-
公开(公告)号：CN111491308A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010336685.2
申请日：2020-04-26
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本申请提供了一种移动宽带网络信号质量分析方法、装置和系统，所述方法包括：获取信号测量数据；对所述信号测量数据的格式、完整性和数据内容进行校验；将校验成功的信号测量数据进行存储；需要上报信号测量数据时，按照预设安全规则对存储的所述信号测量数据中的设备位置信息进行处理；将处理后的信号测量数据向所述信号质量分析平台上报，使所述信号质量分析平台使用所述信号测量数据对移动宽带网络进行信号质量分析。该方法能够获取移动终端的信号测量数据，并使用所述信号测量数据进行信号质量分析。
-
公开(公告)号：CN113419833A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110705452.X
申请日：2021-06-24
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本申请涉及量子云计算技术领域，公开一种用于量子云计算平台任务调度的方法，包括：获取量子云计算平台中待调度的任务，获取该任务对应的用户的类型；将任务分解成若干个子任务；根据用户的类型将子任务分配到预设的用户队列；对用户队列中的子任务进行调度。通过将用户分为不同的类型，并根据用户的类型将由量子云计算平台中待调度的任务分解成的子任务分配到预设的用户队列，然后对用户队列中的子任务进行调度，便于对不同的用户的子任务进行不同的调度，从而提高了量子云计算平台的任务调度灵活度。本申请还公开一种用于量子云计算平台任务调度的装置及量子云计算平台任务调度服务器。
-
公开(公告)号：CN117793798A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311685226.5
申请日：2023-12-08
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本申请公开了一种联邦学习节点调度方法和装置，解决无线环境下联邦学习通信受限与效率低下的问题。联邦学习节点调度方法，包含步骤：确定进入学习区域的车辆的所在簇，接收车辆周期上报的动态信息；根据动态信息选取一个所在簇内车辆参与联邦学习的能力指数和与车辆通信过程的链路稳定指数加权求和最高的车辆作为协调者；接收协调者发送的聚合自身及邻车的模型训练参数，同步聚合更新。本申请在通过分簇，在车辆的所在簇中选择一个协调者，极大地减小了无线网络中，链路稳定性、节点之间连接时长的影响，同时减小了因模型聚合的协调者的选择影响模型的聚合效率、训练周期的情况出现的概率。
-
公开(公告)号：CN117425137A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311402807.3
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04W4/40 , H04W4/44 , H04W72/0446 , G06N3/098 , H04L67/12
Abstract: 本申请公开了一种无线边缘联邦学习传输调度方法，所述方法用于路边单元时包含以下步骤：从云端接收联邦学习训练任务；在服务信道广播所述训练任务和模型参数；在控制信道接收来自车载终端设备的请求消息，所述请求消息包含训练任务请求；响应于所述训练任务请求，向所述车载终端发送训练任务确认指示、分配服务信道专用时隙；在所述服务信道专用时隙接收训练任务上报消息，所述训练任务上报消息包含更新的模型参数。本申请方法还包含用于车载终端设备的步骤，本申请还包含用于实现所述方法的装置。本申请解决复杂多变的无线环境下联邦学习通信受限与效率低下等的问题，尤其是针对车联网环境，提出了一种边缘车联网传输调度机制。
-
公开(公告)号：CN111491307A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010336644.3
申请日：2020-04-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04W24/00 , H04W24/10 , G06K9/62 , H04B17/318 , H04B17/391 , H04W4/029
Abstract: 本申请提供了一种移动宽带网络信号强度等级确定方法和装置，所述方法包括：通过预设分类算法进行模型训练，获得预设信号强度等级预测模型；获取位置信息；利用所述预设信号强度等级预测模型根据所述位置信息确定出所述位置信息对应的信号强度等级；其中，通过预设分类算法进行模型训练，获得预设信号强度等级预测模型，包括:获取终端的位置信息和信号接收强度；将所述信号接收强度根据预设映射规则映射为对应的信号强度等级；将所述位置信息和对应的信号强度等级作为样本，基于预设分类算法进行模型训练，获得预设信号强度等级预测模型。该方法能够获取移动宽带网络覆盖下任意位置的信号等级强度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111491262A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010336679.7
