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公开(公告)号：CN118400336B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410866258.3
申请日：2024-07-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态缓存的主动队列管理方法，通过针对流量队列执行动态缓存策略；然后构建DQN环境，学习得到最优丢包策略；构建DQN智能体，采用#imgabs0#策略来选择能够使总奖励函数最大化的动作；最后构建由策略网络和价值网络构成的深度确定性策略梯度网络，并采用经验回放机制训练深度确定性策略梯度网络，得到动态缓存的主动队列管理模型,利用动态缓存的主动队列管理模型，以当前流量队列为输入，得到缓存内流量队列管理策略。本发明采用的缓存容量更低，能够有效降低路由器等转发设备的硬件成本，实现更低的平均传输时延和平均时延抖动，具有降本增效的优势。
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公开(公告)号：CN118400337A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410866271.9
申请日：2024-07-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/50 , H04L47/24 , H04L67/568 , H04L41/0896
Abstract: 本发明公开了一种面向差异化QoS保障的链路汇聚节点缓存方法，首先将进行差异化业务分类；然后构建训练数据集，之后构建DQN缓存调整神经网络，将汇聚节点的缓存空间作为环境，将缓当前队列长度、出队速率、当前排队时延作为状态空间，定义动作空间为增大或减小缓存容量，设置总奖励，选择当前状态下奖励函数最大化的动作，训练DQN缓存调整神经网络：主Q网络用于评估当前策略，计算当前状态下动作的Q值与目标Q值之间的损失，不断更新主Q网络，得到面向差异化QoS保障的链路汇聚节点缓存模型；输出缓存策略。本法发明能有效提升主动队列管理算法的传输时延、吞吐量、丢包率的性能，从而为差异化业务的QoS保障提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN118175082A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410581900.3
申请日：2024-05-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于状态图模型的网络分簇式路由快速收敛方法，首先，基于战术通信网络，构建网络拓扑图，计算链路状态和节点状态，构建通信网络的状态图模型，以评估当前网络状态；然后，基于状态图模型的簇头自举算法，确定节点是否担任簇头角色；接着，基于状态图模型的入簇算法，进行单一簇的路由收敛；基于状态图模型的簇间连接算法，维护簇间连接，进行网络的分簇式路由收敛。在此基础上，本发明改进战术通信网络OSPF协议，在极低的路由开销下提升了路由收敛的时效性，大大增加了有效数据的传输时间，从而保障了复杂战场环境下的路由快速收敛，为智能陆战系统提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN116566906A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310809767.8
申请日：2023-07-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/12 , H04L47/6295 , H04L47/24
Abstract: 本发明公开了一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法及系统，涉及路由器队列管理和拥塞控制技术领域，用以增强指挥控制网络下异构链路汇聚节点队列管理对队列状态的敏感度，进而增强主动队列管理的控制力度，利用平均队列长度表征队列变化的长期状态，利用队列长度变化率表征队列变化的瞬时状态，并且将两者相结合构建了队列状态判定模型，并给出了突发容忍、突发抑制、衰减容忍、衰减抑制、队列平稳五种队列状态的判定依据；在此基础上，结合队列状态判定结果设计具有自适应调整能力的丢弃概率函数，进行主动队列管理，实现对网络流量服务质量的可靠保障。
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公开(公告)号：CN116566903A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310815822.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/10 , H04L47/2441 , H04L43/0852 , H04L43/0876
Abstract: 本发明公开了一种指控网络异构链路汇聚流量的端到端时延分析方法，包括：将指挥控制网络中的时延敏感流量建模为MMPP流量，将指挥控制网络中的带宽敏感流量和尽最大努力交付流量建模为fBm流量，分别推导三种流量的随机到达曲线和有界函数，计算状态时变的通信链路为异构链路汇聚流量提供的总服务速率平均值，分别推导异构链路汇聚节点为三种流量提供的随机服务曲线，基于随机到达曲线和随机服务曲线，推导三种流量端到端时延，并进行性能分析；本发明所设计的方法解决了复杂多维、瞬时涌现的流量到达过程和接续传输、状态时变的系统服务过程导致端到端时延难以精准评估的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115277354B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210910664.6
