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公开(公告)号：CN112287345A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011184578.9
申请日：2020-10-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对边缘计算系统的风险检测方法，包括构建边缘计算系统架构和边缘计算系统应用检测平台；采用应用检测平台对现有的恶意应用和良性应用进行检测和分析；采用小批量梯度下降法进行优化；采用随机森林算法对优化后的数据进行过滤并对特征信息进一步建模分析；计算恶意应用的恶意特征与误判为恶意应用的良性应用的特征标识之间的相似度并筛选出良性应用；构建初选鉴别库；针对超出初选鉴别库的可疑应用采用应用检测平台进行检测并对恶意应用服务文件包进行识别；根据恶意应用对边缘计算系统的影响对恶意应用进行风险评价，完成边缘计算系统的风险检测。本发明适用于边缘计算系统第三方应用服务的安全检测，而且可靠性高、实用性好。
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公开(公告)号：CN110636523B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201910892969.7
申请日：2019-09-20
Applicant: 中南大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/10 , H04W4/40 , H04W4/70 , H04W4/029 , H04W48/20 , H04W76/10 , H04W40/12 , H04W40/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习的毫米波移动回程链路能量效率稳定方案，属于毫米波无线回程网络技术领域，本发明合理利用毫米波回程系统中的各个设备进行协作工作，包括访问控制器AC，宏基站MBS，微基站SBS与车载访问节点VMAP。AC在其中合理调配使得VMAP尽可能地可以直接或间接地与SBS连接形成回程链路，再加上Q学习决策对网络参数进行调整使得网络的能量效率尽可能稳定在一定范围内。结合Q学习方法与D2D中继策略构建一种回程网络参数调整方案，通过车载访问节点、微基站、宏基站与访问控制器之间的信息交互与协作，实现网络参数的优化调整，从而提高毫米波无线回程链路能量效率的稳定性。
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公开(公告)号：CN107018547B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201710157206.9
申请日：2017-03-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于带外D2D多跳中继的蜂窝下行吞吐量优化方法，基站通过预选第一中继、预选第二中继和验证预选中继链路吞吐量三个阶段确定每个获得蜂窝信道的UE从基站接收数据的方式，包括直接从基站接收数据、通过选择一个中继中转接收数据和通过选择两个中继进行接力中转接收数据；预选第一中继阶段通过综合考虑吞吐量提升与中继的剩余能量水平来选择第一中继；预选第二中继阶段通过设置能量约束阈值来确保第二中继的剩余能量水平不低于第一中继的相应值来选择第二中继；验证预选中继链路吞吐量阶段，根据吞吐量是否提升决定放弃或保留预选的中继。本发明能有效改善数据接收质量、提高吞吐量、延长网络寿命、减小计算和通信代价。
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公开(公告)号：CN109816275A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910157483.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于风险偏好社会网络系统的激励方法，模型算法如下：所述模型中的节点与邻居节点进行随机交互，若交互成功，交互的双方同时给出自己的策略，所述策略选择为合作或不合作，策略是合作的节点为合作节点，策略是不合作为不合作节点，不能参与交互的节点为孤立节点；每个节点会计算出交互所得的真实函数值和新的信誉，每个节点会有自己初始风险因子，风险偏好节点、风险规避节点、风险中性节点会分别根据各自的真实函数值和风险因子计算各自的总函数值；邻居节点根据节点的信誉值变化情况，动态地调整与节点的连接强度；节点会综合考虑自己的真实函数值情况和邻居节点的真实函数值情况，来动态地改变自己的风险偏好，进行迭代计算。
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公开(公告)号：CN104661260B
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201510027735.8
