公开(公告)号：CN118574150B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411029065.9

申请日：2024-07-30

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 杜星葵 ,  刘春生 ,  束妮娜 ,  杨方 ,  吴韬 ,  王怀习 ,  常超 ,  吴一尘 ,  刘俊 ,  张翼飞

IPC分类号： H04W24/06 ,  H04W24/02 ,  H04W84/18

摘要： 本发明公开了一种基于元胞自动机的无线传感器网络仿真方法，所述方法包括：获取无线传感器网络信息；利用网格空间仿真模型，对所述无线传感器网络信息进行处理，得到无线传感器网格信息；对所述无线传感器网格信息和无线传感器网络信息进行状态更新和评估处理，得到无线传感器网络评估结果信息；所述无线传感器网络评估结果信息，用于表征无线传感器网络的抗毁性能。本发明通过构建无线传感器网络模型，实现动态条件下网络模拟运行、故障情景模拟、性能测试等功能，从而实现对网络抗毁性的准确快速评估，为无线网络任务规划奠定基础。

公开(公告)号：CN118555599A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202411011217.2

申请日：2024-07-26

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 刘春生 ,  束妮娜 ,  杜星葵 ,  杨方 ,  李珊珊 ,  沈哲贤 ,  沈培佳 ,  王怀习 ,  张翼飞

IPC分类号： H04W24/06 ,  H04W24/02 ,  H04W84/18

摘要： 本发明公开了一种基于多目标优化的无线传感器网络关键节点识别方法，所述方法包括：获取无线传感器网络的网络拓扑信息；所述网络拓扑信息，包括节点数目、节点序号、节点位置、节点存活状态、节点防护成本、节点的连接关系；利用所述网络拓扑信息，构建得到网络防护目标函数集；对所述网络防护目标函数集和所述网络拓扑信息进行求解处理，得到无线传感器网络关键节点信息。本发明能够应用于无线网络仿真软件，实现仿真条件下根据设置多个优化目标，识别无线传感器网络关键节点，为无线网络任务规划奠定基础。

公开(公告)号：CN118400276B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410869863.6

申请日：2024-07-01

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 束妮娜 ,  杨方 ,  单洪 ,  牛钊 ,  常超 ,  余静波 ,  张翼飞 ,  卢彦丰

IPC分类号： H04L41/142 ,  H04L41/14

摘要： 本发明公开了一种通信网络震荡分析系统及方法，所述系统包括输入模块、干扰模块和网络震荡分析模块。所述方法通过获取初始网络配置信息，从数据平面和控制平面构建通信网络；基于网络干扰信息和不同的网络配置信息，对通信网络进行网络震荡模拟，对不同的网络配置情况下，通信网络发生网络震荡后的网络性能进行计算和分析，得到网络性能信息。可见，利用本发明所提供的技术方案，通过构建基于真实情境的通信网络，在受到外部干扰时，通过分析不同网络配置情况下通信网络的性能，找出通信网络震荡的影响因素，为优化网络设计提高网络鲁棒性打下坚实基础。

公开(公告)号：CN118400276A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410869863.6

申请日：2024-07-01

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 束妮娜 ,  杨方 ,  单洪 ,  牛钊 ,  常超 ,  余静波 ,  张翼飞 ,  卢彦丰

IPC分类号： H04L41/142 ,  H04L41/14

摘要： 本发明公开了一种通信网络震荡分析系统及方法，所述系统包括输入模块、干扰模块和网络震荡分析模块。所述方法通过获取初始网络配置信息，从数据平面和控制平面构建通信网络；基于网络干扰信息和不同的网络配置信息，对通信网络进行网络震荡模拟，对不同的网络配置情况下，通信网络发生网络震荡后的网络性能进行计算和分析，得到网络性能信息。可见，利用本发明所提供的技术方案，通过构建基于真实情境的通信网络，在受到外部干扰时，通过分析不同网络配置情况下通信网络的性能，找出通信网络震荡的影响因素，为优化网络设计提高网络鲁棒性打下坚实基础。

