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公开(公告)号：CN112637127A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011324624.0
申请日：2020-11-23
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本公开提供一种跨区块链通信方法，该方法包括：第一区块链的第一边缘节点接收第一交易申请，并对第一交易申请进行预验证；若第一交易申请的预验证结果为验证通过，第一边缘节点将第一交易申请向公证人节点组发送第一交易申请；公证人节点组确定满足预设条件的目标公证人节点；目标公证人节点对第一边缘节点和第一交易申请对应的第二区块链的第二边缘节点进行验证；若第一边缘节点和第二边缘节点的验证结果均为验证通过，第一边缘节点基于第一交易申请与第二边缘节点进行跨区块链通信。可见，本公开可有效提高跨链事务的安全可信度，且能保证边缘节点在跨链通信、迁移过程中不被恶意攻击，增加了数据的隐私保护。
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公开(公告)号：CN112291793B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011584793.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种网络接入设备的资源分配方法和装置，所述方法包括：获取网络接入设备当前业务的资源需求信息；确定网络接入设备当前的功率和缓存集群资源的状态信息；将所述资源需求信息以及所述状态信息输入经过训练的资源分配模型；其中，资源分配模型为根据输入的资源需求信息以及状态信息，输出所有可能动作的概率分布的深度神经网络；其中，每个动作对应一种功率或缓存资源的分配结果；根据所述资源分配模型输出的所有可能动作的概率分布，将其中概率最大的动作作为最终的功率或缓存资源的分配结果；根据所述分配结果为所述业务分配功率和/或缓存资源。应用本发明能减轻网络设备的资源调度计算负担、且实现资源利率最大化。
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公开(公告)号：CN112511342A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011280927.7
申请日：2020-11-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/24 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书提供了一种网络切片方法，包括：接收到至少一个用户的业务请求意图后，分别确定每个业务请求意图对应的业务关键词；基于预先建立的业务关键词‑网络指标需求的映射模型，根据每个业务请求意图对应的业务关键词，分别将每个业务请求意图转换为网络指标请求，其中，每个网络指标请求包括针对至少一个网络指标的需求；基于网络切片模型，根据所述至少一个网络指标请求以及当前网络的环境状态，确定网络切片策略，并进行网络切片；其中，所述网络切片模型为根据至少一个网络指标请求以及网络环境状态确定网络切片配置参数的深度神经网络模型。本说明书还提供了一种网络切片装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN112433883A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011250019.3
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京邮电大学 , 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种星上信息分布式存储方法、装置及系统，所述方法包括地面基站将星上信息上传到星上信息交换平台；所述星上信息交换平台为所述星上信息创建编号并将所述编号反馈至地面基站；所述星上信息交换平台根据所述星上信息的大小，为分布式区块节点分配信息存储空间，并将所述星上信息异步传输到所述分布式区块节点；所述分布式区块节点对所述星上信息进行加密存储；所述星上信息交换平台删除已经传输完成的所述星上信息，仅保留所述星上信息的编号。本发明中，通过采用区块链形式，以主卫星为信息交换的枢纽，使信息交换平台具有中心化高效控制，以次卫星分布式存储信息，避免了信息存储于一体，提高了信息的安全存储。
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公开(公告)号：CN109450587B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201811240647.6
申请日：2018-10-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04J14/04 , H04B10/2581 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种频谱整合处理方法、装置以及存储介质，其中的方法包括：使用深度学习方法并基于源域训练样本对神经网络模型进行训练，获得训练好的源域光纤传输模型；使用深度学习方法并基于目标域训练样本对源域光纤传输模型进行迁移学习训练，获得目标域光纤传输模型；接收对于业务流的发送路径建立请求，如果判断在目标域空分复用光网络中不能为业务流预留资源，则基于目标域光纤传输模型预测与业务流相对应的频谱整合预测时间，基于频谱整合预测时间进行相应的处理；本发明的方法、装置以及存储介质，能够在业务开始时间之前完成频谱资源优化，最终有效承载即将受阻的业务，降低业务阻塞率，提高频谱资源利用率，提高用户的使用感受度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112434313B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202011256399.1
