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公开(公告)号：CN115278708B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210878004.4
申请日：2022-07-25
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
IPC: H04W16/22 , H04W28/06 , H04W72/53 , H04W72/1263
Abstract: 本发明涉及边缘计算领域，具体涉及一种面向联邦学习的移动边缘计算资源管理方法。本发明首先提出了一个联邦边缘学习框架，并制定了一个综合考虑计算、通信资源分配和边缘关联的模型，以最小化全局学习成本。再将该优化问题分解为两个子问题：资源分配和边缘关联，并据此设计了一种高效的资源调度算法。先求解给定单个边缘服务器的训练组，资源分配子问题的最优策略，再通过降低复杂度的迭代为多边缘服务器边缘关联问题求解一个可行的策略，从而高效逼近原问题最优解。与传统的联邦学习相比，本发明提出的框架在全局成本优化方面优于基准方案，并实现了更好的训练性能。
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公开(公告)号：CN119155813A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411076652.3
申请日：2024-08-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/543 , H04W72/563 , H04W72/50 , H04W72/53
Abstract: 本发明提供一种通信资源调度方法、装置、设备及存储介质，其中该方法应用于孪生网络层，包括：实时采集物理网络层的物理数据；基于所述物理数据，获取通信资源分配策略；将所述通信资源分配策略下发至所述物理网络层；其中，所述物理网络层包括虚拟电厂层、6G核心网络与6G边缘网络。从而满足虚拟电厂场景下源荷储设备的调控类业务的QoS要求，并且可以简化系统，提高通信资源调度效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116319270A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211091779.3
申请日：2022-09-07
Applicant: 国网宁夏电力有限公司信息通信公司 , 北京邮电大学
Inventor： 李晓波 , 马润 , 冯国礼 , 华荣锦 , 吴双 , 哈欣楠 , 王宁 , 魏文彬 , 王圣杰 , 温兴贤 , 丰田 , 陈丽洁 , 郑媛媛 , 王晓芳 , 杨海波 , 谭灿 , 喻鹏
IPC: H04L41/0663 , G06N3/006 , H04L41/0803 , H04L41/0895 , H04L41/40
Abstract: 本发明实施例提供一种多域SDN中备份控制器部署方法及装置，该方法包括：初始化粒子群优化算法的粒子位置和粒子速度；粒子位置包括备份控制器的数量、管理的域及直接连接的交换机；循环次数小于最大循环次数，执行循环迭代处理：满足预设约束条件下，根据适应度评价函数的优化情况，更新或保持各个粒子的粒子位置和粒子速度；备份控制器的数量越小，适应度评价函数越优；响应于循环次数大于或等于最大循环次数，改变备份控制器的数量后，重新执行循环迭代处理，停止执行后得到粒子位置的优化结果。本发明实施例可以在保障预设网络评价指标的前提下将备份资源的消耗降到最低，实现故障快速恢复，保障了SDN业务的平稳可靠运行。
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公开(公告)号：CN115278708A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210878004.4
申请日：2022-07-25
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及边缘计算领域，具体涉及一种面向联邦学习的移动边缘计算资源管理方法。本发明首先提出了一个联邦边缘学习框架，并制定了一个综合考虑计算、通信资源分配和边缘关联的模型，以最小化全局学习成本。再将该优化问题分解为两个子问题：资源分配和边缘关联，并据此设计了一种高效的资源调度算法。先求解给定单个边缘服务器的训练组，资源分配子问题的最优策略，再通过降低复杂度的迭代为多边缘服务器边缘关联问题求解一个可行的策略，从而高效逼近原问题最优解。与传统的联邦学习相比，本发明提出的框架在全局成本优化方面优于基准方案，并实现了更好的训练性能。
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公开(公告)号：CN119961799A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411779737.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2431 , G06N3/098 , G06Q50/40
Abstract: 一种基于孤立森林算法的联邦学习异常点识别及相关设备，涉及车联网技术领域。其中，方法应用于路边单元设备，所述路边单元设备与至少一个车辆通信连接，包括：获取全局模型的训练参数，所述全局模型通过联邦学习训练；将所述训练参数发送至各所述车辆，所述训练参数用于结合车辆的本地数据得到车辆梯度；获取所述车辆梯度，基于孤立森立算法确定各所述车辆梯度对应的声誉分，所述声誉分表征所述车辆在所述全局模型进行联邦学习过程中的评分指标；将所述声誉分小于阈值对应的车辆确定为异常点。实施本申请提供的技术方案，能够更好地适应车联网环境下数据分布的动态变化特性，有效提高了异常点识别的准确性，避免了由于采用固定阈值而导致的误判问题。
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公开(公告)号：CN119211958A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411079124.3
申请日：2024-08-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种面向网络孪生业务的算力匹配方法以及装置，其中，上述方法包括：获取分布式网络的业务集合；将业务集合构建为有向无环任务图，并将分布式网络构建为无向网络图；将业务集合中使用各个业务功能所需的传输数据量作为关联度指标，基于关联度指标对有向无环任务图进行分割，得到业务功能分解结果；基于无向网络图的拓扑排序，对业务功能分解结果中的每个业务功能进行有序编号，得到业务功能分解结果中每个业务功能的聚类编号；基于有向无环任务图与聚类编号，创建网络孪生业务任务图；将网络孪生业务任务图中具有依赖关系的合并业务功能，映射至目标算力网络的算力节点；通过本发明能够利用分散的资源来最大限度地提高处理效率。
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公开(公告)号：CN118214712A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410311421.X
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，提供一种组播故障恢复方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：将复制点设备转发的报文及其对应的数据包编号进行存储；将复制点设备接收的ACK报文的编号与存储空间中存储的数据包编号进行比对，确定组播传输业务中的异常消息；从存储空间获取中所述异常消息的报文，并基于复制点设备执行所述异常消息的报文的重传。本发明提供的组播故障恢复方法、装置、电子设备及存储介质，通过复制点设备对获取的报文进行重传，利用缓存在复制点设备的存储空间中的报文进行快速重传而不是依赖端侧的超时重传，从而实现组播故障高效恢复，减少多余的带宽消耗，保障了业务的高性能需求。
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