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公开(公告)号：CN110224815A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910380704.9
申请日：2019-05-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种QKD网络资源分配方法及系统，所述方法包括：获取QKD网络的网络拓扑结构，并根据所述QKD网络中的量子密钥资源分布情况，构建密钥拓扑结构；在加密业务到达时，判断所述加密业务是否为时延敏感业务；若是，则根据所述密钥拓扑结构对所述加密业务分配密钥资源；若否，则根据所述网络拓扑结构对所述加密业务分配密钥资源，从而满足不同加密业务的时延要求，且提高网络资源的利用率。
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公开(公告)号：CN110149204A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910384934.2
申请日：2019-05-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种QKD网络的密钥资源分配方法及系统，所述方法包括：设置QKD网络的密钥注入周期；每到一个密钥注入周期，获取本周期所要承载的所有加密业务，并依次给本周期所要承载的每一加密业务分配密钥资源；每到一个密钥注入周期，补充密钥资源，且本周期补充的密钥量为上一密钥注入周期分配密钥资源所消耗的密钥量，从而能够在QKD网络因持续承载加密业务而消耗密钥资源的过程中，稳定且高效的为其补充密钥资源。
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公开(公告)号：CN101729315A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200910243032.3
申请日：2009-12-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波包分解和模糊神经网络的网络流量预测方法及装置，其中，所述方法为：采集网络流量的历史测量数据；通过小波包变换将原始网络流量分解到各个不同的时间尺度的子波上；对各个时间尺度上的流量信号进行重构，使其流量信号数据量与原始信号相同；通过模糊神经网络对分解到各个时间尺度上的流量信号进行学习和预测；将各个时间尺度上的流量信号的预测值进行求和得到网络流量的预测值。
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公开(公告)号：CN100578944C
公开(公告)日：2010-01-06
申请号：CN200610099314.7
申请日：2006-07-13
Abstract: 本发明涉及一种LDPC码的译码方法及装置，首先根据设定预定的迭代次数和最大迭代次数。每次迭代译码后，对输出的译码码字c，检查校验方程cHT＝0是否满足，若满足，确定译码成功，结束译码过程；否则，若迭代次数大于或等于预定的迭代次数，则判断译码码字c中码元的LLR(对数似然比)绝对值的均值的方差是否超过预先设定的固定门限值，若满足则继续进行迭代译码，否则，确定译码失败，结束译码过程。同时若迭代次数达到预先设定的最大迭代次数，译码仍未成功，则确定译码失败。本发明即避开了现有技术中根据信道状况等不同条件需要设置不同停止准则门限的缺陷，又可以很快判断出译码状态变化，继而节省了大量计算。
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公开(公告)号：CN110149204B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910384934.2
申请日：2019-05-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种QKD网络的密钥资源分配方法及系统，所述方法包括：设置QKD网络的密钥注入周期；每到一个密钥注入周期，获取本周期所要承载的所有加密业务，并依次给本周期所要承载的每一加密业务分配密钥资源；每到一个密钥注入周期，补充密钥资源，且本周期补充的密钥量为上一密钥注入周期分配密钥资源所消耗的密钥量，从而能够在QKD网络因持续承载加密业务而消耗密钥资源的过程中，稳定且高效的为其补充密钥资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102075352A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010607788.4
申请日：2010-12-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种网络用户行为预测的方法和装置，其中，所述方法为：确定预测模型相应的参数集；确定网络用户行为训练数据集；再根据所确定的参数集建立神经网络预测模型的层次结构，建立输入权重矩阵、反馈权重矩阵、动态池内部连接权重矩阵；利用训练数据集对该预测模型进行训练，经计算得到预测模型的输出权重矩阵，调整预测模型的输入，该预测模型将给出相应的预测结果。
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公开(公告)号：CN101106380A
公开(公告)日：2008-01-16
申请号：CN200610099314.7
申请日：2006-07-13
Abstract: 本发明涉及一种LDPC码的译码方法及装置，首先根据设定预定的迭代次数和最大迭代次数。每次迭代译码后，对输出的译码码字c，检查校验方程cHT＝0是否满足，若满足，确定译码成功，结束译码过程；否则，若迭代次数大于或等于预定的迭代次数，则判断译码码字c中码元的LLR(对数似然比)绝对值的均值的方差是否超过预先设定的固定门限值，若满足则继续进行迭代译码，否则，确定译码失败，结束译码过程。同时若迭代次数达到预先设定的最大迭代次数，译码仍未成功，则确定译码失败。本发明即避开了现有技术中根据信道状况等不同条件需要设置不同停止准则门限的缺陷，又可以很快判断出译码状态变化，继而节省了大量计算。
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公开(公告)号：CN110224815B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910380704.9
申请日：2019-05-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种QKD网络资源分配方法及系统，所述方法包括：获取QKD网络的网络拓扑结构，并根据所述QKD网络中的量子密钥资源分布情况，构建密钥拓扑结构；在加密业务到达时，判断所述加密业务是否为时延敏感业务；若是，则根据所述密钥拓扑结构对所述加密业务分配密钥资源；若否，则根据所述网络拓扑结构对所述加密业务分配密钥资源，从而满足不同加密业务的时延要求，且提高网络资源的利用率。
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公开(公告)号：CN101729315B
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN200910243032.3
申请日：2009-12-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明公开了一种基于小波包分解和模糊神经网络的网络流量预测方法及装置，其中，所述方法为：采集网络流量的历史测量数据；通过小波包变换将原始网络流量分解到各个不同的时间尺度的子波上；对各个时间尺度上的流量信号进行重构，使其流量信号数据量与原始信号相同；通过模糊神经网络对分解到各个时间尺度上的流量信号进行学习和预测；将各个时间尺度上的流量信号的预测值进行求和得到网络流量的预测值。
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公开(公告)号：CN1937479A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200610141024.4
申请日：2006-09-28
Abstract: 本发明涉及数据通信技术，特别涉及一种低密度奇偶校验编码控制方法、系统和终端设备，用以解决现有基于低密度奇偶校验编码实现的自适应控制方式中如何提高系统吞吐量的问题。本发明技术方案充分考虑到LDPC的译码是迭代译码，因此存在最大迭代次数，当信道状况好的时候，只需用较少的迭代就能够译码正确，因此对于信道状况好的情况进行适当的打孔，能够在低于最大迭代次数的译码过程中保证译码正确，并同时提高系统的吞吐量，提高了频谱利用率；本发明技术方案进一步利用不同码率的LDPC性能相差较大，在打孔并且译码错误的情况下，通过重传被打掉的很少的数据，提高了译码正确性。
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