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公开(公告)号：CN117472563A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311244960.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及通信领域，提供一种非地面网络的多任务协同分配方法、装置和相关设备，通过构建面向非地面网络、以最小化任务的总协同计算时延为优化目标，以协作节点和聚合节点为优化变量的优化问题，其中总协同计算时延包括所述任务的上行传输时延、分配时延、计算处理时延、聚合时延、等待时延以及回传时延，所述等待时延包括任务栈等待时延和传输栈等待时延，并利用多智能体强化学习算法对其进行求解，在求解过程中，构建初始的智能体强化学习模型，然后基于QMIX算法对其进行迭代训练得到训练好的多智能体强化学习模型，用于对用户设备发送的任务中的所有子任务进行节点分配，并进行最优路径的规划，可以提高非地面网络的处理任务的效率。
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公开(公告)号：CN117035053A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310768191.5
申请日：2023-06-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基础模型的分布式训练系统和训练方法，首先将初始基础模型下发给各个智能终端，采用本地训练集对初始基础模型进行训练，得到训练后的个性化模型；然后在各个边缘服务器中，对接收到的多个个性化模型的模型参数进行图聚类更新，并根据聚类结果进行初步聚合处理，得到多个聚合后的局部模型；并将多个局部模型的模型参数发送给云服务器；对多个局部模型的模型参数进行整体聚合，得到新的初始基础模型。这样，将初始基础模型下发到多个智能终端中分别进行训练，再对训练后的个性化模型进行参数聚合，以得到最终训练好的基础模型，可以提高基础模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN111953759B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010770330.4
申请日：2020-08-04
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/1023 , G06F9/50 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例提供的基于强化学习的协同计算任务卸载和迁移的方法及装置，通过使用云边端协同网络中用户终端及服务器执行任务能耗及任务传输能耗，用户终端及服务器执行任务时延、任务传输时延及EN到云端服务器的时延，在能耗约束下，基于延迟成本最小化为目标，完成对用户设备端、云端、边缘端的能耗和延迟成本的优化，从而得到最优任务卸载和迁移策略。这样可以通过云边端协同网络，在优化能耗和延迟的基础上，协同目标端卸载任务，节省任务计算的端到端时延，优化网络能耗；并且，对任务迁移的边缘节点，通过任务迁移，提升边缘端的资源利用率，从而提升了云边端协同网络的资源利用率。
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公开(公告)号：CN115134827A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210557338.1
申请日：2022-05-19
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种任务卸载方法、物联网设备及服务设备，该方法包括：物联网设备基于本地模型获取待卸载任务执行完毕时对应的总时延和总能耗；根据总时延和总能耗确定本地模型对应的权重参数；向服务设备发送权重参数；服务设备接收物联网设备发送的权重参数，并根据权重参数确定物联网设备对应的目标模型；向物联网设备发送目标模型；物联网设备接收服务设备发送的目标模型；根据目标模型对本地模型进行更新，并基于更新后的本地模型执行新的待卸载任务。该方法用以解决现有技术中执行待卸载任务的过程中，用户信息易泄露的缺陷，实现在物联网设备无需与服务设备进行用户信息交互的情况下，即在保证用户隐私不被泄露的情况下，有效执行待卸载任务。
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公开(公告)号：CN111416809B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010177897.0
申请日：2020-03-13
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 欧清海 , 杨会峰 , 于卓智 , 陈文伟 , 张叶峰 , 朱玉坤 , 李文敏 , 吕鹏鹏 , 王智慧 , 辛锐 , 孙辰军 , 高丽芳 , 徐思雅 , 方蓬勃 , 王少影 , 肖帆 , 周文芳 , 高丽娟 , 尹蕊 , 王敬靖
Abstract: 本发明提供一种基于击键识别的持续性认证方法，包括：同时分别获取用户登陆信息、用户面部信息和用户击键信息；将用户登陆信息发送至服务器；服务器在登陆信息库中验证用户是否为注册用户，得到验证结果；接收服务器发送的验证结果，当验证结果为注册用户时，发送用户面部信息和用户击键信息至服务器；服务器在与所述用户登陆信息相对应的匹配信息库中判断用户击键信息与用户面部信息是否匹配，得到匹配结果；接收服务器发送的匹配结果，当匹配结果为匹配时，进入下一操作，循环获取用户面部信息和用户击键信息，并循环发送至服务器中进行匹配判断。通过登陆信息的一次性认证与后续的面部信息和击键信息的持续性认证相结合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110932908B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201911227639.2