公开(公告)号：CN117278540B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311572304.0

申请日：2023-11-23

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 束妮娜 ,  颜康 ,  余静波 ,  吴韬 ,  杨方 ,  王晨 ,  王怀习 ,  周政伟

IPC分类号： H04L67/01 ,  G06N3/098 ,  G06N3/045 ,  G06F9/50

摘要： 本发明公开了一种自适应边缘联邦学习客户端调度方法、装置及电子设备，该方法应用于服务器，包括：初始化生成结构相同的第一神经网络与第二神经网络；令 ，获取客户端在第轮训练时的状态向量集合 ；将状态向量集合输入至第一神经网络，得到客户端在第 轮训练时的动作向量集合 ；将待训练的全局模型广播至各个客户端后，以使各客户端基于自身对应的动作向量和本地数据对全局模型进行训练，得到本地模型；获取多个本地模型的参数并聚合，得到新的全局模型；判断新的全局模型的当前精度是否满足预设条件；若是，则将新的全局模型作为训练完成的全局模型。本发明有效提升了全局模型精度和能量效率。(56)对比文件Deng, YH；Lyu, F；Ren, J；Wu, HQ；Zhou,YZ；Zhang, YX；Shen, XM.AUCTION: Automatedand Quality-Aware Client SelectionFramework for Efficient FederatedLearning《.IEEE TRANSACTIONS ON PARALLELAND DISTRIBUTED SYSTEMS》.2022,第33卷(第8期),1996-2004.Yu, Rong;Li, Peichun.Toward Resource-Efficient Federated Learning in MobileEdge Computing Yu, Rong Li, Peichun.《IEEE》.2021,第35卷(第1期),全文.Zhida Jiang;Yang Xu;Hongli Xu;ZhiyuanWang;Chen Qian.Heterogeneity-AwareFederated Learning with Adaptive ClientSelection and Gradient Compression.《IEEE》.2023,全文.Tao Wu;Yuben Qu;Chunsheng Liu;YuqianJing;Feiyu Wu;Haipeng Dai;Chao Dong;Jiannong Cao.Joint Edge Aggregation andAssociation for Cost-Efficient Multi-CellFederated Learning《.IEEE》.2023,全文.Xiaojing Chen;Zhenyuan Li;Wei Ni;XinWang;Shunqing Zhang;Shugong Xu;QingqiPei.Two-Phase Deep Reinforcement Learningof Dynamic Resource Allocation and ClientSelection for Hierarchical FederatedLearning《.IEEE》.2022,2377-8644.

公开(公告)号：CN117278540A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311572304.0

申请日：2023-11-23

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 束妮娜 ,  颜康 ,  余静波 ,  吴韬 ,  杨方 ,  王晨 ,  王怀习 ,  周政伟

IPC分类号： H04L67/01 ,  G06N3/098 ,  G06N3/045 ,  G06F9/50

摘要： 本发明公开了一种自适应边缘联邦学习客户端调度方法、装置及电子设备，该方法应用于服务器，包括：初始化生成结构相同的第一神经网络与第二神经网络；令 ，获取客户端在第 轮训练时的状态向量集合 ；将状态向量集合 输入至第一神经网络，得到客户端在第轮训练时的动作向量集合；将待训练的全局模型广播至各个客户端后，以使各客户端基于自身对应的动作向量和本地数据对全局模型进行训练，得到本地模型；获取多个本地模型的参数并聚合，得到新的全局模型；判断新的全局模型的当前精度是否满足预设条件；若是，则将新的全局模型作为训练完成的全局模型。本发明有效提升了全局模型精度和能量效率。

公开(公告)号：CN114826936B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202210387176.1

