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公开(公告)号：CN114329418A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111400096.7
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京邮电大学 , 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种设备认证的方法及装置。所述方法包括：基于训练好的区块链节点的本地模型参数，双权重参数和异步参数聚合，确定所述区块链的全局模型参数；基于所述区块链的全局模型参数以及设备信息，识别所述设备的射频信息身份因子；基于多因子认证协议，完成所述设备的双向认证；其中，所述多因子至少包括以下一种或几种的组合：所述设备的射频信息身份因子、接入网对应的认证因子和随机因子。本发明提供的设备认证的方法，通过将区块链和联邦学习融合，实现因子的高正确率识别及认证系统分布式，同时基于多因子认证协议，安全可靠，加解密所需信息量少，认证过程包含密钥协商，不需额外的密钥协商过程。
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公开(公告)号：CN115276047B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210764506.4
申请日：2022-06-30
Abstract: 本发明公开了一种电能调度方法、装置及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取多个基站对应的多个电能消耗预测值和多个电能产生预测值；根据多个电能消耗预测值和多个电能产生预测值，按照第一预定规则确定多个基站对应的初始电能调度参数组；将初始电能调度参数组发送给多个基站，并接收多个基站基于初始电能调度参数组和第二预定规则反馈的多个初始电能消耗值和多个初始电能产生值；根据多个初始电能消耗值和多个初始电能产生值对初始电能调度参数组进行调整，得到目标电能调度参数组，并将目标电能调度参数组发送给多个基站，用于多个基站基于目标电能调度参数组确定多个基站对应的多个目标电能消耗值和多个目标电能产生值。
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公开(公告)号：CN114340016A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210255851.5
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种电网边缘计算卸载分配方法及系统，该方法包括：获取智能电网中每个电力终端在当前时刻的网络状态信息；将目标电力终端对应的网络状态信息，输入到电网边缘计算卸载分配模型，得到所述目标电力终端中待处理计算任务的边缘计算卸载分配策略；根据所述边缘计算卸载分配策略，将所述待处理计算任务进行分割，并将分割后的待处理计算任务缓存到对应的电力终端和/或移动边缘计算服务器，以对所述待处理计算任务进行边缘计算卸载。本发明使用多智能体强化学习求解算法进行边缘计算卸载分配决策，充分利用电力终端设备的缓存和计算资源，得到更为准确且高效的边缘计算卸载分配方案，可有效降低远距离移动边缘计算服务器的传输时延。
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公开(公告)号：CN113163479A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110164357.3
申请日：2021-02-05
Applicant: 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 , 国网上海市电力公司 , 北京邮电大学 , 国网陕西省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 孙德栋 , 欧清海 , 张宁池 , 姚贤炯 , 王艳茹 , 刘椿枫 , 李温静 , 丰雷 , 刘卉 , 马文洁 , 张洁 , 陈毅龙 , 郭丹丹 , 佘蕊 , 杨志祥 , 王志强 , 贺军
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种蜂窝物联网上行资源分配方法及电子设备，所述方法包括：将蜂窝物联网的每个边缘节点和每个直传节点均作为智能体，智能体根据当前系统状态采用探索‑利用策略选取动作空间Ai中的动作ai并执行；根据执行的动作ai通过奖励函数计算每个智能体的奖励值；以及根据智能体的Q函数确定智能体当前系统状态下的Q函数，且智能体从当前系统状态进入下一系统状态；基于智能体的估计策略、平均估计策略确定智能体执行动作ai时的平均估计策略和估计策略；根据达到预设迭代次数的智能体最优的估计策略，对蜂窝物联网的上行资源进行资源分配。本公开提供的方法可实现对蜂窝物联网上行资源进行有效的资源的分配。
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公开(公告)号：CN110768837A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911031079.3
申请日：2019-10-28
Applicant: 北京邮电大学 , 国网上海市电力公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种网络切片虚拟资源分配方法、系统及装置，该方法包括：获取物理网络拓扑结构及其网络切片服务链网络，根据所述的网络拓扑结构及其网络切片服务链流量确定所有可能映射的物理节点、传播链路及其传播时延，根据所述的物理节点、传播链路及传播时延确定约束条件，根据所述约束条件对所述物理节点、传播链路进行路径筛选，得到最佳映射物理节点和链路路径。通过实施本发明，综合考虑了网络通信容量限制以及超低时延性能需求限制，从而保证能在最大网络通信容量的条件下，降低网络通信传输的时延，分配网络切片虚拟资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114885028B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210576276.9
