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公开(公告)号：CN118945756A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411206895.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04W40/02 , H04W40/28 , H04W40/30 , H04L45/02 , H04L41/14 , H04W12/069 , H04W84/18 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明属于智能移动自组网技术领域，公开了一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法，包括以下步骤：S1、建立高动态大规模移动自组网的组网模型；S2、根据通信需求，构建高动态大规模移动自组网的智能路由决策方法；S3、设计节点组织与路由传输的安全认证策略。本发明采用上述的一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法，实现了对网络大规模节点的组织管理，解决了各种情况下的路由决策问题，保障了网络节点接入与传输过程中的安全，适用于高动态大规模的新型网络应用场景。
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公开(公告)号：CN108769251B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201810640759.4
申请日：2018-06-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种启发式CCN网络合作缓存方法，包括以下步骤：步骤S1、网络模型为两级CCN拓扑，两级CCN拓扑是由控制节点和普通节点组成；一个控制节点和多个普通节点组成一个SBS；步骤S2、缓存内容的流行度：步骤S3、最大化本地SBS命中率；步骤S4、最大化整个网络命中率；步骤S5、最大化用户获得的平均利润：步骤S6、最优分解因子的算法；步骤S7、控制节点的缓存替换；本发明在SBS本地命中率和全网命中率之间引入了SBS间合作缓存方式，在一定程度上增加了全网的内容多样性，提高了全网命中率；同时，SBS内部也进行合作缓存，提高本地命中率，最大化了用户获得的平均利润。
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公开(公告)号：CN111586439A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010450101.4
申请日：2020-05-25
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04N21/231 , H04L27/26 , H04L29/08 , H04N19/156 , G06F17/18 , H04N21/433
Abstract: 本发明涉及一种认知内容中心网络的视频绿色缓存方法，包括以下步骤：步骤S1、建立系统模型，其包括C-CCN模型、基于SVC的缓存策略和基于OFDM的干扰模型；步骤S2、通过系统模型进行成功内容传输概率分析，通过得出的成功内容传输概率表达式推导出SCDR；步骤S3、建立能量模型，以实现最大化EE。本发明用于认知内容中心网络，其中视频文件采用SVC技术进行编码和频谱资源通过OFDM进行调制，以EE最大化为目标来实现最优的内容放置；且为建立EE模型推导出成功内容传输速率的表达式，其考虑了由于信道状态信息不完善而导致的次级基站与PUs之间的冲突干扰，并建立缓存策略的总功耗模型，最终将受缓存大小约束的EE优化问题进行公式化表达，达到最大化能效的目的。
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公开(公告)号：CN108882150A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810640877.5
申请日：2018-06-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于分簇和相遇感知的信息中心车载网络路由方法，包括以下步骤：对车辆进行划分区域，每个区域选出一个节点作为簇头，负责管理其他成员车辆的信息以及信息传播，设定在走到路口之前簇都不变，并且同一簇中车辆的速度都不变；对网络中的节点进行分簇，簇头通过定期广播确定簇内节点的变化情况，同时不同簇头根据簇内路由算法进行通信，并对对存储数据使用生存周期机制；本发明的算法利用车辆之间的相遇记录节点的运动轨迹，以便在网络中进行路由的时候可以更加方便的找到不断移动的目的节点，同时利用在交通网络中车辆自然分簇的特征对节点进行分簇，使路由算法更好地适用于内容中心车载网络。
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