申请日：2022-04-14

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 常超 ,  马春来 ,  杨方 ,  胡波 ,  杨国正 ,  束妮娜 ,  郭世杰

IPC分类号： H04L41/14 ,  H04L41/12

摘要： 本发明提出一种确定加权网络通信效能的关键节点集的方法和系统。所述方法包括：步骤S1、基于所述加权网络中各个节点的通信效能，确定所述各个节点的权重，并以降序排列得到节点序列；步骤S2、依次计算所述节点序列中相邻节点的权重差，得到距离序列，并从所述距离序列中确定突降点，利用所述突降点将所述节点序列划分为节点集合；步骤S3、利用节点集合中的各个节点子集，计算所述加权网络的通信效能下降率，基于通信效能下降率阈值从所述各个节点中选取若干关键节点以形成所述关键节点集。

公开(公告)号：CN115828106A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202310009912.4

申请日：2023-01-05

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 刘春生 ,  马涛 ,  许四毛 ,  牛钊 ,  杨方 ,  刘金红 ,  马春来 ,  常超

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/02 ,  H04L41/16 ,  H04L41/12

摘要： 本发明公开了一种用于识别网络中关键节点的方法和设备。该用于识别网络中关键节点的方法，包括：获取网络中的多个节点；利用已训练的网络结构规则特征模型对所述多个节点进行识别，其中，所述网络结构规则特征模型采用评分函数对所述网络结构规则特征进行训练，其中，i为所述n个节点中的第i个节点，Scorei（yi，λi）表示第i个节点重要性评分结果，向量yi={NI，NCI，CC，DC，BC，ES}，向量，为权重参数，NI为节点重要性，CC为接近中心性、DC为度中心性、BC为介数中心性、ES为网络规模；输出所述多个节点的重要性排序结果。

公开(公告)号：CN114826934A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210245885.6

申请日：2022-03-14

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 常超 ,  许四毛 ,  郭建蓬 ,  吴一尘 ,  束妮娜 ,  杨方 ,  杨成武

IPC分类号： H04L41/14 ,  H04W24/04 ,  H04W24/06

摘要： 本发明提出一种面向加权网络的通信效能评估方法和系统。所述方法包括：步骤S1、基于信息交互网络中各个通信节点的属性，将信息交互网络转化为加权网络；步骤S2、利用加权网络的属性关系模型，计算信息交互网络中第一通信节点与除第一通信节点外的其他通信节点之间的信息效用值，以基于信息效用值确定第一通信节点在信息交互网络中的通信效能；步骤S3、根据属性关系模型，确定除第一通信节点外的其他通信节点在信息交互网络中的通信效能，以获取整个信息交互网络的通信效能；步骤S4、从信息交互网络中的所有通信节点中选定N个通信节点作为失效通信节点，以确定信息交互网络在N个通信节点处于失效状态下的通信效能。

公开(公告)号：CN114826708A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210387241.0

申请日：2022-04-14

申请人： 中国人民解放军国防科技大学

发明人： 杨方 ,  胡波 ,  马春来 ,  马涛 ,  张云峰 ,  沈培佳 ,  许相莉

IPC分类号： H04L9/40

摘要： 本发明提出一种识别成本加权通信网络中关键路由器的方法和系统。所述方法包括：步骤S1、计算加权通信网络中各个路由器节点的介数中心性和路由器节点成本，以介数中心性为纵坐标，以路由器节点成本为横坐标，在二维坐标系中标注各个路由器节点的位置；步骤S2、根据各个路由器节点的介数中心性和路由器节点成本的取值范围，在二维坐标系中的纵轴和横轴上分别均匀地选取M和N个切分点，以切分出M×N个单元格；步骤S3、提取出包含任意路由器节点的K个单元格，按照顺序相继关闭K个单元格中的路由器节点，以计算加权通信网络的连通率，基于连通率阈值从各个路由器节点中选取若干关键路由器节点；其中M、N、K均为正整数。