申请日：2022-05-25
IPC: H04L67/61
Abstract: 本发明公开了一种业务调度方法、装置及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：识别目标业务的优先级；在目标业务的优先级超过预定优先级门限的情况下，按照预定的调度策略，将目标业务发送至对应的边缘服务器，在目标业务的优先级未超过预定优先级门限的情况下，将目标业务发送至云服务器。本发明解决了相关技术中，存在由于业务调度不合理而导致的电力通信业务服务质量差的的技术问题。
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公开(公告)号：CN115276047A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210764506.4
申请日：2022-06-30
Abstract: 本发明公开了一种电能调度方法、装置及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取多个基站对应的多个电能消耗预测值和多个电能产生预测值；根据多个电能消耗预测值和多个电能产生预测值，按照第一预定规则确定多个基站对应的初始电能调度参数组；将初始电能调度参数组发送给多个基站，并接收多个基站基于初始电能调度参数组和第二预定规则反馈的多个初始电能消耗值和多个初始电能产生值；根据多个初始电能消耗值和多个初始电能产生值对初始电能调度参数组进行调整，得到目标电能调度参数组，并将目标电能调度参数组发送给多个基站，用于多个基站基于目标电能调度参数组确定多个基站对应的多个目标电能消耗值和多个目标电能产生值。
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公开(公告)号：CN114340016B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210255851.5
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种电网边缘计算卸载分配方法及系统，该方法包括：获取智能电网中每个电力终端在当前时刻的网络状态信息；将目标电力终端对应的网络状态信息，输入到电网边缘计算卸载分配模型，得到所述目标电力终端中待处理计算任务的边缘计算卸载分配策略；根据所述边缘计算卸载分配策略，将所述待处理计算任务进行分割，并将分割后的待处理计算任务缓存到对应的电力终端和/或移动边缘计算服务器，以对所述待处理计算任务进行边缘计算卸载。本发明使用多智能体强化学习求解算法进行边缘计算卸载分配决策，充分利用电力终端设备的缓存和计算资源，得到更为准确且高效的边缘计算卸载分配方案，可有效降低远距离移动边缘计算服务器的传输时延。
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公开(公告)号：CN119893547A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411726078.1
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W24/04 , H04L41/0631 , H04L41/16 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/0464
Abstract: 本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种基站运维方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：根据本公开的一个方面，提供了一种基于知识图谱的基站运维方法，包括：采集基站的健康度数据；基于健康度数据和基站运维规则的知识图谱，确定基站的健康状态；基于健康度数据、健康状态和知识图谱，确定基站的目标故障问题；基于目标故障问题和知识图谱，确定目标故障问题对应的运维方法；基于运维方法，对目标故障问题的运维进行指导；其中，知识图谱用于表征健康状态、目标故障问题和运维方法的关联关系。本公开可以清晰地指出故障的原因、影响以及推荐的运维方法，从而提高了决策的可解释性。
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公开(公告)号：CN119743431A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411726171.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/12 , H04L47/283 , H04L45/24
Abstract: 本公开涉及网络通信技术领域，尤其涉及一种多路径流量调度方法、装置和计算机程序产品，应用于第一节点设备，方法包括：从至少两个第二节点设备分别接收遥测报文；基于遥测报文，调整每个第二节点设备对应的流量调度路径的链路权重；基于流量调度路径的链路权重，转发接收到的业务报文。通过从至少两个第二节点设备分别接收遥测报文，并基于该遥测报文动态调整流量调度路径的链路权重，从而根据链路权重实现业务报文转发，该方法能够有效减少将所有数据传输至单一中心点进行处理的需求，不仅降低了网络的传输开销，还通过精细化的流量控制实现了更高效的负载均衡，有助于提升链路带宽的利用率，优化网络性能。
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