公开(公告)号：CN118400336A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410866258.3

申请日：2024-07-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 潘成胜 ,  王英植 ,  石怀峰 ,  秦立尚 ,  陆煌杰

IPC: H04L47/50 ,  H04L47/62

Abstract: 本发明公开了一种基于动态缓存的主动队列管理方法，通过针对流量队列执行动态缓存策略；然后构建DQN环境，学习得到最优丢包策略；构建DQN智能体，采用#imgabs0#策略来选择能够使总奖励函数最大化的动作；最后构建由策略网络和价值网络构成的深度确定性策略梯度网络，并采用经验回放机制训练深度确定性策略梯度网络，得到动态缓存的主动队列管理模型,利用动态缓存的主动队列管理模型，以当前流量队列为输入，得到缓存内流量队列管理策略。本发明采用的缓存容量更低，能够有效降低路由器等转发设备的硬件成本，实现更低的平均传输时延和平均时延抖动，具有降本增效的优势。

公开(公告)号：CN118381581A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410823316.4

申请日：2024-06-25

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 金子龙 ,  秦立尚 ,  潘成胜 ,  石怀峰 ,  陆煌杰

IPC: H04L1/00 ,  H04L47/6275 ,  H04L69/22

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的战术通信网络业务成帧方法，包括：划分待成帧数据包的业务类型，将上层待成帧的数据包添加到相应的发送等待队列；当需要传输数据包时，确定传输队列；对传输队列进行成帧判断，若成帧，则第一队列利用基于深度强化学习的自适应帧生成算法或者第二队列利用高效率帧生成算法执行成帧操作，生成数据帧，并由物理层进行发送；接收端解析收到的数据帧。本发明中针对不同业务不同的QoS要求，分别使用不同的成帧算法，对于时敏业务使用基于深度强化学习的自适应帧生成算法，保证在吞吐量提高的基础上降低成帧时延；对于非时敏业务，使用高效率帧生成算法，提高了帧效率，以及提高瓶颈链路的信道利用率。