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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：CN119135411A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411264615.5
申请日：2024-09-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L67/104 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了一种基于动态选举的去中心化调度系统及共识算法，系统包括：工作节点：维持与对工作节点进行管理的调度节点之间的心跳，接受该调度节点的任务调度，执行任务并将结果返回给该调度节点；调度节点：与工作节点之间呈一对多的管理关系，通过对任务复杂度与其管理的工作节点资源的计算，将任务合理的调度给工作节点执行；节点状态链：多条节点状态链对各个节点时刻产生相应的事件而发生状态变化的变化信息进行记录；快照链：基于区块链的防篡改特性，通过共识算法，对全局节点的当前状态进行快照，并将其记录在快照链上。本方案通过节点状态链和共识算法，提高安全性并提高多任务并发执行的性能和系统共识的吞吐量。
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公开(公告)号：CN114826955B
公开(公告)日：2023-03-21
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：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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119997101A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411818924.2
申请日：2024-12-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04B7/185 , H04B17/391 , H04W84/06
Abstract: 该发明提出了一种低轨卫星网络边缘计算卸载与资源分配联合优化方法，属于卫星通信与遥感技术领域。通过二阶锥规划来优化卫星的观测路径和侧摆角度的调整，从而在观测过程中有效地减少遮挡和任务冲突。为了提升计算效率与适应性，该发明采用了拉格朗日松弛法处理资源约束，使得优化问题可以分解为多个子问题进行并行求解，降低了计算复杂度。引入基于Pareto前沿的多目标优化模型，并结合权重自适应调整机制，在任务完成率与能耗之间进行权衡。该机制根据卫星网络当前的资源状态和任务需求，动态调整不同目标之间的优先级，从而确保任务的有效执行并最大程度地节约能耗。该发明结合混合非线性规划与分布式计算的优势，实现了在复杂环境下的高效协同观测任务规划。
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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：CN115022195B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210584826.1
申请日：2022-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 该发明公开了一种用于IPv6网络的流量动态测量方法，数据流量测量领域。直接测量法需要设备和附加软件的支持来测量网络，会消耗大量的存储和计算网络资源，导致网络流预测的开销较大。本发明搭建并利用IPv6网络流数据训练预测神经网络，通过训练好的预测神经网络，实现IPv6网络流的动态预测得到初步预测结果。根据预测结果采用自适应采样动态改变采样粒度，获得粗粒度测量结果。根据矩阵填充和优化方法来恢复细粒度测量结果并优化测量结果。该方法在降低测量开销的同时准确率也得到了保证。能够在较低的开销的同时，完成较高的网络流动态预测准确率对于IPv6网络管理有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN115022191B
公开(公告)日：2023-10-03
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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