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公开(公告)号：CN115202863A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210531500.2
申请日：2022-05-16
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F9/50 , H04L67/12 , H04L67/1097
Abstract: 本申请提供一种任务卸载方法、电子设备及存储介质，该方法包括：根据任务资源需求、空余计算资源和单位资源成本确定第一层卸载率，并且确定若干个目标卸载车辆和各个目标卸载车辆对应的第二层卸载率；根据第一层卸载率和第二层卸载率引导任务车辆将区块生成任务卸载至路侧单元以及各个目标卸载车辆中进行处理；接收路侧单元以及各个目标卸载车辆的任务处理结果，形成目标任务结果；生成目标区块，并对目标区块进行验证，若目标区块验证通过，则将目标区块添加至主侧区块链中存储辅助驾驶数据。本申请提供的方案能够提升区块的生成效率，提升辅助驾驶数据的可信存储效率。
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公开(公告)号：CN115134829A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210583735.6
申请日：2022-05-25
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明提供一种移动业务边缘协作卸载方法、装置、设备及介质，包括：将多个边缘节点进行聚类，得到节点簇，每个节点簇中的节点组成边缘节点协作域；根据边缘协作服务域的服务能力和待处理移动业务的任务信息，确定待处理移动业务的卸载决策；将卸载决策下发至边缘协作服务域对应的目标移动终端，以供目标移动终端将待处理移动业务上传至卸载决策对应的边缘节点进行协助处理；其中，卸载决策包括卸载模式、卸载位置和服务路径，服务能力是基于边缘协作服务域中边缘节点的数量、剩余的计算能力和预先缓存的服务组件确定的。本发明实现适当的能量时延权衡，最小化平均执行时间和能量消耗。
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公开(公告)号：CN112579194A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011359457.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于时延和事务吞吐量的区块链共识任务卸载方法及装置，其中方法包括：基于预设的马尔可夫决策过程MDP，获得当前时刻的当前信道条件、MEC服务器的当前可用计算资源和各个第二移动设备的当前信任值，作为当前马尔可夫状态；MDP中包括：预设的状态空间，预设的奖励函数以及预设的动作空间；将当前马尔可夫状态，输入预设的异步的优势行动者评论家算法A3C模型中，以使该A3C模型基于奖励函数计算奖励，基于奖励获得并输出与当前马尔可夫状态对应的目标动作。本发明实施例能够在降低区块链系统中对区块链共识任务的处理时延的基础上提高事务吞吐量。
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公开(公告)号：CN115134829B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210583735.6
申请日：2022-05-25
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明提供一种移动业务边缘协作卸载方法、装置、设备及介质，包括：将多个边缘节点进行聚类，得到节点簇，每个节点簇中的节点组成边缘节点协作域；根据边缘协作服务域的服务能力和待处理移动业务的任务信息，确定待处理移动业务的卸载决策；将卸载决策下发至边缘协作服务域对应的目标移动终端，以供目标移动终端将待处理移动业务上传至卸载决策对应的边缘节点进行协助处理；其中，卸载决策包括卸载模式、卸载位置和服务路径，服务能力是基于边缘协作服务域中边缘节点的数量、剩余的计算能力和预先缓存的服务组件确定的。本发明实现适当的能量时延权衡，最小化平均执行时间和能量消耗。
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公开(公告)号：CN116405977A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211538198.X
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京邮电大学 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司 , 国家电投集团河南电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种移动终端资源分配方法及装置，该移动终端资源分配方法包括：向第一终端发送第一参数；接收第一终端发送的第二参数和第三参数；基于联邦学习训练模型，对第二参数和第三参数进行聚合处理，得到全局参数；基于全局参数，更新联邦学习训练模型。本发明所述方法将联邦学习训练模型的第一参数下发至第一终端和第二终端进行协作训练，并对由协作训练得到第二参数和第三参数进行聚合处理以获取新的全局参数，实现了移动终端对资源的充分利用和车辆训练的高效协同，从而优化了车联网资源的分配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113114762B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110388501.1
