基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制方法及系统

    公开(公告)号:CN118276492A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410423057.6

    申请日:2024-04-09

    Abstract: 本发明属于无人机集群和深度强化学习技术领域,特别涉及一种基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制方法及系统,该方法包括初步构建无人机集群通信网络拓扑;获得2‑连通无人机集群通信网络拓扑;定义基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制算法的动作空间、状态空间和奖励函数;设计基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制算法并训练网络模型;使用训练完成的网络模型得到优化的2‑连通无人机集群通信网络拓扑。本发明提出的基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制算法首先为每个无人机确定2个目标无人机,然后每个无人机通过移动位置与2个目标无人机保持连通,同时与通信范围内的其他无人机保持安全距离,最终得到了具有连通性和容错性的网络拓扑。

    基于网络测量的拥塞控制方法及系统

    公开(公告)号:CN116866265A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310747138.7

    申请日:2023-06-21

    Abstract: 本发明涉及网络通信技术领域,特别涉及一种基于网络测量的拥塞控制方法及系统,在数据平面对网络数据流进行测量并记录数据流相关特征,所述数据流相关特征包括数据流已发送流量大小和排队时延;依据网络数据流测量中记录的数据流相关特征获取各数据流转发等级,依据数据流转发等级将各数据流映射到相应优先级转发队列,并通过修正转发队列边界来处理数据流映射的转发队列优先级冲突问题,以实现不同等级的数据流依据转发队列的优先级由高到低按序转发。本发明能够保证流量以不同优先级次序进行转发,通过拥塞控制机制效能和时效性提升、流量平滑传输及细粒度转发控制来保证网络拥塞调整的可靠性,从而可以有效提升网络性能。

    一种智能无人系统集群安全防护方法

    公开(公告)号:CN117395150A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311131571.4

    申请日:2023-09-04

    Abstract: 本发明属于智能无人系统集群技术领域,公开一种智能无人系统集群安全防护方法,包括:获取集群任务需求;基于任务需求,使用异构网络基础资源,基于异构冗余机制进行任务规划,构建集群网络拓扑;实时感知集群状态,周期性或依事件触发对集群任务进行基于异构冗余机制的动态规划以及集群网络拓扑重新构建;重复执行,直到集群任务完成。本发明将动态异构冗余作为整个集群构造的底座或主线,基于异构网络基础资源,进行集群系统的任务规划,构建异构冗余网络拓扑,同时周期性或应事件触发进行集群系统的任务动态规划,动态变换集群网络拓扑,在保证集群鲁棒性的同时,使得集群对外呈现测不准效应,从构造上提高集群的安全增益。

    一种异构网络平台协同处理系统和方法

    公开(公告)号:CN115277604B

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202210815179.0

    申请日:2022-07-09

    Abstract: 本发明一种异构网络平台协同处理系统和方法。该系统包括前端处理单元和后端处理单元;所述前端处理单元,用于接收由外部端口传入的数据包,对所述数据包进行模态分类,分为无状态转发的数据包和有状态转发的数据包;采用无状态转发流水线对无状态转发的数据包进行处理;以及对无状态转发流水线的处理结果和有状态转发流水线的处理结果进行汇聚并转发;所述后端处理单元,用于采用有状态转发流水线对有状态转发的数据包进行处理,并将处理结果反馈至前端处理单元。本发明可以根据多样化的网络需求,灵活切换数据包的有状态和无状态转发处理,以提供不同场景下差异化的网络性能保障,大大提高了转发效率。

    一种基于未训练卷积神经网络的快速目标识别方法及系统

    公开(公告)号:CN115527066A

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202211182103.5

    申请日:2022-09-27

    Abstract: 本发明提供一种基于未训练卷积神经网络的快速目标识别方法及系统。该方法包括:构建未训练卷积神经网络模块并初始化;将若干张已知类别的图像集输入至未训练卷积神经网络模块中,提取得到每张已知类别图像的特征图谱;基于每张已知类别图像的特征图谱,提取并保存各类别图像的共同激活神经元集群;将待识别图像输入至未训练卷积神经网络模块,提取待识别图像的特征图谱;基于待识别图像的特征图谱,提取待识别图像的激活神经元集群;将待识别图像的激活神经元集群与已保存的各类别图像的共同激活神经元集群进行逐一比对,确定并输出待识别图像所属的类别。本发明无需对卷积神经网络权重参数进行训练和修正,可大幅降低计算资源和训练时间消耗。

    一种异构网络平台协同处理系统和方法

    公开(公告)号:CN115277604A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210815179.0

    申请日:2022-07-09

    Abstract: 本发明一种异构网络平台协同处理系统和方法。该系统包括前端处理单元和后端处理单元;所述前端处理单元,用于接收由外部端口传入的数据包,对所述数据包进行模态分类,分为无状态转发的数据包和有状态转发的数据包;采用无状态转发流水线对无状态转发的数据包进行处理;以及对无状态转发流水线的处理结果和有状态转发流水线的处理结果进行汇聚并转发;所述后端处理单元,用于采用有状态转发流水线对有状态转发的数据包进行处理,并将处理结果反馈至前端处理单元。本发明可以根据多样化的网络需求,灵活切换数据包的有状态和无状态转发处理,以提供不同场景下差异化的网络性能保障,大大提高了转发效率。

    基于SR Policy的自动引流扩展方法、路由器及系统

    公开(公告)号:CN111935004A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202011083003.8

    申请日:2020-10-12

    Abstract: 本发明提供一种基于SR Policy的自动引流扩展方法、路由器及路由系统,头端设备接收到路由后,判断该路由的扩展团体属性是否进行了扩展,即,判断是否设置了备份保护标识,如果设置了备份保护标识,查看与该路由匹配的本地配置的SR Policy配置中是否存在备份有效候选路径,如果存在备份有效候选路径,则根据SR Policy配置生成路由转发表,如果没有设置备份保护标识,直接根据匹配的SR Policy配置生成路由转发表。本发明提升SR Policy架构下可靠性的精细化定制,对于部分高优先级业务路由使用SR Policy时可以通过设置备份保护标识,对可靠性提出要求。

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