申请日：2015-01-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出一种QoS感知和负载均衡的无线Mesh智能电网路由机制NQA‑LB。该路由机制包括四个步骤：首先用EDCA机制区分不同QoS需求的智能电网业务流，根据EDCA机制的数据包碰撞率计算不同业务流的误帧率；其次根据转发节点缓存的队列长度和数据包成功传输的概率，计算不同优先级的数据包排队延迟；然后综合考虑不同业务流的数据帧误帧率和排队延迟，设计QoS感知和负载均衡的路由判据，为不同QoS需求的业务流选择一条负载较少的最佳路径；最后根据网络总负载和各优先级业务流的负载情况，在MAC层动态的调整数据包优先级。本发明能更加准确的感知MAC层的链路质量，保证智能电网不同业务流的QoS需求，进一步提高数据包投递率和平均吞吐量，减少所有业务流的端到端时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104537126B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201510046401.5
申请日：2015-01-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于边图随机游走的重叠社区发现方法，主要包括以下步骤：1)根据网络中成员的关系，构建一个相互连接的无向图G，由图G的关联矩阵B可得到有权边图LG的权值矩阵H，有权边图LG中的节点为初始无向图G中的边。2)在有权边图LG上进行长度为T的随机游走，初始转移概率矩阵P根据权值矩阵H得到，无向图G中边之间的相似度为T步内转移概率之和，再将相似度转化为距离，聚类产生边社区。3)定义节点受到边社区的吸引度，找出边社区之间的边缘节点，根据吸引度的阈值δ可对边缘节点划分，最后检测到允许节点重叠的社区。本发明方法简单易行，并且通过调整阈值δ能发现不同重叠程度的社区。
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公开(公告)号：CN107018547A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710157206.9
申请日：2017-03-16
Applicant: 中南大学
CPC classification number: Y02D70/10 , Y02D70/14 , Y02D70/20 , Y02D70/34 , Y02D70/39 , H04W40/10 , H04W40/12 , H04W40/22
Abstract: 本发明公开了一种基于带外D2D多跳中继的蜂窝下行吞吐量优化方法，基站通过预选第一中继、预选第二中继和验证预选中继链路吞吐量三个阶段确定每个获得蜂窝信道的UE从基站接收数据的方式，包括直接从基站接收数据、通过选择一个中继中转接收数据和通过选择两个中继进行接力中转接收数据；预选第一中继阶段通过综合考虑吞吐量提升与中继的剩余能量水平来选择第一中继；预选第二中继阶段通过设置能量约束阈值来确保第二中继的剩余能量水平不低于第一中继的相应值来选择第二中继；验证预选中继链路吞吐量阶段，根据吞吐量是否提升决定放弃或保留预选的中继。本发明能有效改善数据接收质量、提高吞吐量、延长网络寿命、减小计算和通信代价。
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公开(公告)号：CN103826266B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410114402.4
申请日：2014-03-25
Applicant: 中南大学
Inventor： 桂劲松
Abstract: 本发明公开了一种基于无线有损网络有效降低构建开销的拓扑控制方法，无线有损网络中任一网络节点u均执行如下步骤：1）根据用户要求设定无线有损网络的伸展因子t；2）获取节点u的最大发射功率链路数据集TABmaxu；3）更改节点u的发射功率广播探测包；4）将节点u的邻接链路数据集H和最短路径集合PATH初始化为空；5）获得当前发射功率链路数据集TABku；6）更新邻接链路数据集H；7）更新最短路径集合PATH；8）从步骤7获得的最短路径集合中依次为每条链路找到替代路径，从而确定节点u在无线有损网络中的发射功率；有效降低无线有损网络环境下拓扑构建的通信开销与时间开销；同时有效降低网络节点平均发射功率等级。
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公开(公告)号：CN105245358A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510541493.4
申请日：2015-08-30
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/14
Abstract: 本发明提出一种基于马尔可夫模型的智能电网MAC层多业务性能分析方法。该方法主要包括三个步骤：首先基于IEEE802.11s在MAC层实现的EDCA机制，提出一种新的三维马尔可夫模型分析智能电网不同优先级业务流的状态，该模型包括了非饱和状态到饱和状态的整个过程；其次，在多跳无线Mesh网络中，隐藏终端对节点带来的干扰会大大降低节点上不同优先级业务争用信道的性能，因此根据提出的马尔科夫模型，综合考虑隐藏终端和智能电网不同业务流的QoS需求，分析不同业务流在EDCA机制中的退避过程；最后，结合不同业务流的退避过程，分析了不同业务流的平均吞吐量、平均端到端时延等MAC层性能。本发明的方法为设计满足智能电网不同QoS需求的无线Mesh网络提供理论指导。
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