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公开(公告)号：CN106487707B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201610864087.6
申请日：2016-09-29
申请人： 北京邮电大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力公司南京供电公司
IPC分类号： H04L12/803 , H04B3/54
摘要： 本发明实施例公开一种电力通信虚拟容错网络映射方法及装置。所述方法包括节点映射以及链路映射两个阶段；所述节点映射阶段包括：根据基于负载均衡的贪婪节点映射算法，在满足预设条件的虚拟网络提供层的节点中选择负载率最小的节点进行映射；所述链路映射阶段包括：为每一条虚拟链路选取两条不相交的物理链路作为主链路与辅链路。所述装置用于执行所述方法。本发明提供的电力通信虚拟容错网络映射方法，可满足电力通信网络中业务的双路径保护要求、通过均衡负载提高网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN106487707A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610864087.6
申请日：2016-09-29
申请人： 北京邮电大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力公司南京供电公司
IPC分类号： H04L12/803 , H04B3/54
CPC分类号： H04L47/125 , H04B3/542 , H04B3/544
摘要： 本发明实施例公开一种电力通信虚拟容错网络映射方法及装置。所述方法包括节点映射以及链路映射两个阶段；所述节点映射阶段包括：根据基于负载均衡的贪婪节点映射算法，在满足预设条件的虚拟网络提供层的节点中选择负载率最小的节点进行映射；所述链路映射阶段包括：为每一条虚拟链路选取两条不相交的物理链路作为主链路与辅链路。所述装置用于执行所述方法。本发明提供的电力通信虚拟容错网络映射方法，可满足电力通信网络中业务的双路径保护要求、通过均衡负载提高网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN115334079A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210699667.X
申请日：2022-06-20
申请人： 北京邮电大学 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： H04L67/1001 , H04L67/10 , H04L67/60
摘要： 本发明提供一种资源协同调度方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，该方法包括：获取历史任务的决策元组；执行所述历史任务，根据所述决策元组中的资源数据，计算得到资源约束、用户满意度约束和负载约束；根据所述资源约束、所述用户满意度约束和所述负载约束，训练资源协同调度模型；将待调度资源任务输入训练好的资源协同调度模型，得到资源调度策略。本发明考虑了云边端任务调度，对节点的负载能力进行考量，研究网络的负载均衡情况，保证了资源节点的诚实和可信服务。
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公开(公告)号：CN118656202A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410611581.6
申请日：2024-05-16
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明提供一种基于分层联邦学习的数据共享系统，该基于分层联邦学习的数据共享系统包括：云服务器，多个云侧边缘设备和多个路侧边缘设备；多个路侧边缘设备分布于多个边缘区域中，每个边缘区域中包括至少一个路侧边缘设备，云侧边缘设备至少对应一个边缘区域。在每个全局迭代轮次中，针对各云侧边缘设备，云侧边缘设备用于向对应的边缘区域中的路侧边缘设备下发各边缘迭代轮次分别对应的边缘模型参数，并将最后一个边缘迭代轮次对应的边缘聚合梯度上传至云服务器。本发明技术方案能够减小通信开销，并且能够确保模型参数同步的稳定性。
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公开(公告)号：CN118612091A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410700552.7
申请日：2024-05-31
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L41/147 , H04L41/16 , H04L43/04 , G06N3/096 , G06N3/098
摘要： 本发明提供一种基于联邦迁移学习的网络流量预测方法和装置，方法包括：获取目标域的网络流量数据；将目标域的网络流量数据输入至网络流量预测模型中，得到目标域下一时刻的目标网络流量；其中，网络流量预测模型为基于多个域的多个局部模型进行动态权重聚合得到，每个局部模型均包括特征提取模块、生成对抗模块和预测模块；特征提取模块用于提取网络流量数据中的时序特征和空间特征；生成对抗模块用于生成自适应分布的特征，并基于时序特征、空间特征和自适应分布的特征与特征提取模块作对抗训练；预测模块用于基于时序特征和空间特征预测得到对应域下一时刻的网络流量。通过本发明提供的方法，实现目标域网络流量的预测。
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公开(公告)号：CN118433183A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410617407.2
