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公开(公告)号：CN114845400B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210322011.6
申请日：2022-03-29
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/50 , H04W72/542 , G06N3/0442 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供了一种基于FlexE的资源分配方法及系统，方法包括获取每种业务类型中不同切片服务的流量数据；根据切片服务的历史流量及当前流量数据，预测每个切片服务流量变化周期，对于需要实时监控业务，实时计算分配带宽；为每种业务类型设置权重因子，计算每种业务的加权、时延以及实际分配带宽三者的乘积值，按照乘积值的大小顺序进行带宽分配。本发明基于FlexE切片离散资源动态分配，考虑了多业务多切片的场景，建立监控周期列表，使得不同切片具有不同的监控周期，基于根据业务的实际流量到达与时延需求得到实际需要分配的离散带宽，在满足不同业务的服务质量带宽与时延需求的同时，丢包率减少，资源利用率提高，监控成本减少。
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公开(公告)号：CN117192589A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311050551.4
申请日：2023-08-21
Applicant: 中交星宇科技有限公司 , 北京邮电大学 , 中国交通信息科技集团有限公司 , 北京度位科技有限公司
IPC: G01S19/48 , G01S5/02 , G01C21/00 , G01C21/20 , G06F18/25 , G06F17/11 , G06F30/27 , H04W64/00 , H04B17/318
Abstract: 本发明涉及卫星导航技术领域，尤其是涉及一种基于神经网络的5G+北斗融合定位方法，包括：S1：选取UE待定位区域参考点，获取BDS信号的TOA数据以及5G信号的RSS数据，建立指纹数据库，训练系统模型；S2：捕获并跟踪BDS信号，获得UE所处位置的TOA值，然后通过卡尔曼滤波器进行滤波，消除一部分TOA中噪声；S3：测量UE所处位置的RSS值，通过RSS指纹神经网络实现位置粗估计；S4：融合BDS信号的TOA与5G信号的RSS，通过数据融合定位网络获取UE精确位置。
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公开(公告)号：CN112532713B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202011334160.1
申请日：2020-11-25
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种区块链的抗分叉检测方法及装置，该方法包括获取共识任务，对待检测的区块链的各节点进行划分，确定出第一节点集群和多个第二节点集群，根据共识任务，控制第一节点集群选择性的向多个第二节点集群进行分叉攻击，确定出区块链中各节点共识后的账本状态，确定区块链中各节点共识后的账本状态是否一致，若不一致，则确定区块链不具备抗分叉特性。通过控制部分节点选择性的对其它节点集群户型分叉攻击，进而通过观察攻击后的各节点的账本状态来判断分叉发生情况，从而实现检测区块链的抗分叉特性，由于无需在生产环境下通过海量的区块数据来检测区块链的抗分叉性能，可以节省系统的开销，降低区块链网络的负担。
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公开(公告)号：CN115567228B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211561392.X
申请日：2022-12-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1042 , H04L67/1074
Abstract: 本发明提供一种数据传输方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域；所述数据传输方法应用于私有链网络的节点，包括：从公有链网络获取第一区块；在第一区块有效的情况下，调用私有链网络对用户请求进行处理，生成目标数据；从私有链网络的L个第一节点中确定K个随机潜在提出节点；调用各第一节点利用流言协议对各随机潜在提出节点发送的第二区块进行聚合签名，基于签名结果确定目标提交节点和目标区块；调用目标提交节点将响应信息提交至公有链网络。通过上述方法，基于随机潜在提出节点，可以避免DDoS攻击；基于流言协议的聚合签名机制，生成无序的聚合签名，增强了共识协议的可扩展性，提高跨链传输过程中目标数据的安全性。
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公开(公告)号：CN115412482B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211353338.6
申请日：2022-11-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种算力路由方法、装置、电子设备和存储介质，其中，所述方法包括：接收待转发数据包，其中，待转发数据包包括IP报文；在IP报文中插入第一交换设备的网络信息并将重新封装得到封装后数据包；基于第二交换设备收集封装后数据包中的网络信息并将网络信息发送至控制器；订阅算力资源信息并将算力资源信息发送至控制器；构建全局网络拓扑图，其中，全局网络拓扑图包括多个节点；基于网络信息为各个节点规划一般路由表；基于网络信息和算力资源信息为各个节点规划算力路由表；基于请求类型为待转发数据包匹配目标路由路径，其中，目标路由路径根据一般路由表或算力路由表确定。通过本发明能够保证网络内算力资源的协同调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115426327A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211372834.6
