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公开(公告)号：CN118612894A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410747321.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种星载5G核心网实现方法和系统，星载5G核心网的网元包括S‑AMF、S‑SMF和S‑UPF；S‑AMF接收到第一星上基站发送的N2消息时，向S‑SMF发送第一PDU会话更新请求；S‑SMF向S‑AMF返回第一PDU会话更新响应；S‑AMF向第二星上基站发送切换请求；并接收第二星上基站返回的切换响应；若S‑AMF确定接收到的切换响应为允许切换时，向S‑SMF发送第二PDU会话更新请求；S‑SMF向S‑AMF返回第二PDU会话更新响应；并与S‑UPF交互进行N4会话修改，获取上下行链路信息。该方法能够将卫星通信和5G网络在系统层面进行深度融合，真正实现星载5G核心网络。
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公开(公告)号：CN118740927A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310334926.3
申请日：2023-03-31
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: H04L67/566 , H04L67/12
Abstract: 本申请提供一种核心网数据处理方法及通信设备，涉及通信技术领域，由核心网的第一网元执行，所述方法包括：收集原始数据流；通过数据筛选模型对所述原始数据流进行数据筛选，得到目标数据流；向网络数据分析功能NWDAF发送所述目标数据流。在本实施例中，在数据上报核心网数据过程中，无需配置订阅，也无需将订阅范围内的所有数据上报，通过数据筛选模型对所述原始数据流进行数据筛选，向NWDAF上报筛选后得到的目标数据流即可，以提高数据上报的灵活性。
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公开(公告)号：CN116776939A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310765012.2
申请日：2023-06-27
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院
IPC: G06N3/0495 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/063
Abstract: 本发明涉及人工智能和移动计算技术领域，且公开了一种面向终端设备的稀疏化大语言模型的部署方法，在Switch Transformer网络结构的基础上通过概率统计和并行化技术进行的改进，Switch Transformer网络结构中将T5模型中的FFN层替换为MoE结构，设计一个全局的专家暂存器，专家暂存器管理从磁盘中加载的专家网络，在进行推理时会直接使用专家暂存器中的专家网络进行推理，实现了在终端设备上以少量推理时间的增加为代价，部署远大于终端设备内存上限的模型，并实现零精度损失的推理部署。
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公开(公告)号：CN112966811B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202110155686.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种在MTL卷积神经网络中任务冲突的解决方法及网络，在MTL卷积神经网络的共享浅层中包括训练得到的调制模块，所述调制模块针对不同任务在共享浅层中确定对应的子网结构，将任务的任务信息输入到对应的子网结构进行卷积处理，及经过调制模块的调制后，再输出到该任务的任务特定层处理后，输出任务结果，采用MTL卷积神经网络损失函数的梯度反向传播方式对处理结果进行反向传播，调整MTL神经网络的参数，其中，调制模块的训练过程与共享浅层的训练采用多任务并行学习方法同时进行，对上述过程循环多次进行，直到MTL卷积神经网络的参数收敛为止，得到训练好的MTL卷积神经网络。这样，避免多任务并行学习的冲突，提高训练得到的MTL卷积神经网络处理不同任务时的效果。
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公开(公告)号：CN115334077A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210947950.X
申请日：2022-08-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04L41/12 , H04L41/0893 , H04L41/0803
Abstract: 本申请公开了一种跨广域网的应用管控方法及系统，在跨广域网的网络中设置统一管控功能实体，所述统一管控功能实体收集应用管控涉及的信息，基于所述信息进行面向应用及网络功能实体的资源计算及节点部署的分析，生成配置策略，根据所述配置策略在所述计算网络中进行应用及网络功能实体的资源分配及节点部署。这样，本申请实施例由所设置的专门实体，基于收集的应用管控涉及的信息，并基于信息进行配置策略的生成，据此实现了跨广域网的应用管控，且保证所提供的应用的服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113489787A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110761876.8
申请日：2021-07-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种移动边缘计算的服务与数据协同迁移的方法和装置，该方法包括：移动用户位置变化导致用户服务要发生迁移时，根据待迁移服务的数据所在边缘服务器及待迁移服务的数据所在边缘服务器的存储状态变化概率，采用粒子群迭代算法确定使待迁移服务的服务响应时间最短时待迁移服务的服务迁移位置和数据迁移位置；将待迁移服务和待迁移服务的数据分别迁移到所述服务迁移位置和所述数据迁移位置。本发明能够降低服务响应时间。
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公开(公告)号：CN111629390A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010365282.0
申请日：2020-04-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种网络切片编排方法和装置，所述方法包括：基于预定的网络性能指标，生成网络切片种群，所述网络切片种群包括多个网络切片个体；选择生成的种群中的至少一个网络切片个体作为目标切片，进行个体变异操作；选择当前种群中的至少一个网络切片个体作为目标切片，进行个体杂交操作，并计算个体杂交操作后的个体适应度评价值，基于计算的个体适应度评价值进行个体选择操作。本发明实施例的方法将优化当前网络情况作为网络切片的编排目的，通过对网络切片进行针对性的编排优化，提高了网络的整体性能。
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公开(公告)号：CN107886750B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201711003368.3
申请日：2017-10-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种基于超视距协同认知的无人驾驶汽车控制方法与系统，属于智能交通领域。本发明的控制系统包括无人驾驶车和无人驾驶网络支撑平台，无人驾驶车包括个体态势认知系统和驾驶决策生成系统，无人驾驶网络支撑平台包括全局态势认知系统、局部态势认知系统和驾驶决策生成系统。应用此控制系统的控制方法为：首先个体态势认知系统形成微观驾驶态势认知；然后驾驶决策生成系统接收信息，处理后下发给驾驶决策生成系统，驾驶决策生成系统生成最终的驾驶操作；最后无人驾驶车通过驾驶执行器接收并执行最终的驾驶操作。本发明在网络端实时认知交通环境态势，实现安全、高效和可靠的无人驾驶，提高无人驾驶汽车控制服务的可执行性和有效性。
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公开(公告)号：CN107612967B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201710686767.8
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于群体智能的车联网服务对象发现方法，包括：首先，车联网服务平台根据接入车辆的行为数据，建立多维度、多尺度的车辆关系网络；然后，根据种子车辆发起车联网服务的需求和车联网服务对象预选策略，车联网服务平台在车辆关系网络中筛选备选车辆，并向备选车辆发送服务信息，备选车辆根据服务信息自主决策是否加入服务；最后，同意加入服务的备选车辆处理服务信息并通过多轮的群体决策过程确定最终的服务对象集合，完成车联网服务对象的发现过程。这种在车辆关系网络支持下的车联网服务对象发现方法，可以有效地扩展车联网服务对象的发现范围，同时提高车联网服务对象发现的准确度。
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公开(公告)号：CN107612967A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710686767.8
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于群体智能的车联网服务对象发现方法，包括：首先，车联网服务平台根据接入车辆的行为数据，建立多维度、多尺度的车辆关系网络；然后，根据种子车辆发起车联网服务的需求和车联网服务对象预选策略，车联网服务平台在车辆关系网络中筛选备选车辆，并向备选车辆发送服务信息，备选车辆根据服务信息自主决策是否加入服务；最后，同意加入服务的备选车辆处理服务信息并通过多轮的群体决策过程确定最终的服务对象集合，完成车联网服务对象的发现过程。这种在车辆关系网络支持下的车联网服务对象发现方法，可以有效地扩展车联网服务对象的发现范围，同时提高车联网服务对象发现的准确度。
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