申请日：2024-05-17
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L67/10 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/12 , G06N3/126
摘要： 本发明提供一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法和系统，所述方法包括：接收移动设备提出的DNN推理任务；获取包含中心云服务器、边缘服务器和移动设备的物理网络拓扑图；获取预设的用于多目标DNN推理任务部署寻优的种群数量和最大迭代次数；利用多目标遗传模型寻找优化的DNN推理任务部署，按照所述种群数量生成种群个体，对所有的种群个体进行多次迭代寻优，迭代达到所述最大迭代次数后，输出寻找到的优化后的DNN推理任务部署结果。其中，将所述物理网络拓扑图和所述DNN推理任务作为多目标遗传模型的输入，多目标遗传模型的多目标优化方向包含高运行可靠性和低延迟性，多目标遗传模型的约束条件包含推理总时延约束。
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公开(公告)号：CN118118421A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410169401.3
申请日：2024-02-06
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L47/11 , H04L47/122 , H04L47/2425 , H04L43/10
摘要： 本发明提供一种远程直接内存访问网络拥塞识别与控制方法及装置，所述方法包括：由目标远程直接内存访问网络的发送端向接收端发送网络质量轮询数据包；接收从所述发送端至所述接收端的所有路由路径中的各个交换机节点发送的携带对应链路的链路拥塞信息的反馈报文，基于所述反馈报文获得所有链路的链路拥塞信息；基于所述所有链路的链路拥塞信息进行链路拥塞识别并确定链路拥塞识别结果，基于所述链路拥塞识别结果采取对应的链路拥塞控制策略。通过以上方案，可以实现链路拥塞的精准控制，有效缓解RDMA网络拥塞，减少传输时延、提高网络带宽利用率。
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公开(公告)号：CN117914692A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311809325.X
申请日：2023-12-26
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L41/08 , H04L41/069 , H04L9/40 , H04L67/12
摘要： 本发明提供一种内置数据处理单元的安全数据的处理方法、系统及设备，属于网络安全技术领域，所述方法包括：基于第一硬件加速单元，将与安全数据匹配的初始剧本，作为安全数据的处理剧本；初始剧本是云平台发送的；基于第二硬件加速单元和处理剧本，向边缘侧的安全设备发送处理指令；其中，安全设备执行处理指令，以对安全数据进行处理，硬件加速单元包括第一硬件加速单元和第二硬件加速单元。本发明实施例基于硬件加速单元处理安全数据，加快了对安全数据的处理速度；基于初始剧本，自动匹配处理剧本，实现了对安全数据的自动化处理，提高了对安全数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN117714368A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311635255.0
申请日：2023-11-30
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L45/121 , H04L45/00 , H04L45/24 , H04L47/32 , H04L47/62
摘要： 本发明提供一种基于分段路由的确定性时延路由调度方法和系统，该方法包括：获取数据包并计算源节点到目标节点的最短时延路径。计算最短时延路径上每个中继节点的截止时间偏移向量，并将其写入数据包头部信息中。沿最短时延路径传输数据包，在中继节点排队前，计算数据包的丢弃概率，若概率高于随机生成数则在当前节点丢弃数据包。利用循环队列转发模型建立的三队列循环排队转发模型，计算数据包在每个中继节点应排入的队列，以最小化数据包在每个中继节点的排队时延。设定每个中继节点在其对应的截止时间偏移向量之前传输数据包。本发明能够满足确定性时延网络路由调度对低延迟和负载均衡的传输需求。
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公开(公告)号：CN117395202A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311148992.8
申请日：2023-09-06
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L47/19 , H04L47/762 , G06N3/092
摘要： 本申请提供一种面向流量处理的DPU资源调度方法及装置，方法包括：获取无线网络的当前流量信息和环境信息；采用设有优先经验回放池和深度神经网络的基于D3QN的DPU资源调度模型，根据当前环境信息和流量信息求解无线网络对应的多目标约束优化函数，得到针对当前的无线网络的DPU资源调度决策并基于在无线网络的基础设施层中选择服务器节点进行DPU资源部署，以基于部署的DPU资源用于处理流量信息。本申请结合DPU芯片的硬件优势，能够构建出低延迟、高负载下的流量智能管理方式，能够有效节省资源调度所需设备成本，能够充分利用硬件资源以提高资源利用率，并能够提高DPU资源调度的实时性、动态性及可扩展性。
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