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公开(公告)号：CN118869614A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411135544.9
申请日：2024-08-19
Applicant: 北京交通大学 , 中国检验认证集团北京有限公司
IPC: H04L47/2441 , H04L47/2425 , H04L47/2491 , H04L47/32 , H04L47/25 , H04L47/12 , H04L67/10
Abstract: 本发明提供了一种基于多家乡技术的燃气管网安全监测方案，包括：首先在燃气管网中的关键位置部署多个传感器节点，来监测管网的运行状态和环境参数。传感器节点采集到的数据可以通过多个通信接口同时发送到多个数据中心或云平台。在数据中心或云平台上，建立多个接收和处理节点，负责接收和处理来自传感器节点的数据。接着采用基于可扩展服务模型的QoS业务，将网络中的流量标记为不同的优先级，采用按连接分配的方法进行流量分配，基于计算快速流量公式得到流量分配公式，对多路径中各条链路负载状态进行监测并计算出各个链路状态的参考值，最终根据链路状态参考值得到最优链路，以此进行流量分配以及路径选择。
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公开(公告)号：CN113950143B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202111096277.5
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W64/00 , H04W4/021 , H04W4/33 , G16Y40/60 , H04L101/69
Abstract: 本发明实施例涉及一种物联网设备定位方法、装置、服务器及存储介质，所述方法包括：获取设备的属性信息；基于所述属性信息为所述设备进行标识，得到所述设备对应的身份标识信息；基于所述身份标识信息确定所述设备的物理位置；在所述设备处于联网状态下，基于所述身份标识信息确定所述设备在网络中的逻辑位置；基于所述物理位置和所述逻辑位置确定所述设备的实际位置，本发明在现有IPv6等网络的基础上对设备进行标识以及根据新标识对设备进行定位，有较高的精度，以及对设备的逻辑定位和物理定位进行校验，能够更为精准的确定室内外物理设备位置。
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公开(公告)号：CN119829925A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411905291.9
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了本发明提出的多源异步异构数据深层流型特征提取与状态判定方法基于深层流型特征提取的三个主要步骤：数据预处理、特征提取和判漏。首先，利用绝对差值中位法对来自多源数据传感器的压力、流量和浓度等数据进行初步筛选；然后，对通过初步筛选的燃气管道监测数据进行归一化和白化处理，以消除不同传感器的量纲和去除数据中的冗余信息。通过归一化，将数据转化为统一的尺度，确保不同传感器的数据具有可比性。接下来，使用流型学习方法对经过预处理的高维燃气管道监测序列进行降维，提取潜在的低维流型特征。通过不确定理论和加权平均法联合对提取的特征数据进行融合，判断燃气管道是否发生泄漏。
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公开(公告)号：CN116506296A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310263851.4
申请日：2023-03-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L41/12 , H04L61/00 , H04L101/69
Abstract: 本发明公开一种基于入网地址标识的设备数据管理方法及计算机设备，其中方法应用在网关时，无需通过目标设备设置多个标签属性信息入网就可以实现对目标设备进行管理，有利于减少存储容量，入网地址标识使得每个目标设备具有唯一性，即使同一目标设备连接不同网关时，其由初始静态属性信息和目标网络地址信息形成的入网地址标识能够唯一代表该目标设备，最终可以实现管理平台对目标设备的统一管理。
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公开(公告)号：CN115190101B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211093695.3
申请日：2022-09-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L61/103 , H04L61/50 , H04L101/604 , H04L101/622
Abstract: 本发明提供一种设备的网络地址管理及数据传输方法，其中，设备的网络地址管理方法，包括如下步骤：获取设备网络信息；解析所述网络信息，得到所述设备的至少一种网络地址信息；根据目标算法对所述网络地址信息进行计算，得到目标网络标识；根据所述目标网络标识以及网络地址信息中的任意一种，生成所述设备的网络地址。通过实施本发明，能够实现设备与网络地址的一一对应，便于对设备进行有效管理，并且设备之间进行通信时，可以按照不同的通信协议生成不同的网络地址（IPV6、IPV4等），以便于协调不同网络层级间的网络地址管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113950143A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111096277.5
