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公开(公告)号：CN111628940A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010433724.0
申请日：2020-05-20
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 鹏城实验室
IPC: H04L12/851 , H04L12/865 , H04L12/24
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，公开了一种流量调度方法、设备、系统、交换机及计算机存储介质。该流量调度方法应用于流量调度设备，该方法包括：所述流量调度设备在发送流的数据包时，获取流的当前剩余流量大小；根据所述当前剩余流量大小和预设流区间阈值设定所述数据包的优先级；将已设定优先级的数据包发送至交换机，使得所述交换机基于所述数据包的优先级将所述数据包分配至对应的优先级队列中，以进行转发。本发明能够实现在数据中心网络流传输过程中，降低平均流完成时间。
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公开(公告)号：CN114389964B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111646803.0
申请日：2021-12-29
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种流量监测方法、装置、终端及存储介质，所述方法通过获取预先构建的标准活动键值集合，其中，标准活动键值集合中包括若干标准活动键值，若干标准活动键值分别对应目标系统中不同活动特征的标准流量的聚类集合；获取目标系统中的待检测流量，将待检测流量映射为待检测活动键值；根据标准活动键值集合和待检测活动键值，判断待检测流量是否为异常流量，其中，异常流量为不符合任意一种标准流量的活动特征的流量。本发明通过对系统中的流量进行监测，能够及时发现系统中不符合标准流量的活动特征的异常流量特征，解决了现有技术中物联网通过固件/软件更新来维持网络安全，难以有效降低网络被攻击的风险的问题。
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公开(公告)号：CN114900426B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210466554.5
申请日：2022-04-29
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0604 , H04L41/142 , H04L41/16 , H04L43/12
Abstract: 本发明公开了一种基于主被动混合测量的故障定位方法及相关设备，所述基于主被动混合测量的故障定位方法应用于基于主被动混合测量的故障定位系统，所述基于主被动混合测量的故障定位系统包括：数据平面和控制平面；所述数据平面包括大流检测模块、特征提取模块和故障感知模块；所述控制平面包括监测交换机部署模块、故障范围推断模块和故障精准定位模块；监测交换机部署模块负责部署监测交换机，大流检测模块过滤掉属于噪音的小流数据，故障感知模块感知故障，如果故障发生，存储在数据平面寄存器中的数据会被输入到故障范围推断模块中输出故障范围，最终故障精准定位模块发送少量的探测包在故障范围中进行精准定位。
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公开(公告)号：CN114928395A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210492037.5
申请日：2022-05-07
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于BIER的天地一体化多播网络通信方法及系统，方法包括：获取预设的天地一体化网络物理特性，基于天地一体化网络物理特性，对天地一体化网络进行层次划分，得到若干网络层；通过地面层和高轨卫星层，对低轨卫星层进行路由控制，得到路由表，基于预设的时间片划分方式，对路由表的初始转发表进行更新，得到目标转发表；基于BIER协议和目标转发表，通过地面层和低轨卫星层对天地一体化网络进行数据传输，以实现多播网络通信。本发明实施例通过对天地一体化网络进行层次划分，然后对不同网络层进行分别控制和数据计算，使得天地一体化的多播网络传输更稳定，同时基于BIER协议来进行数据传输，使得网络传输可靠性提高。
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公开(公告)号：CN114900474A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210480817.8
申请日：2022-05-05
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L47/2441 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了针对可编程交换机的数据包分类方法、系统及相关设备，其中，上述方法包括：获取预先训练完成的待优化决策树模型，并将上述待优化决策树模型发送到可编程交换机；根据可编程交换机的流水线阶段数以及接收的待优化决策树模型获取最优决策树优化方案，最优决策树优化方案包括最优剪枝方案，最优剪枝方案用于根据可编程交换机的流水线阶段数限定决策树的层数并去除决策树的冗余叶子节点；根据最优决策树优化方案对待优化决策树模型进行优化获得目标决策树模型，将目标决策树模型部署到可编程交换机中获得目标可编程交换机；根据目标可编程交换机对待分类数据包进行分类。与现有技术相比，本发明方案有利于提高数据包分类效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114844760A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210484276.6
