略；策略执行模块获取上一时隙所有缓存节点收到的内容请求信息和缓存内容信息，输入到缓存策略模型中，得到下一时隙每个缓存节点的缓存内容信息，上传至信息处理模块；内容存储模块每个时隙结束时从信息处理模块读取下一时隙自身节点的缓存内容列表，请求解析模块对每个缓存节点收到的每个内容请求进行解析，选择目标节点来处理请求。本发明系统利用NFV技术，实现系统的灵活性、低成本部署，而且还具有一定的可扩展性，可以适应网络环境的变化。
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公开(公告)号：CN117155869A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311295311.0
申请日：2023-10-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/19 , H04L47/283 , H04L69/16
Abstract: 本发明提供一种基于flowlet的多路径传输方法，包括如下步骤：周期性向网络中注入探针数据包，获得网络状态信息；网络状态信息包括算力终端节点周期上报自身状态信息；接收用户发送的传输预请求；传输预请求包括用户的需求参数；基于步骤S2接收的传输预请求，生成算力行为描述CBD，并根据算力行为描述CBD并利用带宽时延约束的路径生成算法生成满足用户需求的多条路径，通过流表的形式将所述多条路径的信息下发至网络交换组件，通过UDP报文负载的形式将目的IP地址发送至用户；维护用户流flowlet的过期时间和当前flowlet编号，依照当前flowlet编号进行下一跳报文转发。本发明创造性地提出一种融算标识网络中一种完整的基于flowlet多路径传输方法，以用户需求为导向，充分利用网络转发组件能力，优化网络负载分布。
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公开(公告)号：CN114422453B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202111449096.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L47/56 , H04L47/6275 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种在线规划时间敏感流的方法、装置及存储介质，该方法包括：根据Double DQN深度强化学习算法确定预设求解器；获取业务流信息、网络拓扑信息和网络状态信息；根据业务流信息、网络拓扑信息和网络状态信息提取时间敏感流的关键特征和网络的关键特征；根据时间敏感流的关键特征和网络的关键特征构建预设求解器求解所需的状态空间；根据循环队列转发机制所对应的调度和路由规则构建预设求解器求解所需要的动作空间；根据优化目标确定预设求解器求解所需的奖励机制；运行预设求解器求解，得到在线规划结果。通过实施本发明，解决了网络中在线的对动态时间敏感流和路由联合调度规划的难题，提高了网络对动态业务流的适应能力。
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