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W64/00 , H04W4/021 , H04W4/33 , G16Y40/60 , H04L101/69
Abstract: 本发明实施例涉及一种物联网设备定位方法、装置、服务器及存储介质，所述方法包括：获取设备的属性信息；基于所述属性信息为所述设备进行标识，得到所述设备对应的身份标识信息；基于所述身份标识信息确定所述设备的物理位置；在所述设备处于联网状态下，基于所述身份标识信息确定所述设备在网络中的逻辑位置；基于所述物理位置和所述逻辑位置确定所述设备的实际位置，本发明在现有IPv6等网络的基础上对设备进行标识以及根据新标识对设备进行定位，有较高的精度，以及对设备的逻辑定位和物理定位进行校验，能够更为精准的确定室内外物理设备位置。
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公开(公告)号：CN119728685A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411905288.7
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L67/1001 , H04L67/1004 , H04L67/2866 , H04L69/08 , H04L69/22 , H04L61/255 , H04L61/2592 , H04W28/08 , H04W28/084
Abstract: 本发明提出一种融算网络场景边缘数据传输与计算任务卸载的优化方法。通过协议识别、本地协议转换、云端协助处理未知协议、数据包隧道封装、数据包解析存储与状态迁移处理等步骤，有效处理多种通信协议数据包，优化数据传输效率。此外，本技术方案通过建立综合模型，采用改进的深度确定性策略梯度算法，动态评估并优化任务卸载与迁移决策，降低延迟，提高处理速度和质量。本发明针对现有边缘计算解决方案在数据传输与任务处理协同优化方面的不足，提出了一个高效、灵活、兼容多协议的优化方法，显著提升网络的性能和用户体验。
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公开(公告)号：CN119676268A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411768423.8
申请日：2024-12-04
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L67/12 , H04B3/54 , H04W24/08 , H04W72/542
Abstract: 本发明为一种智慧协同的电力需求网络方法，提供了一种基于智慧协同理论的电力需求处理机制解决方案，首先，设计新的数据包结构，增加了需求标识和需求属性信息，进而可以清晰地标识和描述不同电网业务需求的特征和要求，为后续的处理和转发提供更多的依据；其次，基于发、输、变、配、用场景中不同业务需求的特点，根据业务需求的通信要求进行决策编号，实现二者之间的绑定；最后，在中间设备设置需求偏好匹配表，根据匹配模型得出业务需求与偏好的匹配关系，通过查表确定需求的偏好。结合需求偏好选择最佳的转发路径，实现可持续性控制和资源的合理分配，可以有效提高电力物联网业务传输的高效性，支持电力物联网中的多样化需求感知。
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公开(公告)号：CN115190101A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211093695.3
申请日：2022-09-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L61/103 , H04L61/50 , H04L101/604 , H04L101/622
Abstract: 本发明提供一种设备的网络地址管理及数据传输方法，其中，设备的网络地址管理方法，包括如下步骤：获取设备网络信息；解析所述网络信息，得到所述设备的至少一种网络地址信息；根据目标算法对所述网络地址信息进行计算，得到目标网络标识；根据所述目标网络标识以及网络地址信息中的任意一种，生成所述设备的网络地址。通过实施本发明，能够实现设备与网络地址的一一对应，便于对设备进行有效管理，并且设备之间进行通信时，可以按照不同的通信协议生成不同的网络地址（IPV6、IPV4等），以便于协调不同网络层级间的网络地址管理。
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公开(公告)号：CN119720015A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411768421.9
申请日：2024-12-04
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征提取与多类别异常识别的电力信息网络流量异常检测方法，该技术能够精准识别电力信息网络中各种类型的流量异常。首先，从网络节点获取网络流量数据，并进行数据预处理。随后，利用独特的特征提取机制对流量数据进行分析，结合电力信息网络流量数据的特点，连接多层特征编码器和特征映射层，学习和提取数据深层特征。最后，结合SoftMax分类模型，对提取到的特征进行分类，实现对网络流量异常的精准异常识别与分类。以交叉熵损失函数作为模型优化目标，采用高效的梯度下降优化算法对模型参数进行更新，从而有效提升模型的泛化能力和鲁棒性，能够适应复杂多变的电力信息网络环境，有效地保障电力信息系统的安全可靠运行。
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