申请日：2022-05-05
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: H04L41/06 , H04L41/0631 , H04L41/0677
Abstract: 本发明公开了一种网络故障感知与定位方法、装置、终端及存储介质，方法包括：对途径交换机的数据流进行特征提取，得到流级别的特征，并根据预设周期将流级别的特征发送至分类器；通过分类器生成数据流的推断信息；根据推断信息确定异常流传输路径信息，并结合异常流的传输路径信息给出故障位置的推断结果；通过对途径交换机的数据流进行特征提取，并结合数据传输路径信息生成对故障位置的推断，解决了端侧信息难以获取的技术问题；通过采用决策树模型的流状态分类器，并将分类器部署在交换机上，解决了网络侧感知能力较弱的问题；通过将本地推断信息存储在正常的数据包当中，完成了网内的推断聚合与决策，降低了数据通信给网络带来的负担。
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公开(公告)号：CN114786034A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210277958.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N21/231 , H04N21/218 , H04N21/858 , H04N21/2343 , H04N21/2662 , H04N21/44 , H04N21/845 , H04N13/194 , H04L67/568 , H04L67/5682 , H04L67/02
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的全景视频优化传输方法和系统，方法包括：针对每个Segment请求，对待传输全景视频的Tile请求数据集进行分析，基于吞吐量和缓冲区的码率自适应算法，根据预设的历史网络信息，对Tile的码率版本进行决策处理得到目标码率版本；解析目标码率版本的URL地址，向缓存服务器发送携带URL地址的请求；根据缓存服务器的命中状态确定目标服务器，接着在目标服务器数据库中查找URL地址对应的Tile切片文件，最后将Tile切片文件发送至用户端；下载数据，并对下载数据进行处理，得到全景视频，在用户端播放全景视频。本发明传输方法能达到更高的缓存效率，降低数据传输压力，更高的带宽利用率。
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公开(公告)号：CN112565082B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202011567506.2
申请日：2020-12-25
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
IPC: H04L45/12 , H04L45/125
Abstract: 本发明公开了一种基于混合网络的服务链映射方法、智能终端及存储介质，所述方法包括：获取服务链路请求；根据预设的静态路径表构造规则和预设的网络链路信息，确定所述服务链路请求对应的目标候选路径集；根据预设的网络实时指标，计算各个所述目标候选路径对应的路径评价值；根据所述路径评价值，确定所述目标候选路径集中的目标传输路径。本发明基于当前网络中各个节点的网络实时指标，动态选择服务链路请求对应的目标传输路径，使服务链能够合理、有效的调度和分配有限的网络资源。
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公开(公告)号：CN112333456B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202011134693.5
申请日：2020-10-21
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
IPC: H04N21/2187 , H04N21/262 , H04N21/442 , H04N21/466 , H04L65/1045 , H04L65/80
Abstract: 本申请公开了一种基于云边协议的直播视频传输方法，所述方法包括接收直播端上传的视频资源，确定所述视频资源对应的流行度；基于所述流行度确定所述视频资源对应的智能边缘以及超分倍数，以使得所述智能边缘按照所述超分倍数对所述视频资源进行超分处理，得到超分视频资源。本申请在直播端上行链路带宽不足的情况下，通过收集主播端的视频资源、边缘计算信息以及用户信息，利用深度强化学习模型选择超分倍数以及确定合适的智能边缘，并通过超分网络模型对主播端上传的视频资源进行超分，提升了直播视频的视频质量，从而提高了用户QoE。
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公开(公告)号：CN114422620A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111565340.5
申请日：2021-12-20
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于知识蒸馏的数据包分类方法及相关装置，所述方法包括基于经过训练的教师模型，确定预设训练集中的各训练数据包各自对应的类别概率向量；基于各训练数据包及其对应的属性数据和类别概率向量构建二进制决策树模型；根据二进制决策树模型生成三元匹配流表并将三元匹配流表部署于可编程交换机，并通过可编程交换机对数据包进行分类。本申请基于预先训练的教师模型所学的知识构建二进制决策树模型，以将复杂的教师模型转换为简单的二进制决策树模型，使得学习到教师模型所学的知识的二进制决策树模型可以布置于可编程交换机，这样一方面可以利用可编程交换机的数据包处理能力，另一方面可以提高可编程交换机的数据包分类效率。
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