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公开(公告)号：CN119625362A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510152391.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/762 , G06V20/17
Abstract: 本发明提供了一种基于图注意力网络的无人机集群网络凝聚聚类方法和装置，涉及无人机集群网络聚类的技术领域，包括：获取无人机集群网络的原始图；基于节点矩阵和当前图注意力网络的编码器，计算每个无人机节点在全部对应邻居节点影响下的隐藏表示，再预测每个无人机节点和对应的邻居节点之间的链接概率，生成无人机集群网络的重构图；根据原始图和重构图确定的重构损失，调整图注意力网络；基于凝聚聚类算法和隐藏表示将符合预设条件的无人机节点合并为多个节点簇，生成新的无人机集群网络；对新的无人机集群网络进行凝聚聚类操作；以缓解无人机集群网络的聚类效率，聚类精确度以及图结构信息利用率不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN117997704A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410396978.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L41/044 , H04L41/0895 , H04L41/0894 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L45/02 , H04B7/185
Abstract: 本申请提供一种空天地一体化网络管控平台，涉及异构资源管理技术领域，包括：获取系统用于获取空天地一体化网络中待处理的应用任务和网络拓扑信息；计算系统用于利用层次化时间扩展图模型，对网络拓扑信息进行处理，生成部署VNF功能模块的约束条件；基于应用任务和约束条件，确定部署VNF功能模块的部署方案；部署系统用于基于部署方案，得到应用服务网络；管控系统用于基于待处理的应用任务，对应用服务网络进行控制。本申请利用面向异构节点层次化时间扩展图模型，在空天地一体化网络内部署VNF功能模块，并管理空天地一体化网络中的异构资源，整合了网络中各节点的存储，计算和通信资源。
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公开(公告)号：CN116707654A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310633013.1
申请日：2023-05-31
Applicant: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04B10/61 , H04B10/2513 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性约束的均衡补偿方法及系统，包括：提取信号幅值，基于信号幅值对信号进行径向聚类；基于信号相位对已聚类各径向中心信号进行切向聚类；基于光纤非线性效应测试内外圈相位旋转关系进行中心映射关系的调整。本发明面向相干光通信系统的信号补偿方法及系统，通过对信号进行径向、切向聚类，随后根据不同幅值非线性相位旋转约束映射关系，从而实现信号的非线性损伤补偿，消除频偏偏移和相位噪声影响，能够提供可靠稳定的通信系统，在光纤通信领域极具潜力和应用前景。
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公开(公告)号：CN116389287B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310612694.3
申请日：2023-05-29
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Inventor： 高然 , 忻向军 , 姚海鹏 , 许琦 , 葛洪武 , 黄鑫 , 吴巍 , 郭栋 , 常欢 , 董泽 , 潘晓龙 , 李志沛 , 周思彤 , 刘欣雨 , 朱磊 , 李欣颖 , 张琦 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
Abstract: 本发明公开的一种模分复用通信系统的信道构建方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：基于发送的M‑PAM信号序列构建条件向量，基于同步处理后的M‑PAM信号序列构建真实数据，基于条件向量和真实数据构建训练数据集；构建用于模分复用系统信道构建的AWCGAN网络模型，条件向量作为网络模型中生成器网络模型的输入特征序列，真实数据作为网络模型中鉴别器网络模型的输入特征序列；训练网络模型；将测试集中的条件向量输入到训练好生成器网络，输出得到每个信号的预测信号，将预测信号与对应模分复用系统信道传输的真实信号数据计算归一化均方误差，得到网络模型的信道构建结果，提高OAM模分复用系统信道构建的精准度。
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公开(公告)号：CN116155819A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310424468.2
申请日：2023-04-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于可编程数据平面的智能网内负载均衡方法与装置，涉及通信的技术领域，该方法应用于控制平面，通过获取网络系统中每个交换机的队列深度来实现全局拥塞感知，并利用强化学习算法确定目标交换机的端口转发概率，以辅助决策目标交换机的数据包转发路径。由于强化学习算法的奖励函数值与网络系统中交换机的队列深度差值和平均队列深度成反比，所以能够达到网络中负载均衡效果越差则奖励越少的目的，进而使得智能体输出的动作向减小拥塞、增强负载均衡效果的方向发展。在不对称的网络拓扑环境中仍具备较佳的负载均衡效果，有效地缓解了现有的负载均衡方法负载均衡效果差和普适性差的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114221686B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210154367.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 北京邮电大学 , 北京天弛网络有限公司
