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公开(公告)号:CN118368742A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410461495.1
申请日:2024-04-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W72/566 , H04W72/543 , H04W72/512
Abstract: 一种面向特征需求的基站多优先级业务调度方法、系统、设备及介质,方法包括:先根据M/G/1排队系统,将基站路由器的业务转发过程建模为多优先级排队模型,并基于多优先级排队模型,设置任何优先级类别i的排队时延和滞留时延、确定目标函数及设定约束条件,再将非凸目标函数转换为凸函数,进而形成一个凸优化问题,同时添加一个新的约束条件,最后在约束条件下,通过多优先级调度算法求解目标函数;系统、设备及介质用于实现面向特征需求的基站多优先级业务调度方法;本发明将业务转发过程建模为M/G/1型排队模型,明确目标函数,使用高效且稳定的算法找到全局最优解,在有限的网络资源下尽可能满足差异化的业务传输时延要求,从而提高系统的服务质量。
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公开(公告)号:CN117135090A
公开(公告)日:2023-11-28
申请号:CN202311088136.8
申请日:2023-08-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L43/0876 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06N20/00 , H04L43/50 , H04B7/185
Abstract: 基于联邦学习框架的卫星互联网流量预测方法、系统、设备及介质,方法包括:构造轨道卫星互联网模型,模型包括地面站,卫星,地面站控制中心,用户,根据构造的轨道卫星互联网模型,确定卫星互联网流量传输流程,以卫星作为联邦学习的客户端,地面站作为服务器,建立联邦学习框架,利用建立的联邦学习框架训练流量预测模型,根据训练的流量预测模型实现实时卫星互联网流量预测;系统、设备及介质,用于实现基于联邦学习框架的卫星互联网流量预测方法;本发明提高了卫星互联网流量预测的准确度和安全性。
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