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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
Applicant: 北京邮电大学
IPC: B60W60/00
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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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
Applicant: 北京邮电大学
IPC: B60W60/00
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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公开(公告)号：CN113852693A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111127108.3
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本申请公开了一种边缘计算服务的迁移方法，其特征在于，在云计算中心设置若干中心控制节点进行迁移服务的锁定，在边缘节点上设置使用sidecar模式部署的用户接入层管理，方法包括：迁移前的第一边缘节点接收用户终端上报的自身状态和向第二边缘节点的服务迁移请求，当确定允许进行服务迁移后，所述第一边缘节点获取第二边缘节点的地址发送给所述用户终端，所述中心控制节点锁定所述服务迁移，拒绝服务迁移过程中所述用户终端相同方向上其他服务的迁移请求；所述第一边缘节点中断要迁移的服务，并将该服务的迁移数据发送给所述第二边缘节点，用于所述第二边缘节点在接收到所述用户终端的服务请求后恢复中断的服务。应用本申请，能够大大降低迁移时延，并保证迁移数据的一致性。
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公开(公告)号：CN113032133A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201911343242.X
申请日：2019-12-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施方式公开了一种基于边缘计算的车联网目标检测服务协同方法和装置。确定车辆从第一位置移动到第二位置的规划路径及沿着所述规划路径所途经的多个边缘服务器；确定当车辆沿着规划路径行驶过程中每次边缘服务器切换时的多个目标检测服务候选提供方案及每个目标检测服务候选提供方案的成本值；从每次边缘服务器切换时的多个目标检测服务候选提供方案中分别选中目标检测服务提供方案，以使得整个规划路径中所选中的各个目标检测服务提供方案的成本值的总和最小。可以提高车辆的体验质量。
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公开(公告)号：CN112966811A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110155686.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种在MTL卷积神经网络中任务冲突的解决方法及网络，在MTL卷积神经网络的共享浅层中包括训练得到的调制模块，所述调制模块针对不同任务在共享浅层中确定对应的子网结构，将任务的任务信息输入到对应的子网结构进行卷积处理，及经过调制模块的调制后，再输出到该任务的任务特定层处理后，输出任务结果，采用MTL卷积神经网络损失函数的梯度反向传播方式对处理结果进行反向传播，调整MTL神经网络的参数，其中，调制模块的训练过程与共享浅层的训练采用多任务并行学习方法同时进行，对上述过程循环多次进行，直到MTL卷积神经网络的参数收敛为止，得到训练好的MTL卷积神经网络。这样，避免多任务并行学习的冲突，提高训练得到的MTL卷积神经网络处理不同任务时的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112929223A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110249146.X
申请日：2021-03-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于联邦学习方式训练神经网络模型的方法及系统，本发明实施例在训练神经网络模型时，云服务器选取广域网内已有的至少一个局域网，云服务器将当前神经网络模型发送给所述局域网，由所述局域网在局域网内对该神经网络模型进行多个本地参与设备的联邦学习，并聚合为所述局域网改进的神经网络模型后，提供给云服务器；云服务器将接收到的局域网改进的神经网络模型进行聚合后，得到全局改进的该神经网络模型。这样，本发明实施例就可以在减少跨广域网通信量的前提下，实现基于联邦学习方式训练神经网络模型，提高训练速度及节省成本。
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公开(公告)号：CN111158707B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911356986.5
申请日：2019-12-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施方式公开了一种边缘计算环境下的卸载方法和装置。确定包含每个卸载任务的初始可行卸载策略的策略集，确定执行该策略集时的第一终端能效；随机选择卸载任务，改变该随机选择的卸载任务的初始可行卸载策略，确定当执行该包含改变后可行卸载策略的策略集时的第二终端能效；基于第一终端能效和第二终端能效的差值生成随机变量，依据随机变量为概率，在策略集中利用改变后可行卸载策略替换初始可行卸载策略；当第一终端能效和第二终端能效的差值的绝对值大于预定的门限值时，返回执行直到第一终端能效和第二终端能效的差值的绝对值小于等于预定的门限值后，再向每个边缘服务器广播策略集。本发明实施方式可以提高终端的能源效率。
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公开(公告)号：CN112153221A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010976683.X
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于社交网络图计算的通信行为识别方法，属于通信社交领域；首先，利用数据流接口抓取海量用户的通信记录，以所有用户为节点，用户间的通信行为为边构建通信社交网络；然后根据牛顿冷却定理，针对某时刻t进行每两个用户间亲密度的初始值计算；并根据通信社交网络，通过游走采样法初步挖掘目标用户A的社交子图：接着利用图卷积模型对社交子图中各节点交互进行建模，完成各节点状态的更新；同时，利用概率图模型通过马尔可夫随机场完成社交子图中各节点状态的更新；最后将各用户对应的两个节点状态的更新结果进行拼接，输入多范围门控单元，利用端到端学习法，输出概率结果进行名单的划分；本发明能实现实时有效的诈骗检测。
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公开(公告)号：CN112153220A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010872161.5
申请日：2020-08-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社交评价动态更新的通信行为识别方法，属于网络欺诈识别、深度学习和通信社交技术领域。首先对目标用户A向用户B呼出的全量通话话单中统计通信指标，得到用户间量化的通信满意度。根据通信满意度结合历史亲密度，对当前周期的用户A和用户B之间亲密度进行迭代更新。同时将用户A以及每个交互用户各自对应的个体特征向量，以及与每个交互用户更新后的亲密度建立通信社交网络，计算每个交互用户对用户A的局部信任度，结合用户A与每个交互用户的亲密度向量，得到用户A的局部推荐信任度。最后对用户A的置信度进行更新，判断更新后的用户A是否为疑似诈骗用户，重复上述方法，统计出疑似诈骗用户名单。本发明为用户构建了一个安全的通话环境。
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公开(公告)号：CN112073980A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010876912.0
申请日：2020-08-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种移动边缘计算的服务迁移方法和系统，其中方法包括：当用户的移动边缘计算节点需要切换时，对于当前为该用户执行的每个服务s，所述切换的源节点将该服务s的服务迁移信息发送给所述切换的目标节点；所述服务迁移信息包括：所述服务s的应用程序接口集合中当前最新执行完成的应用程序接口APIi的计算结果α以及所述应用程序接口集合中当前未执行完成的所有应用程序接口API的接口信息和执行顺序信息；所述目标节点根据所述服务迁移信息，继续为所述用户执行所述服务s。采用本发明，可以有效降低服务迁移时延。
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