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公开(公告)号：CN115549964B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202211019960.3
申请日：2022-08-24
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明属于数字孪生技术领域，具体为适应孪生体应用的权限管理方法。本发明提方法包括创建孪生体的唯一身份标识，基于每个孪生体的唯一身份标识进行孪生体身份密钥验证；实现不同身份的孪生体访问对应权限的数据内容；对传输的孪生体数据内容进行加密，以及对加密数据内容的密钥加密；对获取到的加密密钥和加密数据内容进行解密；将孪生体作为数据存储节点转发数据包。本发明的适应孪生体应用的权限管理方法，可以有效的设定关于孪生体应用的安全规则和应用数据的访问策略，实现孪生体身份的认证以及数据传输过程的机密性、完整性和高效性。
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公开(公告)号：CN117915328A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410117892.7
申请日：2024-01-29
Applicant: 复旦大学
IPC: H04W12/069 , H04W12/0431 , H04L9/40
Abstract: 本发明属于未来网络和接入认证技术领域，具体为一种适应网络孪生场景下的接入认证方法。本发明方法包括：终端设备注册阶段，终端向认证中心发起注册请求，获取上网身份标识；该身份与网络孪生建立映射关系，以避免移动性带来的设备无法识别问题；接入阶段，终端设备向接入点发起接入请求，并请求对应的网络孪生的位置信息以及访问令牌信息；接入点验证设备合法信息，通过验证后协商出安全的会话通道并响应终端设备对网络孪生信息的请求；认证阶段，终端设备通过访问令牌以及随机数完成与网络孪生的双向身份认证，并协商出后续通信的会话密钥；本发明用于终端设备在基于网络孪生的云原生网络架构下的接入认证，可提高用户、终端、网络的安全性。
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公开(公告)号：CN116933889A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210352245.5
申请日：2022-04-03
IPC: G06N20/00 , G06N3/045 , G06N3/098 , H04L47/2425
Abstract: 本申请涉及通信技术领域，公开了一种分布式调度方法、装置及系统，用以实现高效的分布式调度，加快模型训练。该方法包括：工作节点调度器获取对应工作节点计算得到的梯度张量信息；所述工作节点调度器根据获取到的所述梯度张量信息生成至少一个数据包；所述工作节点调度器每次从未发送的数据包中，选取优先级最高的数据包发送到所述工作节点对应的参数服务器调度器；所述工作节点调度器根据所述参数服务器调度器反馈的信息辅助所述工作节点进行参数更新。通过该方法，在底层通信层实现包级别优先级调度策略等，有效消除额外系统开销，提高调度效率和传输效率。
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公开(公告)号：CN116865804A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310645689.2
申请日：2023-06-01
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明属于天线阵列设计技术领域，具体为基于常模约束的波束赋性算法。本发明算法根据给出的波束目标中的波束朝向、宽度以及形状函数，将波束赋形的目标归结成微分方程形式，从而到问题的解析解，根据波束赋性的目标，可以在常数级复杂度内求解出每根天线所需要的配置。本发明可大大降低超大规模阵列上求解波束赋性的时间复杂度。本发明的解析解是基于常模约束的，所以主要应用于模拟波束赋形和被动波束赋形领域。同时，本发明中的解析解可以自由调控波束的宽度，朝向以及形状，这大大增加了系统设计的自由度。
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公开(公告)号：CN113537968B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110638994.X
申请日：2021-06-08