申请日：2022-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L41/06 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/16 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/2411 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N20/10
Abstract: 本发明属于指挥控制网络管理技术领域，具体涉及一种面向指挥控制网络管理系统的故障检测方法，具体包括以下步骤：S1：构建指挥控制网络故障管理系统架构；S2：获取原始故障网络数据集，对数据集进行归一化预处理；S3：对预处理后的数据集运进行数据集的特征降维；S4：构建SVM模型，将SVM应用于指挥控制网络故障检测中；S5：选取SVM模型中需要优化的参数作为评价算法预测性能的性能指标；S6：运用决策灰狼优化算法优化SVM模型中的参数，进行网络故障检测；通过对指挥控制网络系统采集得到的数据进行预处理，本发明提出的方法处理的网络故障数据集相较于原始数据集能够训练出更佳性能的机器学习模型，有效提高了网络故障检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111385145B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010143787.2
申请日：2020-03-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/0876 , H04L43/026 , H04L47/2483 , H04L47/2441
Abstract: 本发明公开了一种一种基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据集采集；(2)数据预处理；(3)平衡数据集；(4)自动提取特征；(5)识别流量；(6)对获得的指标结果分析，并选取合适的参数，优化算法。本发明解决了由于样本类别不平衡造成模型欠拟合或过拟合的问题，识别率高，误报率低，适用于对数据集的类别不平衡性和特征提取困难的加密流量识别。
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公开(公告)号：CN112769619B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110021897.6
申请日：2021-01-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/147 , G06N20/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于决策树的多分类网络故障预测方法，通过对预设数据集内各个样本所对应的网络状态类型，构建与各个网络状态类型一一对应的各个大类，分别将各个大类构建为将所对应网络状态类型作为一大类中的一小类和预设数据集中除该网络状态类型以外、其余各个网络状态类型的非一小类，根据一小类和非一小类的类中心确定各个大类的类间距，并按照类间距从大到小的顺序，调取预设数据集内的各个大类所对应的网络状态的样本进行机器学习，获得各个网络状态类型所对应的网络分类模型，根据网络状态类型之间的排序、以及各个网络状态类型分别所对应的网络分类模型，构建多分类网络故障决策树模型。
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公开(公告)号：CN114666230B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210568365.9
申请日：2022-05-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/142 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种基于修正因子的网络流量灰色预测方法，基于构建好的网络拓扑结构和它的原始流量序列，对原始流量序列进行归一化，构造并初始化修正因子的缓冲算子函数，对归一化流量序列中的每个元素施加缓冲算子函数，获得预处理流量序列，之后对预处理流量序列实施灰色预测，得到当前流量预测序列，计算归一化流量序列与预测流量序列的均方误差，对修正因子的值进行迭代更新，获得最优修正因子以及该修正因子对应的预测流量序列，对预测流量序列进行反归一化，得到最终预测流量序列，本发明提出的一种基于修正因子的网络流量灰色预测方法，在保证流量预测算法复杂度较低的前提下，实现对复杂网络流量的高精度预测。
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公开(公告)号：CN111327631B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010143788.7
申请日：2020-03-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TCP和UDP的秘密信息传输方法及其系统，包括以下步骤：(1)建立隐信道；(2)对待发送的秘密信息明文B进行加密，生成组秘密信息密文S；(3)通过编码将秘密信息密文S嵌入到TCP和UDP发送窗口序列中，使之随着TCP和UDP数据包一起传输；(4)对已收的TCP和UDP报文序列进行反向解码和解密，得出秘密信息明文B。本发明在传输层协议TCP和UDP数据包的发送序列中引入信息编码技术来构建隐信道，对秘密信息的传输更加简便高效，不仅避免了给现有TCP连接信道带来额外的通信负荷，而且引入信息校验机制，进一步提高了秘密信息传输的隐蔽性和鲁棒性。
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