申请日：2020-11-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书提供了一种数据共享方法，包括：根据物联网应用场景和设备地理位置搭建信任联盟区块链；其中，所述信任联盟区块链包括一个主链以及至少一个从链，每个从链对应一个子域，且每个子域内包括一个领导者节点；在所述信任联盟区块链上建立一条虚拟从链；所述信任联盟区块链每个子域内的领导者节点分别指定一个自身子域内的节点作为本子域的联邦学习节点，并为本子域的联邦学习节点分配虚拟身份，加入所述虚拟从链；以及各个所述联邦学习节点分别利用自身子域内生成的数据进行神经网络模型的联合训练，建立相同的联邦学习模型，在各个子域之间完成数据共享。本说明书还提供了数据共享系统、电子设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN116932870A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210348790.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 北京邮电大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种意图光网络冲突解决方法及装置，该方法包括：获取用户意图：将所述用户意图输入多意图冲突协商模型，得到所述多意图冲突协商模型输出的意图冲突解决策略；其中，产生冲突的每个用户意图被建模为具有强化学习能力的一个智能体，所述多意图冲突协商模型是基于多智能体强化学习训练得到的；本发明实施例通过多智能体意图协商模型，生成冲突用户意图回退解决策略，有效解决了意图光网络中多用户之间的意图冲突问题。
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公开(公告)号：CN116777011A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210215626.9
申请日：2022-03-07
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 北京邮电大学 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种边缘计算的模型训练方法及边云协同系统，该方法包括：边缘节点确定待使用的第一模型后，确定边缘节点能够支持第一模型的最大可训练层数；边缘节点根据最大可训练层数以及确定性时延，确定边缘节点所需切片带宽并进行带宽资源预留；边缘节点在训练完成后通过预留的带宽资源向云节点发送训练得到模型参数，由云节点完成后续的模型层训练，并通过反向传播算法更新边缘模型；云节点使用联邦聚合算法聚合边缘节点对应的边缘模型，生成全局模型，并将全局模型发送至边缘节点；其中，确定性网络保障训练的同步性，边云系统解决边缘节点算力不足的问题，减少边缘节点的训练压力；联邦学习保障训练的数量，提升模型训练精度。
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公开(公告)号：CN116074661B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211667166.X
申请日：2022-12-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于Q学习的自适应路由方法及相关设备。所述方法包括：根据获取的信噪比和环境温度变化，构建路径质量评估模型；利用路径质量评估模型计算得到第一节点和第二节点间的路径质量；根据路径质量从第二节点中确定最优下一跳节点并将最优下一跳节点作为新的第一节点；根据最优下一跳节点，更新第一节点的Q表；根据新的第一节点确定新的最优下一跳节点；响应于新的第一节点为待传输业务的目标节点，停止计算；根据Q表，确定待传输业务的传输路径。本申请实施例可以依据片上光互连网络的通信状况，通过构建路径质量评估模型，依据此模型更新路由器节点的Q表，依据Q表确定待传输业务的传输路径，完成业务传输。
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公开(公告)号：CN116257663A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310103919.2
申请日：2023-01-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/903 , G06F18/23 , G06Q10/0639
Abstract: 本申请提供一种面向无人地面车辆的异常检测与关联分析方法及相关设备，获取多个时刻的无人地面车辆的状态信息数据。采用聚类算法对所述状态信息数据进行聚类，根据聚类结果对所述多个指标数据进行标注，得到指标标注数据。基于所述指标标注数据采用关联规则算法计算得到所述多个指标之间的关联规则，基于预先确定的目标指标对所述关联规则进行筛选，得到目标关联规则。采用相关系数算法分别计算所述目标指标与所述多个指标中其他指标的相关系数，得到相关系数表，基于所述指标标注数据、所述目标关联规则和所述相关系数表对所述无人地面车辆的异常数据进行分析，为后续无人地面车辆的维护决策提供依据。
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