一种分布式环境下基于挑战-响应模型的可信评估方法

    公开(公告)号:CN114363904A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202210037620.7

    申请日:2022-01-13

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种分布式环境下基于挑战‑响应模型的可信评估方法,属于通信技术领域。利用挑战‑响应模型获取节点可靠的初始信任值,并利用此初始信任值完成分布式网络环境下完整的可信评估流程,准确地预测恶意节点与自私节点的信任值,提升整个网络的安全性。本发明针对评估节点与被评估节点间通信次数的多少来灵活选择综合信任值计算方式,既减小了网络的能量开销又保证了综合信任值的准确性。信任值更新遵循快速下降,缓慢上升的准则,避免了恶意节点故意贬低正常节点并抬高同伙信任值的情况。

    边缘计算环境下基于粒子群的服务迁移方法

    公开(公告)号:CN110839075A

    公开(公告)日:2020-02-25

    申请号:CN201911089524.1

    申请日:2019-11-08

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种边缘计算环境下基于粒子群的服务迁移方法,属于移动通信技术领域。该方法包括步骤:S1:服务器建模;S2:服务请求报告:设备将自身的状态信息发送给本地网络控制器;S3:找出延时不满足要求的设备:本地网络控制器根据收到的设备状态信息以及状态收集模块收集到的网络信息估计设备的延时,判断是否满足相应类型任务的延时要求;S4:制定迁移决策:对服务器选择不能满足要求的设备,结合任务大小,任务类型,链路稳定性,服务器状态等因素综合考虑能耗和时延,制定出收益最大的迁移决策。本发明能够在设备性能不达标时实时触发服务迁移,并在满足各设备任务需求的同时,最大化服务迁移的收益。

    一种高动态环境下的无人集群拓扑修复方法

    公开(公告)号:CN119562281A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411736807.1

    申请日:2024-11-29

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种高动态环境下的无人集群拓扑修复方法,属于控制技术领域,旨在解决无人机集群在遭受大规模节点失效后,网络拓扑结构受损,导致通信效率降低、任务执行能力下降的问题。该方法通过构建网络模型,并利用引导力、聚合力、拓扑力和孤立节点边界力等虚拟力,引导幸存节点移动,恢复网络连通性,并优化网络拓扑结构。此外,通过基于粒子群‑模拟退火算法的三角剖分,进一步优化网络覆盖度,提升网络性能。本发明有效提高了无人机集群网络的稳定性和可靠性,降低了拓扑修复成本,并提升了网络覆盖度,为无人机集群网络在复杂环境下的应用提供了有力支持。

    一种基于在线拍卖的网络切片资源分配方法

    公开(公告)号:CN108768891B

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN201810530969.8

    申请日:2018-05-29

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于在线拍卖的网络切片资源分配方法,属于移动通信技术领域。该方法包括:1)一种支持虚拟网络功能多区域灵活部署的在线拍卖系统模型,为用户与服务提供商之间进行网络切片的在线拍卖提供了有效平台,同时满足VNF根据切片所属业务类型进行分区部署的差异化性能需求。2)一种基于在线拍卖的网络切片资源分配方法:用户投标到达后,服务提供商根据其业务需求进行投标信息转换。然后在满足用户业务需求的前提下,以最大化拍卖参与者社会福利为目的确定获胜投标,并且计算每一用户的支付价格,服务提供商为获胜用户实例化网络切片。本发明能够在满足用户业务需求的同时,提升整个网络的经济效益。

    一种基于网络功能虚拟化的移动边缘计算节点放置方法

    公开(公告)号:CN110417605A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910871661.4

    申请日:2019-09-16

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于网络功能虚拟化的移动边缘计算节点放置方法,属于移动通信技术领域。首先通过回溯法作出初始放置决策,给用户提供良好网络初期服务。接着为应对网络负载变化,需要在恰当的时机,合理调整节点位置,因此提出基于用户评价确定调整时机并且采用深度强化学习方法做出调整决策。相比于其他节点放置方法,该方法能够有效应对区域负载变化,长期为用户提供优质服务,降低运营商成本。