申请日：2019-12-04
Applicant: 国网河南省电力公司许昌供电公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L41/0893 , H04W24/02 , H04W28/24 , H04W48/20
Abstract: 本发明公开了一种选择网络切片接入的方法、装置及系统，其中，该方法包括：接收用户选择的评估网络切片的至少一种服务质量参数；根据服务质量参数构建服务质量参数矩阵；根据服务质量参数矩阵获取服务质量参数权重矩阵；分别获取目标网络的至少一网络切片的实际服务质量参数值；根据预设的网络切片的服务质量参数的最优值和实际值得到灰色关联度系数矩阵；根据服务质量参数权重矩阵和灰色关联度系数矩阵分别得到各网络切片的综合关联度系数；根据各网络切片的综合关联度系数选择最优的网络切片接入目标网络。通过实施本发明，结合服务质量参数权重以及灰色关联度系数得到网络切片的综合关联度，进而可以选择符合用户需求的最优网络切片。
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公开(公告)号：CN112217737B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202011009694.7
申请日：2020-09-23
Applicant: 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于业务优先级的机会网络资源动态分配方法，应用于机会网络中携带业务消息的当前节点，所述业务消息包括发送所述业务消息的目标延时、所述业务消息的消息大小以及目的节点的标识，获取所述机会网络中的节点总数，所述当前节点的社交群的平均拥塞度，所述当前节点的缓存空间大小以及所述业务消息的初始优先级；基于所述目标延时，所述消息大小，所述节点总数，所述社交群的平均拥塞度，当前节点的缓存空间大小以及所述业务消息的初始优先级，计算所述业务消息的副本数；获取所述业务消息的副本数个业务消息副本，并将所获取的业务消息副本发送给具有所述标识的目的节点。本方案可以提高业务消息所属业务的服务质量。
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公开(公告)号：CN113346240A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110643792.4
申请日：2021-06-09
Applicant: 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种双介质层金属墙去耦结构，包括：公共接地板上设置有介质基板；两组天线组件对称设置在介质基板上；金属墙垂直贯穿介质基板，并与公共接地板连接，金属墙位于两组天线组件之间；金属墙的两个相对表面对称设置有多个尺寸相同的金属条带；多个金属条带包括：第一金属条带、第二金属条带和第三金属条带，第一金属条带和第三金属条带分别位于金属墙的两端，第二金属条带位于第一金属条带和第三金属条带之间，每个金属条带的长度方向沿金属墙的宽度方向设置，每个金属条带的长度与金属墙的宽度相同；其中，第二金属条带邻近天线组件的微带线设置。本发明提供的双介质层金属墙去耦结构，既达到了较好的去耦效果又修正了H面的辐射方向图。
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公开(公告)号：CN111835827B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010531172.7
申请日：2020-06-11
Applicant: 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供物联网边缘计算任务卸载方法及系统。该方法包括：获取物联网边缘计算网络的场景模型；基于深度强化学习PPO算法，设计任务卸载策略，定义环境状态向量和行为向量；根据环境状态变量和行为向量设定预设任务请求规定，基于预设任务请求规定完成所述场景模型中若干网元的计算任务卸载请求。本发明实施例通过在物联网场景下引入边缘计算技术和深度强化学习技术，利用深度强化学习中的PPO算法逐步学习，完善其神经网络模型，应用更优的边缘计算任务卸载策略，在保证复杂度不高的情况下，可以灵活地降低网络时延。
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公开(公告)号：CN109743600B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910035896.X
申请日：2019-01-15
Applicant: 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04N21/2662 , H04N21/647
Abstract: 本发明的基于可穿戴的现场运维自适应视频流传输速率控制方法，所述接收端传输速率控制包括S1、对到达时间滤波S2、计算自适应阈值S3、进行过载检测S4、远程速率控制S5、REMB处理；所述发送端传输速率控制具体为，首先根据RTCP数据包包含视频流的丢包率计算发送速率，然后进一步优化调整发送速率，最后根据计算后的发送速率采用视频编解码等速率控制方法控制当前数据包的发送速率，实现视频数据流速率对网络状况的有效适应和匹配。本发明之目的在于通过视频流传输速率随网络链路质量变化自适应动态调整，较大程度的提高网络带宽利用率，提高视频流的发送速率，提升视频播放的流畅性和稳定传输速率。
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