-
公开(公告)号：CN116054917B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310036286.8
申请日：2023-01-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04B7/185 , H04W72/1263
Abstract: 卫星网络中基于多任务竞争策略的自适应编码传输方法属于卫星网络领域。本发明对传输的多个文件进行可中断的任务调度，调度采用小文件优先策略，优先对小文件进行编码传输，充分权衡长作业与短作业，既照顾短作业又不使长作业等待时间过长，有效减小平均等待时延，提高服务质量。根据传输的文件大小和网络环境自适应地调整编码数据包的大小，提出了一种双边搜索动态迭代算法以找到最佳编码包的大小和分组，避免传输过程中频繁反馈的需要，确保可靠的通信，减少接收时延。
-
公开(公告)号：CN118509030A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410649154.7
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04B7/185 , H04W72/512 , H04W84/06
Abstract: 面向异构卫星网络资源优化分配的轻量化容器管理方法涉及卫星通信技术领域。本发明利用卫星异构网络聚合终端连接多种网络，通过实时侦测当前接入的每个网络的状态，包括带宽、时延、误码率等信息，计算出每个网络的分包比例，选择多个网络进行数据传输，以减少传输时延并提高通信速度。
-
公开(公告)号：CN117591181A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311367044.3
申请日：2023-10-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F9/38 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种面向高性能的智能分支预测方法,属于计算机体系分支预测领域。本发明利用基于CNN的模型对分支指令进行预测，通过将注意力机制SE模块和切片结构与CNN相互融合，注意力机制SE模块使模型有能力判断哪个通道所代表的特征更加重要，切片结构考虑不同分支历史长度的问题，将不同历史长度的信息输入不同的切片中，经过训练，在全链接层中考虑哪个切片的预测准确率更高。通过对分支历史信息进行编码后输入到模型中，模型通过训练学习到分支特征，可以对分支进行预测，提高分支预测准确率。
-
公开(公告)号：CN117519961A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310743300.8
申请日：2023-06-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于数据‑微服务关系图的天地一体边缘服务自适应部署方法属于遥感卫星领域。实际操作中，由于遥感卫星传输的带宽有限，每日卫星产生的海量数据中，实际只有10％左右能被传送到数据中心，数据的传输时间长，数据处理和存储效率慢的问题，亟待解决。为了更好地复用卫星有限的计算资源，加快数据处理和存储的速度，本发明在东数西算的基础上，提出了地数天算的概念，通过构建数据中心、遥感卫星、天算卫星、大数据一体化的新型算力网络体系，将遥感卫星数据处理所需的算力需求部分从地面有序引导到天上，促进天地协同联动。也就是说，让天上的算力资源更好地支持地面的算力资源，从而加快遥感卫星数据的处理效率。
-
公开(公告)号：CN119675752A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411881942.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04B7/185 , H04L41/14 , H04L67/12 , H04L43/045
Abstract: 本发明公开了一种面向星地协同边缘网络的数字孪生架构，属于卫星互联网中的网络仿真和智能管理领域。本发明提出的星地协同边缘网络的数字孪生架构，将无人机等终端设备及卫星等边缘设备的运行状态、资源状态、关联状态通过切片化的馈电线路回传，在信关站侧建立数据层、模型层、决策层一体化的数字孪生模型。基于该架构，面向星地协同模型训练任务，利用区块链技术实现模型的训练和聚合。该架构实现了星地协同边缘网络的全生命周期管理，通过实时仿真和优化决策，提升了卫星网络的数字化和智能化水平，提高网络的仿真精度、实时性和资源利用效率，确保卫星网络在复杂动态环境中的高效稳定运行。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108832986B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810484713.8
申请日：2018-05-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于天地一体化的多源数据管控平台，包括：天基网络、近地网络、人工勘探模块、多源数据获取模块、多源数据融合模块、侦测任务发布模块以及显示模块，其中，所述管控平台获取卫星遥感数据、无人机航拍的地面数据，人工勘测的地面数据；包含以下服务：对卫星遥感数据进行融合，建立城市地图；根据无人机航拍的地面数据与地图上相应坐标位置的对应标注；基于无人机采集的地面数据进行自动识别，并与人工勘测的同一类地面数据进行比对；基于卫星遥感数据进行挖掘，发布指定位置的近距离勘测任务，包括：向无人机发布指定地理坐标的自动侦测任务，向移动端发布指定坐标的人工侦测任务。
-
-
-
公开(公告)号：CN109241440A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811145651.4
申请日：2018-09-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的面向隐式反馈的推荐算法，选择隐式数据作为训练数据；根据用户-项目交互矩阵通过变分自动编码机的方式得到用户和项目的特征向量；将用户和项目的特征向量进行向量乘法得到新向量A；将用户和项目的特征向量镶嵌组成新向量D，将D输入多层深度神经网络结构模型的输入层继而得到输入层的输出向量E；将向量A和向量E的镶嵌结果输入隐藏层继续训练，得到新的模型参数，同时将隐含层的输出输入输出层，得到最终预测结果；将需要预测的数据放入已经训练好的神经网络结构模型中，得到预测结果。本发明解决了推荐结果不会出现人为导致的偏差的问题，需要的数据相对较好获得，简单易行，硬件要求低，时间消耗少。
-
公开(公告)号：CN119109504A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411345822.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04B7/185 , H04W28/084 , H04W28/08 , H04W84/06
Abstract: 本发明公开了基于深度确定性策略梯度星地协同边缘网络资源分配方法，属于卫星互联网中的网络资源优化领域，采用DRL方法来优化带宽资源与计算资源的分配。首先设计包含物理空间和数字孪生空间的星地协同边缘网络资源分配模型。其次，建立通信资源和计算资源的分配问题以平衡系统的时延和能耗，并将星地协同边缘网络中的联合目标优化问题建模为马尔可夫决策过程(MDP)，然后提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的算法智能决策带宽资源的分配以及计算资源的分配比例，在满足约束的条件下最大限度地降低系统时延和能耗。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.068 seconds)
