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公开(公告)号：CN114826955A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210589678.2
申请日：2022-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L43/022 , H04L43/0876 , H04L43/16 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种IPv6网络中业务流动态分组抽样方法，属于网络流量检测领域。该方法通过向IPv6网络交换机发送请求消息来收集流的粗粒度流量统计数据和链路的细粒度流量。然后使用SA来估计粗粒度流量测量的网络流量，并提出一个目标函数来减少估计误差。由于目标函数是一个NP‑hard问题，提出了一种启发式方法GA。由实验结果表明，SAGA方法的性能比SRSVD和PCA方法更加稳定，而且SAGA的开销比较小，由此证明这种方法是可行的。
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公开(公告)号：CN112162281A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010889426.2
申请日：2020-08-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多通道SAR‑GMTI图像域两步处理方法，包括以参考通道为基准，将距离脉压后的回波信号进行时延补偿与通道均衡处理；对配准后的信号依次进行方位谱压缩、去斜处理，并将数据转到二维图像域；在二维图像域以参考通道外的各通道图像与参考通道图像做联合杂波抑制处理，获得杂波抑制结果；对各杂波抑制结果进行恒虚警检测得动目标检测结果；根据动目标检测结果返回杂波抑制前的图像域，逐个提取各动目标的联合像素数据做局部的联合最优处理进行谱估计，估计出动目标径向速度；在参考通道图像中标注出各动目标，并对其进行重定位处理。本发明能在对静止场景成像的同时实现对地面运动目标的高概率检测和高精度测速定位。
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公开(公告)号：CN119316303A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411328580.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的数据链网络流量生成方法，属于数据链网络技术领域。本发明能够利用GAI模型学习历史流量数据的分布和行为特征，生成符合真实网络特征的综合流量。该框架支持无限流量生成，而无需部署真正的网络服务。本发明运用改进IP2Vec+CGAN网络模型进行数据链网络流量生成，引入了一种基于嵌入的方法，该方法用连续向量表示流五元组。提出了一种基于CGAN的综合网络流量生成模型。我们使用流量五元组的向量表示和网络流量的统计特征以及流量类型来训练CGAN模型。流量生成后，从生成状态转换回其原始空间，进一步用于描述物联网设备或用户之间的网络行为。
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公开(公告)号：CN115022191A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210584903.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L41/142 , H04L43/02 , H04L43/04
Abstract: 该发明公开了一种IPv6网络端到端流快速反演方法，能够在降低测量过程中产生的开销的同时，获得近似细粒度的测量，可以更准确地描述网络中的流量。该方法是一种新型的轻量级测量方案，基于粗粒度的实际测量值，提出了细粒度网络端到端流量矩阵填充方法。该新颖架构由粗粒度测量、流量矩阵补全和插值优化三部分组成。在第一部分中，使用随机采样方法，通过采集模块快速获取流量的粗粒度测量。在第二部分中，对粗粒度测量所得的流量矩阵进行补全。在第三部分中，使用插值理论在补全后的流量矩阵中插入一些离散值，然后优化插值结果，直到利用多约束方法找到最佳细粒度流量测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114978941A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210573486.2
申请日：2022-05-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L43/062 , H04L43/0876 , H04L43/08 , H04L45/02 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 该发明公开了一种面向IPv6网络的业务流测量方法，属于数据流量处理领域。针对现有技术存在的缺点，本发明提出了一种基于采样、插值和优化的面向IPv6网络的业务流测量架构，它能够仅使用低开销对网络业务流量进行高精度的测量。架构首先选取若干个初始测量点，使用traceroute技术来对整个网络的拓扑结构进行测量，得到网络的拓扑后，使用主动测量技术发送探针包进行低精度流量测量，从网络拓扑、链路负载和IPv6网络中流量的全局视图构建流量矩阵，然后使用插值理论将一些数据填充到低精度的测量结果中，考虑到链路负载和流量之间的关系，将高精度的测量问题描述为多约束优化模型，最后通过启发式算法来求解该模型，以对填充的数据进行优化，得到最终的测量结果。
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公开(公告)号：CN113098583B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110324955.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向空中移动目标跟踪的空天地一体化组网方法，属于空天地一体化网络技术领域。本发明所述方法包括以下步骤：场景信息收集、近地卫星信息读取和分类、最佳轨道选择、最优在轨卫星选择、最短路径计算、下一时刻位置预测和根据路径距离阈值判断是否结束方案。本发明所述方法解决了空天地一体化网络拓扑快速变化的问题，能够获取不同时刻的确切的网络拓扑以及卫星轨道的运动约束情况，可以获得最优的链路切换决策条件。本发明所述方法减少了大量的数学计算，能够通过简单的计算获得最佳的网络链路和链路的切换时间，仅仅利用简单的查找最短路的算法就能在多个轨道、多个卫星中寻找到最适合与无人机进行通信的最佳节点。
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公开(公告)号：CN117118855A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310872337.0
申请日：2023-07-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习优先级预测的数据链SPMA接入方法，属于战场网络通信技术领域。本发明在未知业务到来时根据业务属性，给业务划分优先级，并且保障高优先级业务的传输。采用SPMA协议来保障高优先级业务的传输质量，针对已完成自适应分配优先级的业务，对SPMA协议功能进行验证。本发明运用机器学习与SPMA相结合的方法，根据不同数据链节点上的业务对带宽、时延等业务属性进行业务优先级的预测，将预测得到的优先级结果用于在TTNT数据链网络中利用SPMA协议进行节点的接入，进而提高基于SPMA接入协议的数据通信方法中通信的稳定性和可靠性，保障数据通信的质量。
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公开(公告)号：CN115051940A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210588442.7
申请日：2022-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L43/0876 , H04L41/142 , G06N7/00 , G06N3/00 , G06F17/18 , G06F17/16
Abstract: 该发明公开了一种基于bloom滤波器的IPv6网络流测量方法，属于网络流量估计领域。本发明能够实现对网络流量测量的误差更低，并且能够不增加甚至减少bloom滤波器的复杂度和存储空间。该方法仅使用bloom滤波器对网络进行低抽样频率的测量，因此可以有效减少bloom滤波器的误判率，然后使用ARIMA预测算法预测得到时序预测的网络流量，然后使用蚁群算法对时序预测的网络测量结果进行优化，因此可以在有限的抽样频率的条件下得到接近实际的网络流测量结果，在流量小，测量数据稀少的场景下也能应用，因而应用范围更加广泛。并且，由于bloom滤波器中存在预测模块，在流量剧烈变化时有良好的回归能力，相比于其他bloom滤波器，更适合流量变化剧烈和具有长期趋势性变化的流量测量。
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公开(公告)号：CN113098583A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110324955.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向空中移动目标跟踪的空天地一体化组网方法，属于空天地一体化网络技术领域。本发明所述方法包括以下步骤：场景信息收集、近地卫星信息读取和分类、最佳轨道选择、最优在轨卫星选择、最短路径计算、下一时刻位置预测和根据路径距离阈值判断是否结束方案。本发明所述方法解决了空天地一体化网络拓扑快速变化的问题，能够获取不同时刻的确切的网络拓扑以及卫星轨道的运动约束情况，可以获得最优的链路切换决策条件。本发明所述方法减少了大量的数学计算，能够通过简单的计算获得最佳的网络链路和链路的切换时间，仅仅利用简单的查找最短路的算法就能在多个轨道、多个卫星中寻找到最适合与无人机进行通信的最佳节点。
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