申请日：2020-04-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04W4/029 , H04W24/10 , H04B17/391
Abstract: 本申请提供了一种移动宽带网络信号强度确定方法和装置，所述方法包括：采用基于高斯过程的回归分析进行建模，获得预设信号强度预测模型；获取位置信息；利用所述预设信号强度预测模型根据所述位置信息确定出所述位置信息对应的信号强度；其中，采用基于高斯过程的回归分析进行建模，获得预设信号强度预测模型，包括：获取终端的测量数据，其中，所述测量数据包括：位置信息和接收信号强度；将所述位置信息和接收信号强度作为样本，基于高斯过程的回归分析进行模型训练，获得预设信号强度预测模型。该方法能够获取移动宽带网络覆盖下任意位置的信号强度。
-
公开(公告)号：CN115913979B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202211482677.4
申请日：2022-11-24
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04L41/12 , H04L41/16 , H04L41/0894 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种全域网络拓扑处理方法，包括以下步骤：合并多个网络域的拓扑信息为全域网络拓扑信息，经过图卷积神经网络处理获得全域网络节点拓扑知识；用所述全域网络节点拓扑知识作为先验知识，构建Loss函数对AI模型进行训练，形成策略生成模型。本申请还包含用于实现所述方法的全域网络拓扑处理设备。本申请的技术方案能实现网络的智能化决策、高精度配置，更好地支撑自治网络、数字孪生网络、意图网络等智能化网络。
-
公开(公告)号：CN113419833B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202110705452.X
申请日：2021-06-24
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本申请涉及量子云计算技术领域，公开一种用于量子云计算平台任务调度的方法，包括：获取量子云计算平台中待调度的任务，获取该任务对应的用户的类型；将任务分解成若干个子任务；根据用户的类型将子任务分配到预设的用户队列；对用户队列中的子任务进行调度。通过将用户分为不同的类型，并根据用户的类型将由量子云计算平台中待调度的任务分解成的子任务分配到预设的用户队列，然后对用户队列中的子任务进行调度，便于对不同的用户的子任务进行不同的调度，从而提高了量子云计算平台的任务调度灵活度。本申请还公开一种用于量子云计算平台任务调度的装置及量子云计算平台任务调度服务器。
-
公开(公告)号：CN111614739B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010380358.7
申请日：2020-05-08
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04L67/1097 , H04L9/06 , H04L9/32 , H04L43/08 , H04L9/40
Abstract: 本申请提供了一种网络测量数据存储方法、装置和系统，所述方法包括：接收所在区域的终端上传的网络测量数据，并聚合数据集；生成所述数据集的元数据信息，以及所述元数据信息对应的区块载荷；其中，所述元数据信息包括：联盟成员标识ID和数据集编号；所述联盟成员ID为所述联盟成员管理设备为所述联盟成员设备分配的；所述数据集编号由所述联盟成员ID和所述数据集序号组成；将所述区块载荷发送给所述联盟成员管理设备，使所述联盟成员管理设备在对所述区块载荷验证通过时，按照接收所述区块载荷的时间将所述区块载荷更新上链。该方法能够通过分布式存储，集中管理的方式保障网络测量数据的安全性。
-
公开(公告)号：CN115913979A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211482677.4
申请日：2022-11-24
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04L41/12 , H04L41/16 , H04L41/0894 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种全域网络拓扑处理方法，包括以下步骤：合并多个网络域的拓扑信息为全域网络拓扑信息，经过图卷积神经网络处理获得全域网络节点拓扑知识；用所述全域网络节点拓扑知识作为先验知识，构建Loss函数对AI模型进行训练，形成策略生成模型。本申请还包含用于实现所述方法的全域网络拓扑处理设备。本申请的技术方案能实现网络的智能化决策、高精度配置，更好地支撑自治网络、数字孪生网络、意图网络等智能化网络。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.019 seconds)