Abstract: 本发明提供了一种MIMO资源优化方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，包括获取待优化MIMO地理区域的备选子波束集合和目标天线权值组的权值数量；基于权值数量和备选子波束集合确定初始飞蛾种群；利用预设飞蛾扑火算法对初始飞蛾种群进行迭代更新，直至达到预设结束条件；将预设结束条件下的最优飞蛾智能体对应的可选天线权值组确定为待优化MIMO地理区域的目标天线权值组。该方法采用的预设飞蛾扑火算法是基于策略函数和贪婪算法确定每代飞蛾种群中每个飞蛾智能体动作的算法，相比传统群体智能飞蛾扑火算法中的飞蛾单智能体的固定动作策略，该方法解决了传统算法存在的无效寻优问题，提升了算法对MIMO天线权值组的寻优速度。
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公开(公告)号：CN119653395A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510157748.0
申请日：2025-02-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种无人集群辅助的多策略网络服务动态迁移方法和装置，涉及通信的技术领域，该方法考虑了多种网络服务迁移策略以优化应急通信网络中的网络服务迁移问题，在构建出应急通信网络中所有用户的长期网络服务优化函数之后，鉴于长期网络服务优化函数无法直接求解，因此，通过李雅普诺夫理论将长期网络服务优化函数进一步解耦为独立时隙策略优化函数再求解，从而得到应急通信网络中所有用户在每个时隙下的网络服务迁移策略，以为应急通信网络中用户的网络服务迁移提供科学指导，从而提升了用户服务质量，保证了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN119520194A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510088600.6
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种基于无人机集群场景下的虚拟网络映射方法、装置及设备，通过在接收到虚拟网络嵌入请求时，获取无人机集群网络的拓扑图序列；基于预构建的特征提取网络提取拓扑图序列中各拓扑图之间的时空动态特征；将时空动态特征输入到预训练的节点策略生成网络中以生成节点映射策略；基于节点映射策略将待嵌入的虚拟节点映射到无人机集群网络的无人机节点中；在虚拟节点全部映射成功后，并将待嵌入的虚拟链路映射到最短物理链路中。本发明实施例能够满足网络动态场景下的虚拟映射需求；且采用两段式的映射方法来依次映射虚拟节点及虚拟链路，能够保证节点和链路均映射成功，提高映射成功率。
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公开(公告)号：CN118524001B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410970236.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L41/042 , H04L41/0895 , H04L41/122 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L67/101 , H04L67/1008 , H04L67/1097 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种算网资源调度方法及装置，涉及通信技术领域，其中，该方法包括：获取云边端网络的端侧节点分簇结果、实时资源信息数据和实时任务信息数据；其中，实时资源信息数据包括当前云端资源信息数据、当前边缘资源信息数据和前一时刻的实际端侧资源信息数据；根据端侧节点分簇结果和实际端侧资源信息数据，对各个端侧节点的资源信息进行时空序列预测，得到当前时刻的预测端侧资源信息数据；根据预测端侧资源信息数据、当前云端资源信息数据、当前边缘资源信息数据和实时任务信息数据进行任务的资源调度，得到目标资源调度结果。这样通过时空序列预测辅助资源调度的决策，可以提高资源调度的准确性，实现对资源的充分利用。
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公开(公告)号：CN118400788A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410832884.0
申请日：2024-06-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W40/32 , H04W40/10 , H04W40/20 , H04W4/40 , H04W84/18 , G06F18/2321 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种异构无人平台集群的自适应稳态组网方法及装置，本发明能够获取异构无人平台集群的当前节点位置信息和当前节点能量信息；基于当前节点位置信息和预设的密度聚类算法，对异构无人平台集群进行聚类处理；基于当前节点能量信息，对聚类结果中的每个簇进行簇头选举，得到当前组网结果；周期性获取当前组网结果下异构无人平台集群的观测数据；基于观测数据，采用强化学习策略对当前组网结果进行优化，得到优化后的组网结果。这样基于密度聚类算法对异构无人平台集群进行分簇，采用基于强化学习的动态维护策略动态调整簇结构，使得异构无人平台集群网络具有更好的适应性和动态性，从而提高了异构无人平台集群网络结构的稳定性和可靠性。
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