Abstract: 本发明属于支付通道网络机制设计领域，具体为基于博弈论的支付通道网络交易请求处理机制设计。本发明首先构建支付通道网络交易请求处理问题的数学模型——将支付通道网络构建为有向图：以余额限制和公链交易费用限制作为限制条件；使用优化模型来最小化多个交易的总交易费用，并设计相关算法，得到处理交易的最优顺序以及每个交易的支付通道选择策略，同时采用沙普利值函数对新机制带来的收益进行公平、合理的分配，最后在仿真环境下进行机制性能测试。仿真实验结果表明，本发明方法能够大幅提高交易在支付通道网络中处理的成功率，降低交易所需要的总费用，为交易通道网络性能提升提供了新思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113569466A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110772706.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 广东利通科技投资有限公司 , 复旦大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于深度强化学习技术领域，具体为一种基于值函数的参数化深度强化学习算法。本发明是将强化学习中的状态动作值函数(Q值)分解为状态值函数(V值)和优势函数(A值)之和，V值用于估计各离散动作下的期望累计奖励，A值用于估计各连续动作带来的累计奖励偏差；通过构建单个神经网络，同时输出最优离散动作和连续动作选择。本发明算法同时解决了Q值过估计问题，在动作决策时离散动作V值仅取决于其对应的连续动作，在神经网络训练过程中连续动作更新仅与其对应的离散动作有关。仿真实验结果表明，相比于其余参数化强化学习算法，本发明具有更快的收敛速度和更好的收敛效果。
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公开(公告)号：CN113163184A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110322371.1
申请日：2021-03-25
Applicant: 复旦大学
IPC: H04N9/31
Abstract: 本发明属于自适应传输技术领域，具体为一种面向VR自适应传输的投影算法。本发明设计的投影算法包括：引入平移因子的立方体投影，将ERP全景图投影至立方体表面，生成6个正方形投影图；对主视面和后面使用投影主视面像素密度调整，减少边缘冗余像素，再经压缩得到投影后图像；对侧面使用像素密度调整的侧面压缩方法，调整像素分布，压缩像素数量，生成最终的投影全景图。本发明算法，投影主视面FOV可以根据需要进行调整，增大了算法的灵活性；使得像素向中心聚集，改善投影面边缘冗余像素问题，提升图像质量；在减少像素冗余的同时，可提高图像质量过渡的平滑性。
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公开(公告)号：CN112492313A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011316056.X
申请日：2020-11-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于图像传输技术领域，具体为一种基于生成对抗网络的图片传输系统。所述生成对抗网络GAN具有两个判别器和一个生成器；生成器和判别器都是卷积神经网络；所述图片传输系统包括发送端和接收端；发送端包括压缩模块和编码模块，压缩模块用于将原始图片进行可导压缩；编码模块用于对压缩后的图片进行编码，得到图像的观测值，进行发送；接收端包括译码器、最优潜变量生成模块、生成器网络；接收端利用云上的相关数据集训练GAN，利用接收到的压缩后的图片在GAN上优化，所述最优潜变量生成模块将译码器得到的压缩图片通过优化得到最优噪声潜变量；最后由生成器网络重建图像。
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公开(公告)号：CN112491712A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011366522.5
申请日：2020-11-30
IPC: H04L12/721 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于分布式路由技术领域，具体为一种基于多智能体深度强化学习的数据包路由算法。本发明为了缓解计算机网络中的拥塞情况，利用多智能体深度强化学习技术，设计了一种端到端的自适应路由算法，各路由器依据局部信息完成数据包调度，降低了数据包的传输时延。本发明首先构建分布式路由的数学模型，明确强化学习中各要素的具体含义，然后对神经网络进行训练，最后在仿真环境下进行算法性能测试。仿真实验结果表明，深度神经网络的引入可以挖掘输入网络状态中的特征信息，实现畅通路径和最短路径之间的权衡，与其他常用路由算法相比，本发明实现了更短的数据包传输时延。
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公开(公告)号：CN115484254B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210989483.7
申请日：2022-08-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于算机软件和网络技术领域，具体为去中心化的文件传输方法。本发明采取网络内缓存和网络广播请求结合的方式实现去中心化的文件传输服务，通过动态探测网络中生产方，解决BitTorrent存在的资源定位问题，并通过分析记录网络状况，有效管理网络资源；表现为在文件生产方和消费方之间通过“先请求，后响应”的方式，传输文件数据；由文件消费方发出请求，在网络的一定范围内广播；所有可以响应对应请求的生产方都可以返回数据；用户同时作为消费方和生产方，并且可以实时监测网络状况和动态调整请求发送策略的方法，从而充分利用用户的上行带宽，缓解热门服务器的负载问题，同时也在一定程度上提供资源定位和管理的解决方案。
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