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公开(公告)号：CN113191505B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110556974.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种地理分布式机器学习参数服务器放置方法，针对地理分布式机器学习(Geo‑DML)中的通信瓶颈问题，本发明通过聚类，根据物理距离和链路带宽将地理上分散在广域网拓扑中的工作节点划分为不同的簇(Cluster)。然后在各个簇中选取合适的节点作为该簇参数聚合的本地参数服务器(LPS,Local Parameter Server)，再选取合适的节点作为全局参数聚合的全局参数服务器(GPS,Global Parameter Server)，以减小通信开销。
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公开(公告)号：CN113315604A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110574087.3
申请日：2021-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习自适应梯度量化方法，初始化各工作节点的训练样本和本地模型，利用训练样本训练本地模型，得到局部梯度，并根据各工作节点得到的量化等级对局部梯度进行量化；将局部梯度上传至参数服务器进行梯度聚合，并将聚合结果传输回各工作节点；各工作节点利用量化后的聚合梯度对本地模型参数进行更新；判断迭代轮数是否满足预设间隔时间阈值，若满足则广播各工作节点链路状态，及时调整自身量化等级，否则进入迭代训练过程，直至达到预设条件，结束训练；本发明根据节点链路的实时带宽自适应地调整梯度的量化比特，有效缓解straggler问题，在完成传统量化方法降低通信开销任务基础上，提升了带宽资源利用率，完成更高效的联邦学习训练。
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公开(公告)号：CN113259940A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110519224.3
申请日：2021-05-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W12/102 , H04W12/106 , H04W12/088 , H04W12/122 , H04L9/32 , H04W84/06 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的卫星自组织网络BATMAN安全路由方法，开始时对网络进行初始化，各个卫星节点生成一个创世块，在创世块中为每一个卫星节点分配初始信誉值；各卫星节点周期性广播OGM分组报文，同时生成与该OGM分组报文相对应的一个I类区块，并进行全网广播；后续根据信誉值进行BATMAN协议路由操作，通过其他卫星节点重新进行广播，完成安全路由。本发明能够应对路由操纵攻击以及其引起的整个网络的信息通信问题，同时也能够对受攻击节点进行及时的隔离或者检查，提高整个网络在路由安全方面的性能。
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公开(公告)号：CN113391897B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110661958.5
申请日：2021-06-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向异构场景的联邦学习训练加速方法，所述面向异构场景的联邦学习训练加速方法包括：S1：将训练任务分配给服务器和客户端；S2：根据所述训练任务，运行客户端算法和服务器算法，得到客户端运行结果和服务器运行结果。本发明所提供的面向异构场景的联邦学习训练加速方法，能够解决现有的联邦学习中同步效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN113316191B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110576226.6
申请日：2021-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W28/06 , H04W40/12 , H04W40/22 , H04W40/24 , H04W76/34 , H04L41/12 , H04L45/02 , H04L45/121 , H04L45/00 , H04L45/50
Abstract: 本发明公开了一种基于天地一体化网络的通信方法，通过集中式管理模块接受来自发送节点的通信请求并将该通信请求发送至控制模块，通过控制模块对通信请求进行网络资源分配得到分配结果，并将该分配结果发送至集中式管理模块，分配结果中为满足请求指令则根据天地一体化网络将发送节点处的数据包转发至目的节点，并在数据包发送完毕后结束本次通信，分配结果中为不满足请求指令则结束本次通信，且通过预设周期对天地一体化网络进行网络拓扑重建。实现了在天地一体化网络的基础上进行稳定可靠的有界低延时通信，并通过对天地一体化网络进行网络拓扑重建实现了失效链路销毁和新建链路的更新，能够更加适应时变特征明显的空间网络拓扑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113316216B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110576441.6
申请日：2021-05-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于微纳卫星网络的路由方法，通过在微纳卫星网络中的每一个微纳卫星上搭建一个神经网络模型，然后通过随机生成的训练数据包对神经网络模型进行训练，再基于训练后的神经网络模型在卫星网络中进行路由决策，使用训练后的神经网络模型代替路由算法，将路由计算过程简化为简单的输入输出映射，降低了转发延迟，且避免了计算时多次迭代，增大了网络吞吐量，且每个微纳卫星定期维护自身的神经网络模型，当微纳卫星网络的拓扑发生变化时，重新对所述神经网络模型进行训练，提高了该路由方法在微纳卫星网络中的适应性。
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公开(公告)号：CN113191505A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110556974.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种地理分布式机器学习参数服务器放置方法，针对地理分布式机器学习(Geo‑DML)中的通信瓶颈问题，本发明通过聚类，根据物理距离和链路带宽将地理上分散在广域网拓扑中的工作节点划分为不同的簇(Cluster)。然后在各个簇中选取合适的节点作为该簇参数聚合的本地参数服务器(LPS,Local Parameter Server)，再选取合适的节点作为全局参数聚合的全局参数服务器(GPS,Global Parameter Server)，以减小通信开销。
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公开(公告)号：CN110943926A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911197117.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/751 , H04L12/703 , H04L12/721 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种基于链路生存时间的MPR备份方法，其包括卫星节点周期性向外广播Hello分组消息和接收来自于邻居节点周期性向外广播的Hello分组消息；根据卫星节点和其邻居节点的Hello分组消息生成邻居表，之后预测卫星自组织网络中每个卫星节点与其邻居节点间的链路生存时间；选取卫星节点的MPR节点和备选MPR节点加入MPR集中。本方案引入卫星节点的备选MPR节点后，当MPR节点失效问题发生后，直接选用其备份节点进行TC控制消息转发，无需等待Hello消息再次交互，重新形成邻居表，再重新选取MPR节点，快速进行MPR节点修复，提高了资源利用率和运行效率，保证了全网拓扑的正确形成。
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公开(公告)号：CN108566308A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810408137.9
申请日：2018-04-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/713 , H04L12/721 , H04L12/733 , G06F9/455
CPC classification number: H04L41/12 , G06F9/45504 , H04L45/12 , H04L45/122 , H04L45/123 , H04L45/586
Abstract: 本发明涉及一种基于共享保护服务功能链的可靠性增强方法。提出了一种对NFV中的服务功能链提供端到端的可靠性保护方法，显著增强了服务功能链的可靠性，在业务动态变化、故障频发的电信级网络环境中具有良好应用前景，能有效对NFV中的服务功能链提供端到端的可靠性保护，提高网络性能，特别是当服务功能链对可靠性要求较高时。同时本发明具有较强的适应性，能适应不同的网络拓扑环境，在提高服务功能链可靠性的同时，消耗的带宽资源和服务器计算资源也较少，不会产生过高的成本费用。
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公开(公告)号：CN105049550A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510498435.8
申请日：2015-08-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L29/12
CPC classification number: H04L61/103
Abstract: 本发明涉及名址分离映射系统，具体为一种基于D1HT+Chord的名址分离映射系统，用于解决传统映射系统中存储信息冗余、节点物理位置与逻辑位置不匹配的问题。本发明名址分离映射系统，包括：1)根据地理位置，分配EID信息，将EID前缀作为识别不同地理位置的参考，不同的地理位置构成多个网络域；2)为每个域设置关键映射服务器和普通映射服务器，各关键映射服务器能相互通信，且直接将服务器的EID值作为映射服务器节点的NodeId；3)通信查找目的节点时，首先在域内查找，若不在，则通过关键映射服务器进行域间查找。本发明提供基于D1HT+Chord的名址分离映射系统通过双层映射的方式，缩短了平均查询时延和查询路径，提升了查询性能，增强了映射系统的可扩展性。
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