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公开(公告)号：CN116684253A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310589963.9
申请日：2023-05-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L41/16 , H04L43/0882 , H04L43/16
Abstract: 本发明属于智能运维技术领域，具体的说是涉及一种基于智能运维的网络异常管控方法，首先通过采集、监控网络中的关键性能指标，并通过基于阈值的自动日志告警确定待测数据时间窗口，提出了基于集成学习的异常检测方法，量化了KPI指标的异常度评分，分析得到是否异常的二元判定结果。然后，对待分析数据重新进行预处理与设计可能的根因点，使用改进启发式异常定位算法对网络拓扑中造成异常的最终根因点进行定位。最后，基于异常检测和异常定位设计了网络异常管控框架，该框架可以利用网络中的关键性能指标判定网络是否存在异常，并对出现的异常进行定位确认根因点，起到网络异常智能管控的作用。
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公开(公告)号：CN113328938A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110572098.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/721 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体的说是涉及一种基于深度强化学习的网络自主智能管控方法。本发明首先构建网络拓扑，然后引入CNN、LSTM层和延迟更新策略构建基于DDPG强化学习算法的路由决策模型，最后对基于深度强化学习的路由决策模型进行迭代训练。在每次迭代训练中，智能体根据测量得到的网络状态和神经网络获得输出的动作，即一组链路权重，并根据链路权重使用最短路径算法计算业务的路由。根据路由计算结果，智能体下发流表，并获取业务的端到端时延和丢包率计算此次迭代的奖励值。算法具有良好的收敛性，能够有效降低业务的端到端时延和丢包率。
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公开(公告)号：CN105517062B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610124349.5
申请日：2016-03-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线网络技术领域，尤其涉及一种处理紧急业务的异构无线网络资源调配的方法。本发明在进行带宽资源分配过程中，对不同业务提供不同质量的服务，尤其是对于紧急业务需求，需要无线接入网络优先满足其要求并为其提供接入服务。在进行带宽资源调配的过程中，紧急业务若为CBR类业务，则必须为该类业务分配其固定带宽需求值；紧急业务若为VBR类业务，则为该类业务分配的带宽资源只需在其带宽需求范围内即可。在保障紧急业务需求的同时，对普通业务的带宽资源调配也采用了相应的保障机制。本发明在保障紧急业务能优先获得带宽资源调配的同时，能够容纳更多的普通业务带宽请求，从而使异构无线网络系统效用达到最大。
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公开(公告)号：CN1332583C
公开(公告)日：2007-08-15
申请号：CN200410021623.3
申请日：2004-01-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高抗毁性的分布式用户网间移动管理方法，它是采用在现有的管理实体上通过对管理的机制的改变从而实现用户的位置更新和查询方法的改变。本发明的家乡代理可以根据网络的状况和实际使用情况自动生长和同步，可以完成用户的分布式用户登记和查询。利用现有的无线接入网如802.11网，采用本发明的方法通过对管理实体的软件编程就可以构成一个高抗毁性和可靠性通信网络，实现在一些紧急场合(例如在发生地震、大范围的自然灾害以及军事应用等情况下)的通信需要。
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公开(公告)号：CN114915539B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202210549775.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于SDN故障检测技术领域，具体的说是一种基于知识图谱的SDN流规则冲突故障检测方法。本发明的目的在于将SDN的集中化性质和知识图谱的表达推理能力相结合，提供一种基于知识图谱的SDN流规则冲突故障检测方法，该方法构建了SDN故障检测的知识图谱模式层，采用控制器集中收集的SDN网络实时拓扑信息作为数据层，通过定义流规则冲突检测的推理规则，实现单交换机内单级流表和多级流表的流规则冲突故障检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113328938B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110572098.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体的说是涉及一种基于深度强化学习的网络自主智能管控方法。本发明首先构建网络拓扑，然后引入CNN、LSTM层和延迟更新策略构建基于DDPG强化学习算法的路由决策模型，最后对基于深度强化学习的路由决策模型进行迭代训练。在每次迭代训练中，智能体根据测量得到的网络状态和神经网络获得输出的动作，即一组链路权重，并根据链路权重使用最短路径算法计算业务的路由。根据路由计算结果，智能体下发流表，并获取业务的端到端时延和丢包率计算此次迭代的奖励值。算法具有良好的收敛性，能够有效降低业务的端到端时延和丢包率。
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公开(公告)号：CN113114582A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110572087.X
申请日：2021-05-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/853 , H04L12/707 , H04L12/721 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体的说是涉及一种基于机器学习的链路拥塞故障预测及网络自主管控方法，首先周期性的测量的链路性能参数，并分析不同类型业务流的QoS需求特点，提出了基于效用值的QoS路由质量度量方法，量化了路由对于业务QoS的满足程度，建立了路由质量空间到数值空间的映射。然后，基于LSTM神经网络对链路流量进行预测，并根据流量预测的结果进行链路拥塞风险判断和预防。最后，基于效用值和流量预测设计了QoS路由引擎，该引擎可以根据网络的实时资源状态、业务效用函数和链路拥塞判断结果计算业务的QoS路由，为多种不同类型网络业务流提供QoS路由计算服务，同时起到控制网络拥塞的作用。
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公开(公告)号：CN106658727B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201610273695.X
申请日：2016-04-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于网络资源分配技术领域，尤其涉及一种基于多种相关属性的业务重要性确定与资源分配方法。本发明方法为服务器节点对业务重要性计算所涉及的三个因素分别进行配置，确定所述三个因素各自涉及的属性，并分别计算属性值，建立模糊一致判断矩阵，计算权重值，生成三维业务重要性表，用户终端节点确定任务类型、用户类型和业务类型的取值，并向服务器节点发送携带所述三个因素取值的查询请求信息，服务器节点接收查询请求，并根据三个因素的取值在业务重要性表中查找对应的业务重要性规范值，并分配与业务重要性规范值相匹配的资源，同时将查询结果和分配信息返回用户节点。本发明综合性强，类型及数量可调整，属性侧重可调整，计算方法简单。
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公开(公告)号：CN118473898A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410526187.2
申请日：2024-04-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/2136 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于云化核心网人工智能技术领域，具体来说是一种采用时间戳编码策略的云化核心网故障检测方法。本发明通过引入时间戳编码策略的深度学习技术，建立对抗故障检测模型，检测当前云化核心网中关键性能指标故障状态，实现时间戳编码信息、深度学习技术与云化核心网故障检测方法这三者的融合。
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公开(公告)号：CN116847381A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310878096.0
申请日：2023-07-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W24/02 , H04B7/185 , H04B17/391 , H04W24/08 , H04L43/0894
Abstract: 本发明公开了一种缓存辅助的海上无人机基站通信系统传输方法，主要包括以下步骤：以缓存辅助的海上无人机基站通信系统的吞吐量为优化指标，构建无人机缓存策略、发送功率和无人机轨迹的联合优化问题；给定发送功率分配和无人机轨迹时求解缓存策略优化问题；给定无人机的轨迹和缓存策略时求解无人机发送功率分配问题；给定功率分配和缓存策略的情况下，通过连续凸近似以及引入辅助变量的方法求解无人机轨迹优化问题；利用联合迭代求解算法对原优化问题进行迭代求解，获取使得吞吐量最大化的无人机缓存策略、功率分配以及无人机轨迹。仿真结果表明，所提方法相较现有方法可以显著地提升系统期望可达吞吐量。
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