一种基于近端策略优化的高级在轨系统智能成帧方法

    公开(公告)号:CN119450578A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202510031906.8

    申请日:2025-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于近端策略优化的高级在轨系统智能成帧方法,包括:建立数据包模型,将实时业务的数据包进入时敏业务队列,非实时业务的数据包进入非时敏业务队列;分别针对时敏业务队列、非时敏业务队列中的数据包执行实时成帧算法、高效成帧算法,计算平均成帧时间、帧复用效率、平均包时延,将的数据包封装成传输帧,将封装完成的传输帧进入虚拟信道调度单元并进行输出。本发明所设计的方法兼顾了实时业务和非实时业务的不同传输需求,增强了AOS系统的网络服务质量,实现业务类型多样化的空间数据的高效传输。

    一种基于卫星隐蔽通信的中继卫星位置优化方法及系统

    公开(公告)号:CN119254306A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411765067.4

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于卫星隐蔽通信的中继卫星位置优化方法及系统,方法包括如下步骤:(1)构建卫星隐蔽通信系统中的隐蔽通信模型,所述隐蔽通信模型包括中继卫星、位于地面上向中继卫星发射信号的发射基站、位于地面上通过中继卫星接收信号并发出干扰信号干扰检测卫星的接收基站,以及监听中继卫星信号并发出干扰信号干扰接收基站的监测卫星;(2)构建卫星隐蔽通信系统中监测卫星的最小总错检概率计算模型,(3)建立以隐蔽通信速率最大为目标,以监测卫星的最小总错检概率大于或等于预设阈值为约束条件的中继卫星位置优化模型;(4)求解中继卫星位置优化模型,得到中继卫星的最优位置。本发明可以提高隐蔽性和通信速率。

    一种基于NS3网络仿真平台的数据链仿真方法

    公开(公告)号:CN117527610B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202410014748.0

    申请日:2024-01-05

    Abstract: 本发明提出了一种基于NS3网络仿真平台的数据链仿真方法,包括:将Link‑16数据链整体模型拆分成不同功能的子模块,包括J系列消息生成处理子类、节点中继子类、NetDevice控制子类、队列组子类、TDMA系统子类、报文处理及信道控制子类和无线信道子类;分别创建J系列消息生成处理子类、节点中继子类、NetDevice控制子类、队列组子类、TDMA系统子类、报文处理及信道控制子类、无线信道子类;在NS3文件夹的scratch文件夹下创建Link‑16数据链的仿真脚本,对Link‑16数据链进行仿真。本发明通过NS3的软件框架和类,实现NS3网络仿真平台对Link‑16数据链的仿真。

    基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法及系统

    公开(公告)号:CN116566906B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310809767.8

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法及系统,涉及路由器队列管理和拥塞控制技术领域,用以增强指挥控制网络下异构链路汇聚节点队列管理对队列状态的敏感度,进而增强主动队列管理的控制力度,利用平均队列长度表征队列变化的长期状态,利用队列长度变化率表征队列变化的瞬时状态,并且将两者相结合构建了队列状态判定模型,并给出了突发容忍、突发抑制、衰减容忍、衰减抑制、队列平稳五种队列状态的判定依据;在此基础上,结合队列状态判定结果设计具有自适应调整能力的丢弃概率函数,进行主动队列管理,实现对网络流量服务质量的可靠保障。

    一种面向类别不平衡下的加密流量识别方法

    公开(公告)号:CN111817982B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010733979.9

    申请日:2020-07-27

    Abstract: 本发明公开了一种面向类别不平衡下的加密流量识别方法,步骤如下:S1、获取数据集;S2、平衡数据集:采用基于密度估计的改进SMOTE算法,对原始实验数据集进行处理;S3、数据预处理:读取数据流,截断数据,并进行归一化处理;S4、最优化特征集:通过变分自动编码器模型自动提取特征,通过网络流量来识别领域常用的特征,并利用基于树模型的特征选择法得到最优化特征集;S5、识别流量:将最优化特征集输入到基于遗传算法改进的随机森林CGA‑RF分类器算法,识别目的加密流量;S6、对获得的指标结果分析,优化加密流量识别方法。本发明识别率高,误报率低,适用于对数据集的类别不平衡性和特征提取困难的加密流量识别。

    一种面向类别不平衡下的加密流量识别方法

    公开(公告)号:CN111817982A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010733979.9

    申请日:2020-07-27

    Abstract: 本发明公开了一种面向类别不平衡下的加密流量识别方法,步骤如下:S1、获取数据集;S2、平衡数据集:采用基于密度估计的改进SMOTE算法,对原始实验数据集进行处理;S3、数据预处理:读取数据流,截断数据,并进行归一化处理;S4、最优化特征集:通过变分自动编码器模型自动提取特征,通过网络流量来识别领域常用的特征,并利用基于树模型的特征选择法得到最优化特征集;S5、识别流量:将最优化特征集输入到基于遗传算法改进的随机森林CGA-RF分类器算法,识别目的加密流量;S6、对获得的指标结果分析,优化加密流量识别方法。本发明识别率高,误报率低,适用于对数据集的类别不平衡性和特征提取困难的加密流量识别。

    一种基于双模耦合的OSPF路由快速收敛方法及仿真方法

    公开(公告)号:CN120050221A

    公开(公告)日:2025-05-27

    申请号:CN202510512432.9

    申请日:2025-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于双模耦合的OSPF路由快速收敛方法及仿真方法,涉及信息工程领域,所述路由快速收敛方法包括:构建目标网络的网络拓扑图;计算链路状态和节点状态,以及综合评估函数值;利用状态传递机制,实现目标网络中针对节点状态的信息共享,并确定一个指定节点;判断目标网络是否存在不满足目标函数值的节点,是则由指定节点调用双模耦合优化算法,并结合OSPF间隔同步机制,动态调整目标网络中各个节点的Hello报文发送间隔时间和故障检测时间,实现目标网络的快速收敛。本发明兼顾优化了路由收敛速度和减少路由开销,提升网络的整体稳定性和效率,并实现NS3网络仿真平台对基于双模耦合的OSPF路由快速收敛方法的仿真。

    一种车辆隐蔽通信干扰策略优化方法及系统

    公开(公告)号:CN119233224A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411756246.1

    申请日:2024-12-03

    Abstract: 本发明公开了一种车辆隐蔽通信干扰策略优化方法及系统,包括:(1)构建车辆隐蔽通信模型,包括若干发射车辆、若干干扰车辆、基站以及监听者;(2)建立车辆隐蔽通信拍卖模型,将基站作为买方,向拍卖管理方提交价值估值集合,所述价值估值集合包括基站每个频谱分配给每个卖方对的价值估值,任意发射车辆和任意干扰车辆则形成卖方对,根据成本生成出价,并将出价、信道信号干扰噪声比、隐蔽阈值提交给拍卖管理方,拍卖管理方求解使得基站效用最大的频谱、发射车辆、干扰车辆三者的匹配结果以及每个发射车辆的最优发射功率;(3)求解车辆隐蔽通信拍卖模型,得到优化后的车辆隐蔽通信干扰策略。本发明可以提高车辆隐蔽通信的隐蔽性。

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