    一种物联网通信中面向巨连接的基于分组的拥塞控制接入方法

    公开(公告)号:CN108282821A

    公开(公告)日:2018-07-13

    申请号:CN201810064228.5

    申请日:2018-01-23

    Applicant: 重庆大学

    CPC classification number: H04W28/0289 H04W74/085

    Abstract: 本发明涉及一种物联网通信中面向巨连接的基于分组的拥塞控制接入方法,属于无线通信技术领域。该方法为:1)根据机器类通信设备MTCD的位置信息和业务需求,采用谱聚类算法对MTCD进行分组;2)完成MTCD分组后,根据各个MTCD业务需求的相似性和信道增益为每个MTC组选取合适的网关MTCG,其中MTCG的选取分为初始选择和重新选择两步;3)MTCG通过汇聚和转发数据来辅助MTCD发送数据。本发明可以有效减少与基站直接连接的MTCD数量,缓解网络拥塞,从而提高网络接入量,并尽可能保障MTCD的时延需求。

    边缘计算环境下基于粒子群的服务迁移方法

    公开(公告)号:CN110580199B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN201910871666.7

    申请日:2019-09-16

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种边缘计算环境下基于粒子群的服务迁移方法,属于移动通信技术领域。该方法包括步骤:S1:服务器建模;S2:服务请求报告:设备将自身的状态信息发送给本地网络控制器;S3:找出延时不满足要求的设备:本地网络控制器根据收到的设备状态信息以及状态收集模块收集到的网络信息估计设备的延时,判断是否满足相应类型任务的延时要求;S4:制定迁移决策:对服务器选择不能满足要求的设备,结合任务大小,任务类型,链路稳定性,服务器状态等因素综合考虑能耗和时延,制定出收益最大的迁移决策。本发明能够在设备性能不达标时实时触发服务迁移,并在满足各设备任务需求的同时,最大化服务迁移的收益。

    边缘计算环境下基于粒子群的服务迁移方法

    公开(公告)号:CN110580199A

    公开(公告)日:2019-12-17

    申请号:CN201910871666.7

    申请日:2019-09-16

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种边缘计算环境下基于粒子群的服务迁移方法,属于移动通信技术领域。该方法包括步骤:S1:服务器建模;S2:服务请求报告:设备将自身的状态信息发送给本地网络控制器;S3:找出延时不满足要求的设备:本地网络控制器根据收到的设备状态信息以及状态收集模块收集到的网络信息估计设备的延时,判断是否满足相应类型任务的延时要求;S4:制定迁移决策:对服务器选择不能满足要求的设备,结合任务大小,任务类型,链路稳定性,服务器状态等因素综合考虑能耗和时延,制定出收益最大的迁移决策。本发明能够在设备性能不达标时实时触发服务迁移,并在满足各设备任务需求的同时,最大化服务迁移的收益。

    一种基于在线拍卖的网络切片资源分配方法

    公开(公告)号:CN108768891A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810530969.8

    申请日:2018-05-29

    Applicant: 重庆大学

    CPC classification number: H04L47/70 G06Q30/08

    Abstract: 本发明涉及一种基于在线拍卖的网络切片资源分配方法,属于移动通信技术领域。该方法包括:1)一种支持虚拟网络功能多区域灵活部署的在线拍卖系统模型,为用户与服务提供商之间进行网络切片的在线拍卖提供了有效平台,同时满足VNF根据切片所属业务类型进行分区部署的差异化性能需求。2)一种基于在线拍卖的网络切片资源分配方法:用户投标到达后,服务提供商根据其业务需求进行投标信息转换。然后在满足用户业务需求的前提下,以最大化拍卖参与者社会福利为目的确定获胜投标,并且计算每一用户的支付价格,服务提供商为获胜用户实例化网络切片。本发明能够在满足用户业务需求的同时,提升整个网络的经济效益。

    一种分布式环境下基于挑战-响应模型的可信评估方法

    公开(公告)号:CN114363904B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202210037620.7

    申请日:2022-01-13

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种分布式环境下基于挑战‑响应模型的可信评估方法,属于通信技术领域。利用挑战‑响应模型获取节点可靠的初始信任值,并利用此初始信任值完成分布式网络环境下完整的可信评估流程,准确地预测恶意节点与自私节点的信任值,提升整个网络的安全性。本发明针对评估节点与被评估节点间通信次数的多少来灵活选择综合信任值计算方式,既减小了网络的能量开销又保证了综合信任值的准确性。信任值更新遵循快速下降,缓慢上升的准则,避免了恶意节点故意贬低正常节点并抬高同伙信任值的情况。

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