一种星载核心网用户面服务提供方法

    公开(公告)号:CN119135251B

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202411449129.0

    申请日:2024-10-16

    Abstract: 本申请公开了一种星载核心网用户面服务提供方法、系统及其策略模型的训练方法、装置、存储介质、设备和计算机程序产品,属于卫星通信领域,包括:响应于任务请求,将任务请求加入本地低轨卫星的任务队列,并在待机状态的情况下,将本地低轨卫星更新为服务状态;在服务状态的情况下,执行任务队列中的任务请求;在本地低轨卫星的待机状态的持续的待机时间,超过预设的待机时间阈值的情况下,将本地低轨卫星更新为关闭状态;在本地低轨卫星为关闭状态,并且任务队列中的任务请求的数量大于或等于预设的请求数量阈值的情况下,将本地低轨卫星更新为设置状态。解决了由于卫星移动速度快造成的星载核心网用户面服务的连续性不足的问题。

    一种星载核心网用户面服务提供方法

    公开(公告)号:CN119135251A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411449129.0

    申请日:2024-10-16

    Abstract: 本申请公开了一种星载核心网用户面服务提供方法、系统及其策略模型的训练方法、装置、存储介质、设备和计算机程序产品,属于卫星通信领域,包括:响应于任务请求,将任务请求加入本地低轨卫星的任务队列,并在待机状态的情况下,将本地低轨卫星更新为服务状态;在服务状态的情况下,执行任务队列中的任务请求;在本地低轨卫星的待机状态的持续的待机时间,超过预设的待机时间阈值的情况下,将本地低轨卫星更新为关闭状态;在本地低轨卫星为关闭状态,并且任务队列中的任务请求的数量大于或等于预设的请求数量阈值的情况下,将本地低轨卫星更新为设置状态。解决了由于卫星移动速度快造成的星载核心网用户面服务的连续性不足的问题。

    预训练AI模型在终端应用中微调的方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN119670837A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202311211028.5

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 一种预训练AI模型在终端应用中微调的方法、系统及装置,终端获取预训练AI模型,及对应所述预训练AI模型的至少一适配器,所述适配器为所述预训练AI模型在适用于预设的终端应用时涉及的子网络结构;所述终端将所述适配器嵌入到所述预训练AI模型中;所述终端将所述终端应用的数据输入到具有所述适配器的预训练AI模型中,进行微调。本申请还预设微调平台,所述微调平台面向预训练AI模型的不同终端应用,生成对应的适配器、及控制所述预训练AI模型及所述适配器的结合及后续对嵌入所述适配器的所述预训练AI模型在终端应用中的微调。本申请实现在终端侧的预训练AI模型的微调,避免终端应用的数据的泄露及节省网络资源。

    一种用户面功能选取方法和系统
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117880796A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311828936.9

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 本发明提供了一种UPF选取方法,应用于NWDAF,该方法包括:接收SMF发送的UPF选取请求;其中,所述SMF是在UE发起会话请求并被响应于所述会话请求的AMF选择用来构建和管理所述会话后发送的所述UPF选取请求;响应于所述UPF选取请求,根据预先基于核心网数据构建的通信知识图谱选取目标UPF,并将所述目标UPF信息返回给所述SMF,以使所述SMF发起对所述目标UPF的配置,使得所述目标UPF执行UPF实例配置,并将上下文信息同步至所述SMF以完成UPF实例部署。本发明缩短UPF的决策过程,能够快速、有效的完成用户面路径规划及会话建立,从而提高会话建立效率。

    网络状态信息获取方法及系统

    公开(公告)号:CN115314409B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202210851138.7

    申请日:2022-07-20

    Abstract: 本发明提供了一种网络状态信息获取方法及系统,涉及通信技术领域。方法包括:首先,第一用户面设备解析第一GTP‑U报文,并根据控制面设备预先下发的INT指示收集所述第一用户面设备的第一INT元数据,生成第二GTP‑U报文,并发送至第二用户面设备,然后,第二用户面设备解析第二GTP‑U报文,并根据INT指示收集第二用户面设备的第二INT元数据,并将第一INT元数据和第二INT元数据,发送给控制面设备,最后,控制面设备接收第一INT元数据和第二INT元数据,并储存在预设数据库中。在本申请中,通过收集各个用户面设备的INT元数据,实现了带内网络遥测在核心网中的应用,并且基于INT元数据能够实现高精度、多种类的业务流量的网络状态信

    一种基于非可靠传输协议的联邦训练加速方法

    公开(公告)号:CN116708200A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310719831.3

    申请日:2023-06-17

    Abstract: 本发明涉及机器学习和计算机网络技术领域,且公开了一种基于非可靠传输协议的联邦训练加速方法,通过设计基于拥塞反馈的非可靠层传输算法解决不确定性丢包下如何最大化完整层的接收率;通过设计一个基于层参数的联邦冻结训练框架保证在参数丢失下联邦训练的模型精度无损。该基于非可靠传输协议的联邦训练加速方法,设计了一种基于非可靠传输协议的可穿戴联邦训练加速技术。其关键思想是直接忽略这些网络侧丢失的参数,而不是对网络传输协议进行复杂的检测和重传操作,从而大大提高端到端网络吞吐量;然后,基于机器学习训练的参数冗余特性,接收端用前一轮参数替换网络丢包,并采用层冻结训练技术实现联邦学习在参数丢失下的高精度训练。

    一种基于价值图的智能网联驾驶规划方法

    公开(公告)号:CN114212107B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202111585921.5

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本发明是一种基于价值图的智能网联驾驶规划方法,涉及车联网技术领域。本发明在路口设置的边缘计算节点中基于区域内交通元素的特征计算通行势图,基于区域内静态特征计算路面基图,基于区域内所有车辆的历史轨迹,计算不可观测因素对通行价值的影响,获得通行价值底图,将三个图叠加形成通行价值图传输给车辆;车辆探测周围区域中的交通元素计算局部通行势图,并更新通行价值图,进行路径规划。本发明方法通过价值图完成车载设备与边缘计算协同,降低了路面交通态势数据维度,扩大了车辆感知范围,为车辆提供更丰富的环境信息,提高了路径规划的质量,也降低了车路通信的带宽需求,降低了车载终端处理的复杂度,减少对车辆的算力需求。

    一种基于价值图的智能网联驾驶规划方法

    公开(公告)号:CN114212107A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111585921.5

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本发明是一种基于价值图的智能网联驾驶规划方法,涉及车联网技术领域。本发明在路口设置的边缘计算节点中基于区域内交通元素的特征计算通行势图,基于区域内静态特征计算路面基图,基于区域内所有车辆的历史轨迹,计算不可观测因素对通行价值的影响,获得通行价值底图,将三个图叠加形成通行价值图传输给车辆;车辆探测周围区域中的交通元素计算局部通行势图,并更新通行价值图,进行路径规划。本发明方法通过价值图完成车载设备与边缘计算协同,降低了路面交通态势数据维度,扩大了车辆感知范围,为车辆提供更丰富的环境信息,提高了路径规划的质量,也降低了车路通信的带宽需求,降低了车载终端处理的复杂度,减少对车辆的算力需求。

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