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公开(公告)号：CN114051273B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111313384.9
申请日：2021-11-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的大规模网络动态自适应路径规划方法，首先建立态势信息管理系统；对节点态势信息进行采集和预处理，并使用特定组播机制更新并获取全局态势信息，然后构建适用于大规模网络的态势信息模型；最后基于深度学习提取环境特征，引入决策开关机制对问题规模进行稀疏化处理；基于所述决策开关机制设计路由机制可扩展的网络层子系统，并提出动态自适应路径规划方法；本发明提出了一种新兴的适合大规模网络的态势信息建模方法和态势更新维护机制，并引入一种基于深度学习的大规模网络动态自适应路径规划方法，降低了大规模网络的问题复杂度和整体系统开销，解决了高动态环境适应能力不足的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114050961B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202111314346.5
申请日：2021-11-08
Applicant: 南京大学
IPC: H04L41/046 , H04L41/082 , H04L41/122 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种大规模网络仿真系统及资源动态调度分配方法，所述仿真系统包括仿真场景逻辑平面、仿真控制平面、仿真数据平面、仿真存储平面和仿真决策平面；仿真场景逻辑平面根据实际业务场景生成底层网络模型，并将用户的业务请求抽象为虚拟网络模型，发送至仿真决策平面；仿真决策平面结合虚拟网络请求测试集和底层网络模型训练虚拟节点映射模型，并训练虚拟链路映射模型；随后依据仿真存储平面最新的底层网络资源状态矩阵，对虚拟网络请求生成决策，将决策方案发送给仿真控制平面；仿真控制平面根据映射方案，更新底层网络的资源状态矩阵，并将最新的资源状态存储至仿真存储平面，可以有效解决大规模网络资源的动态调度和管理问题。
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公开(公告)号：CN114050961A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111314346.5
申请日：2021-11-08
Applicant: 南京大学
IPC: H04L41/046 , H04L41/082 , H04L41/122 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种大规模网络仿真系统及资源动态调度分配方法，所述仿真系统包括仿真场景逻辑平面、仿真控制平面、仿真数据平面、仿真存储平面和仿真决策平面；仿真场景逻辑平面根据实际业务场景生成底层网络模型，并将用户的业务请求抽象为虚拟网络模型，发送至仿真决策平面；仿真决策平面结合虚拟网络请求测试集和底层网络模型训练虚拟节点映射模型，并训练虚拟链路映射模型；随后依据仿真存储平面最新的底层网络资源状态矩阵，对虚拟网络请求生成决策，将决策方案发送给仿真控制平面；仿真控制平面根据映射方案，更新底层网络的资源状态矩阵，并将最新的资源状态存储至仿真存储平面，可以有效解决大规模网络资源的动态调度和管理问题。
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公开(公告)号：CN110278048A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910336423.3
申请日：2019-04-24
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出一种基于分簇算法的分级Ad Hoc网络时间同步方法，该方法通过提出一种新的Ad Hoc网络分簇方法、以及采用新的IEEE1588最佳主时钟算法，将时间同步过程与分簇组网过程联系在一起，大大节约了两者所需消耗的带宽和能量。在最佳主时钟算法中以加权的形式考虑了节点移动、网络拓扑变化对于同步精度的影响，通过分簇分过程进行时间同步，使得该方法能够适用于规模较大的网络中。
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公开(公告)号：CN114051273A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111313384.9
申请日：2021-11-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的大规模网络动态自适应路径规划方法，首先建立态势信息管理系统；对节点态势信息进行采集和预处理，并使用特定组播机制更新并获取全局态势信息，然后构建适用于大规模网络的态势信息模型；最后基于深度学习提取环境特征，引入决策开关机制对问题规模进行稀疏化处理；基于所述决策开关机制设计路由机制可扩展的网络层子系统，并提出动态自适应路径规划方法；本发明提出了一种新兴的适合大规模网络的态势信息建模方法和态势更新维护机制，并引入一种基于深度学习的大规模网络动态自适应路径规划方法，降低了大规模网络的问题复杂度和整体系统开销，解决了高动态环境适应能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN110278048B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201910336423.3
申请日：2019-04-24
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出一种基于分簇算法的分级Ad Hoc网络时间同步方法，该方法通过提出一种新的Ad Hoc网络分簇方法、以及采用新的IEEE1588最佳主时钟算法，将时间同步过程与分簇组网过程联系在一起，大大节约了两者所需消耗的带宽和能量。在最佳主时钟算法中以加权的形式考虑了节点移动、网络拓扑变化对于同步精度的影响，通过分簇分过程进行时间同步，使得该方法能够适用于规模较大的网络中。
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