申请日：2021-04-12
Applicant: 北京邮电大学 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L67/1001 , H04L67/566 , H04L67/568 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供的数据缓存方法及系统，可以获取边缘缓存服务器ECS存储的数据请求对应的请求信息；根据ECS或MCD服务的区域内MUE的总数量和ECS或MCD服务的区域内预设时间段内发送数据请求的MUE的数量，计算数据请求的流行度；将流行度输入预先训练好的深度强化学习模型DRL模型中，得到目标数据对应的分配策略；若分配策略为是，则根据分配策略向ECS或MCD缓存目标数据，以使ECS或MCD在接收到指定MUE发送的数据请求后向指定MUE反馈目标数据。从而可知保证数据请求的分配策略满足MCD服务的区域内数据请求的实际情况，在MCD接收到数据请求后反馈对应的请求数据，从而减小相应时延，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN110753065B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201911032287.5
申请日：2019-10-28
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种网络行为检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据待检测用户的网络行为，确定待检测用户的待检测行为特征向量，根据待检测行为特征向量，以及，预先确定的聚类模型，确定待检测行为特征向量的所属类簇，其中，聚类模型为根据多个用户的历史网络行为以及基于拉普拉斯映射的近邻传播聚类算法确定的模型，聚类模型包括类簇以及类簇中心，当待检测行为特征向量与所属类簇的中心的距离大于预设阈值时，确定待检测行为特征向量对应的行为为攻击行为。通过基于拉普拉斯映射的近邻传播聚类算法确定出的聚类模型对用户的网络行为进行检测，该检测方法检测效率及检测准确率均较高。
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公开(公告)号：CN112737854A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011627202.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于能耗和服务质量的服务链迁移方法及装置，方法包括：确定目标服务功能链及待迁移VNF，其中，目标服务功能链包含多个服务请求，每一服务请求由多个特定顺序的VNF组成；以目标服务功能链的资源需求、服务质量需求、网络中各服务器节点的资源容量限制为约束，根据预先构建的迁移成本优化模型，计算最小化迁移成本的服务迁移策略，所述服务迁移策略包含待迁移VNF的目标服务器节点，其中，迁移成本优化模型是基于服务迁移的能耗成本、服务质量损失、以及周期性流量模式构建的。实现对NVF迁移过程中的能耗和QoS损失进行均衡优化，以减小迁移成本。
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公开(公告)号：CN111953759A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010770330.4
申请日：2020-08-04
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明实施例提供的基于强化学习的协同计算任务卸载和迁移的方法及装置，通过使用云边端协同网络中用户终端及服务器执行任务能耗及任务传输能耗，用户终端及服务器执行任务时延、任务传输时延及EN到云端服务器的时延，在能耗约束下，基于延迟成本最小化为目标，完成对用户设备端、云端、边缘端的能耗和延迟成本的优化，从而得到最优任务卸载和迁移策略。这样可以通过云边端协同网络，在优化能耗和延迟的基础上，协同目标端卸载任务，节省任务计算的端到端时延，优化网络能耗；并且，对任务迁移的边缘节点，通过任务迁移，提升边缘端的资源利用率，从而提升了云边端协同网络的资源利用率。
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公开(公告)号：CN109547431A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811376507.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法，包括四个步骤：S1，获取网络安全态势要素，构成训练样本集和测试样本集，确定BP神经网络结构S2，利用布谷鸟搜索（CS）算法寻找最优的初始权值和阈值S3，引入动量因子和陡度因子改进BP神经网络S4，对改进后的BP神经网络进行训练，最后将训练好的网络用于网络安全态势评估，得到最终的态势值和安全等级。本发明利用改进BP神经网络实现网络安全态势精准的定量评估，降低传统评估方法中专家观点的主观影响，客观全面地反映了网络安全整体状况；结合布谷鸟搜索算法、引入动量因子和陡度因子对其进行改进，加快了收敛速度，减少了时空开销，提高了网络安全态势评估的准确性和实用性。
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