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公开(公告)号：CN106638269A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710076358.6
申请日：2017-02-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: E01D4/00 , E01D15/133
Abstract: 本发明属于桥梁建筑技术领域，提供了一种用于面向比赛交通拥堵问题的临时拱桥，包括桥面、桥栏杆、桥墩和扣锁；所述临时拱桥的桥体由两节桥面拼接固定形成，所述桥面的一端放置在地面，另一端与另一个桥面相对接，两个桥面在对接处用扣锁固定连接；所述桥栏杆固定在桥面的两侧，并能够向桥面折叠，所述桥面也能够向下折叠存放；所述扣锁包括上夹板、下夹板和固定螺栓，使用时，上夹板和下夹板将两个桥面的对接处夹紧，通过固定螺栓压紧固定在一起；所述桥墩为可伸缩结构，位于两个桥面对接处的下方，支撑桥体；所述桥面在放置在地面的一端还设有压力检测报警器。该临时拱桥实现了在不影响日常交通的前提下正常进行比赛比赛。
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公开(公告)号：CN117880172A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410275181.2
申请日：2024-03-12
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SHA‑256哈希算法简化SR节点数的方法，包括以下步骤：S1，获取N个SR节点，对每个SR节点进行预处理，得到N个长度为512位的数据块；S2，创建一个长度为n的哈希表，每个槽位都对应一个可遍历的SR节点编号；S3，对每个数据块进行处理，得到256位哈希值；S4，将每个哈希值转换为可遍历的范围内，得到可遍历的SR节点编号；再判断SR节点编号对应的槽位是否为空，根据槽位是否是空位采取不同的措施，为该SR节点生成一个唯一的索引号。本发明能降低大规模网络拓扑的复杂性，使得网络管理和维护更为轻松，提高整体网络的可管理性。
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公开(公告)号：CN117313004B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311609569.3
申请日：2023-11-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种在物联网中基于深度学习的QoS流分类方法，该方法步骤包括以下步骤：（1）采集指定网络接口的流数据，对采集的数据包进行过滤，标识和分组每个数据包，并初步判断每个流数据的类型；（2）通过计算每个流数据对应的QoS属性值生成对应的QoS属性矩阵，并对QoS属性矩阵进行归一化处理，将不同特征的值范围统一，以此构建训练样本；（3）将归一化后QoS属性矩阵作为一维CNN模型的输入，以对应QoS流的类别作为输出对CNN模型进行训练；（4）使用网络数据采集工具实时采集流数据，按照步骤（2）计算归一化后的QoS属性矩阵，将归一化后的QoS属性矩阵输入到训练好的CNN模型中进行分类，得到当前时刻QoS流的类别。
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公开(公告)号：CN117240788B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311521178.6
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/10 , H04L47/25 , H04L47/2483
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公开(公告)号：CN117294643A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311575841.0
申请日：2023-11-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L45/302 , H04L45/00 , H04L45/02 , H04L45/12 , H04L45/76 , H04L47/6275 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN架构的网络QoS保障路由方法，根据网络拓扑信息，抽象成有向图，然后基于基于改经的k‑means算法将数据分为老鼠流、大象流、巨象流，定义流量传输的约束条件，构建DQN神经网络，以奖励函数R最大的动作所对应的最大Q值为目标训练DQN神经网络，得到QoS保障路由模型，得到最优路径权重值，根据Dijkstra算法确定数据包发送路径，最后将路径信息下发到交换机。本发明避免了传统K‑means算法对数据的处理不够稳健以及分类结果不够准确的情况。在DQN的神经网络训练时，从经验池中依据数据的优先性抽取数据，使得神经网络更加关注重要的数据，提高了神经网络的学习效率和算法的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116782181A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311064250.7
申请日：2023-08-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分簇和Q学习的车联网自适应路由方法，包括如下步骤：S1、创建邻居表；S2、计算每个车辆节点的紧密度指数；S3、对车辆节点进行分簇并对簇进行维护；S4、路边RSU根据簇头车辆节点的选择结果创建簇头车辆节点邻居表；S5、簇头车辆节点创建更新Q值表；S6、簇成员车辆节点进行路由请求；S7、对存储表CS进行更新；S8、簇成员车辆节点根据兴趣请求直接从簇头车辆节点获取所需最新内容数据包。本发明通过对具有相似移动模式、相近兴趣请求的的车辆节点进行分簇并建立与簇头车辆节点、路边RSU的通信，提高车辆节点间的连通性，提高车联网的移动性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN116781418A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311027822.4
申请日：2023-08-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/0876 , H04L43/04 , H04L41/16 , G06F18/2411 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络和SVM的SDN恶意控制器检测方法，包括：利用带内遥测技术获取SDN网络中ONOS控制器数据；从获取的数据中提取特征数据，并形成特征子图；利用注意力机制对特征数据赋予初始权重；利用多分类器SVM对带有初始权重的特征数据进行分类，输出分类结果。本发明的带内网络遥测能够对网络拓扑、网络性能和网络流量实现更细粒度的测量，对恶意控制器的检测提高的准确性；本发明引入注意力机制，为初始样本数据进行权重分配，可以提高检测效率。
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公开(公告)号：CN114745326B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210285756.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L45/745 , H04L45/7453 , H04L45/00 , H04L45/02 , H04L45/12
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的端到端路径计算方法，该方法包括(1)主机地址经过无偏散列函数产生随机数并存储于区块链数组中；(2)单域控制器检测目的主机是否在单域内，若在直接转发，若不在，进入步骤(3)；(3)构建多域拓扑结构，利用设计的最短路径算法，计算出起始节点至目的主机节点的最短路径。本发明结合区块链技术，单域控制器也作为区块链节点只需向区块链写数据，多余控制器作为轻节点，只需向单域控制器下发信息，相比较传统方法，减小了控制器负载；利用最短路径算法计算路径效率更高，提高了SDN网络的转发效率。
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公开(公告)号：CN114650257B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210271683.9
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L47/12 , H04L43/0852
Abstract: 本发明公开了一种基于RTT的SDN网络拥塞控制系统与方法，该系统包括网络信息获取模块，路由选择及速度计算模块和网络管理模块。网络信息获取模块中RTT检测子模块RTT检测子模块获取各类业务流量数据的实际RTT信息，拓扑信息获取子模块用于获取全局网络拓扑和相应链路的可用带宽信息。路由选择及速度计算模块中路由选择子模块根据业务需求和优先级，对比网络信息获取模块中各链路的可用带宽，选择链路构成路径，并计算该路径上的最大RTT时间；速度计算子模块拥有一套快速收敛算法，根据实际RTT时间和最大RTT时间的差异，通过调整发送端的发送速率来使实际RTT时间迅速收敛于最大RTT时间。所述网络管理模块用于向路径上各节点发送转发信息和数据包速率调整指令。
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