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公开(公告)号：CN119203596A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411448151.3
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于卫星任务调度的星座仿真方法、系统、设备及存储介质，应用于服务器端，属于卫星仿真领域，包括：获取卫星网络的空间分布数据和处理性能数据，并获取卫星网络的调度任务数据；根据空间分布数据和处理性能数据，建立卫星网络的仿真网络，其中仿真网络包含的卫星虚拟机所占用的数据资源在服务器中相互隔离；通过仿真网络中的卫星虚拟机，按照调度任务数据中的数据处理任务与实体卫星之间的对应关系，在每个卫星虚拟机执行对应的数据处理任务，以确定卫星网络的运行仿真数据。基于本申请实施例的方法，能够更精确地模拟复杂的任务调度场景，提升了卫星仿真过程的整体精度，解决了现有技术中卫星仿真过程精度不足的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115314409B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202210851138.7
申请日：2022-07-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种网络状态信息获取方法及系统，涉及通信技术领域。方法包括：首先，第一用户面设备解析第一GTP‑U报文，并根据控制面设备预先下发的INT指示收集所述第一用户面设备的第一INT元数据，生成第二GTP‑U报文，并发送至第二用户面设备，然后，第二用户面设备解析第二GTP‑U报文，并根据INT指示收集第二用户面设备的第二INT元数据，并将第一INT元数据和第二INT元数据，发送给控制面设备，最后，控制面设备接收第一INT元数据和第二INT元数据，并储存在预设数据库中。在本申请中，通过收集各个用户面设备的INT元数据，实现了带内网络遥测在核心网中的应用，并且基于INT元数据能够实现高精度、多种类的业务流量的网络状态信
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公开(公告)号：CN116939010A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210323236.3
申请日：2022-03-29
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 北京邮电大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/51 , H04L67/563 , G06F9/48
Abstract: 本申请实施例提供一种服务迁移方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取第一信息，所述第一信息用于所述核心网网元从候选的边缘节点中选择目的节点；其中，所述目的节点用于在服务迁移过程中启动所述第一应用，并作为从属节点与作为主节点的源节点从云端服务器获取所述第一应用的状态信息，所述源节点和所述目的节点均向终端提供所述第一应用的服务；所述目的节点还用于在接收到所述终端的指示之后获取控制权限作为主节点向所述终端提供所述第一应用的服务；其中，所述主节点能够从所述终端接收到所述第一应用的控制信号，所述从属节点不接收所述终端发送的所述第一应用的控制信号。
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公开(公告)号：CN115314409A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210851138.7
申请日：2022-07-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种网络状态信息获取方法及系统，涉及通信技术领域。方法包括：首先，第一用户面设备解析第一GTP‑U报文，并根据控制面设备预先下发的INT指示收集所述第一用户面设备的第一INT元数据，生成第二GTP‑U报文，并发送至第二用户面设备，然后，第二用户面设备解析第二GTP‑U报文，并根据INT指示收集第二用户面设备的第二INT元数据，并将第一INT元数据和第二INT元数据，发送给控制面设备，最后，控制面设备接收第一INT元数据和第二INT元数据，并储存在预设数据库中。在本申请中，通过收集各个用户面设备的INT元数据，实现了带内网络遥测在核心网中的应用，并且基于INT元数据能够实现高精度、多种类的业务流量的网络状态信息感知。
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公开(公告)号：CN115361387B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210990289.0
申请日：2022-08-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种容器实例数目调整及用户请求分流的联合控制方法及装置，采用训练好的深度强化学习模型完成，该模型将当前能够启动的容器实例数目、当前时隙运行的容器实例数目及当前时隙的用户请求状态信息作为输入，输出当前时隙所需的容器实例数目的增减信息及当前时隙的用户请求分流信息。基于该模型的输出结果，对跨域边缘网络中的容器实例数目进行增减控制及对用户请求分流到对应的边缘云的过程进行控制。该模型的训练是基于预设的问题模型进行求解实现的，该问题模型是以跨域边缘网络的单位时隙平均用户请求成本最小为目标，采用马尔科夫决策方式进行问题建模得到的。因此，本申请以用户请求为调度粒度，实现跨域边缘网络中的算力资源的动态管理。
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公开(公告)号：CN115361387A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210990289.0
申请日：2022-08-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种容器实例数目调整及用户请求分流的联合控制方法及装置，采用训练好的深度强化学习模型完成，该模型将当前能够启动的容器实例数目、当前时隙运行的容器实例数目及当前时隙的用户请求状态信息作为输入，输出当前时隙所需的容器实例数目的增减信息及当前时隙的用户请求分流信息。基于该模型的输出结果，对跨域边缘网络中的容器实例数目进行增减控制及对用户请求分流到对应的边缘云的过程进行控制。该模型的训练是基于预设的问题模型进行求解实现的，该问题模型是以跨域边缘网络的单位时隙平均用户请求成本最小为目标，采用马尔科夫决策方式进行问题建模得到的。因此，本申请以用户请求为调度粒度，实现跨域边缘网络中的算力资源的动态管理。
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