申请日：2022-11-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种算力调度方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：算力节点和接入终端利用L4网络协议向交换机发送算力信息；交换机将算力信息上传至分布式SDN子控制器；分布式SDN子控制器利用带内网络遥测技术收集交换机的交换机状态信息和网络质量信息；分布式SDN子控制器将算力信息、交换机状态信息和网络质量信息上传至SDN主控制器；SDN主控制器根据算力信息、交换机状态信息、网络质量信息以及SDN主控制器的主控制器信息，确定算力调度策略。实现高效、稳定地收集算力信息，结合交换机状态信息、网络质量信息和主控制器信息生成算力调度策略，有效提高了算力调度效率。
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公开(公告)号：CN114760174A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210666241.4
申请日：2022-06-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种调制识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及无线网络频谱技术领域，所述方法包括：接收vRAN基站发送的OTFS通感一体化信号并进行解调，其中，OTFS通感一体化信号在时延‑多普勒域传输；基于解调的OTFS通感一体化信号，确定IQ样本，其中，基于空中计算确定IQ样本的高阶累积量；基于IQ样本的高阶累积量，确定IQ样本的全局特征；确定IQ样本的局部特征；将串联的IQ样本的全局特征和局部特征进行调制识别，获取调制识别结果。本发明可提高调制识别效率和精度、降低通信时延和误差，实现通信、感知、计算一体化，提高通信可靠性。
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公开(公告)号：CN112579544A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011506661.3
申请日：2020-12-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/172 , H04N21/231
Abstract: 本发明提供一种文件缓存方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收用户设备发出的目标文件请求信息；基于自身的缓存情况及所述目标文件请求信息，确定未缓存目标文件，则向服务器发送目标文件请求信息；获取目标文件，其中，目标文件是所述服务器基于所述目标文件请求信息计算获得的；若确定需要对目标文件进行缓存，则缓存目标文件。本发明通过利用服务器计算获得目标文件，并在缓存目标文件前首先进行判断是否缓存，充分利用无线网络的优势，在有效降低前传链路开销的基础上，充分利用边缘网络设备的计算和存储能力，合理地进行缓存调度，提高边缘网络设备的计算和存储能力的利用率。
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公开(公告)号：CN112364304A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011306835.1
申请日：2020-11-20
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种区块链的日蚀攻击检测方法及装置，其中方法为：针对连续N个第一时刻中任一第一时刻，基于已训练长短期记忆网络LSTM，根据区块链节点在所述第一时刻之前连续M个第二时刻的M个实际的数据包特征向量，确定所述区块链节点在所述第一时刻预测的数据包特征向量；根据所述第一时刻预测的数据包特征向量和所述第一时刻实际的数据包特征向量，确定所述第一时刻的误差向量；根据所述N个第一时刻的N个误差向量，确定所述区块链节点是否受到日蚀攻击。上述方法应用于金融科技(Fintech)时，不会因为某一个数据包的预测准确与否影响全局判断，减少了日蚀攻击误报的几率。
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公开(公告)号：CN112054967A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010791283.1
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/851 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种网络流量分类方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取基于损失函数训练后的目标分类模型；基于所述目标分类模型，对待分类流量数据进行分类；其中，所述损失函数基于网络流量数据中训练样本的权重参数确定。本发明实施例通过基于分类模型的训练样本权重参数确定损失函数，通过损失函数训练后的目标分类模型对待分类流量数据进行分类，解决了模型训练时样本不平衡的问题和正负样本比例失衡的问题，保证了小类数据集的分类性能，提供分类结果的准确率。
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