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公开(公告)号：CN115225561A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210974378.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图结构特征的路由优化方法与系统，该系统用于SDN网络环境，包括控制平面、数据平面，其中，控制平面包括信息获取模块、策略部署模块、DGL模块系统；该方法获取网络拓扑结构信息和网络中的信息，并生成相应的图邻接矩阵、网络信息特征矩阵；根据图邻接矩阵、网络信息特征矩阵，对图学习神经网络进行训练，获得使SDN网络路由开销最小、链路利用率最大的深度图学习模型；应用深度图学习模型，部署至SDN网络，该方法从空间维度上学习动态、复杂的网络拓扑，克服动态拓扑的优化问题，为SDN网络提供更加优质的路由方案。
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公开(公告)号：CN114745321B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210280511.8
申请日：2022-03-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L45/302 , H04L45/30 , H04L45/02 , H04L45/76 , H04B7/185 , H04L47/2425 , H04L47/62 , H04L47/80
Abstract: 本发明提出一种基于SDN卫星网络的QoS感知路由方法，该方法步骤包括以下步骤：S1、某个LEO卫星转发节点接收到业务数据转发时，对业务数据分类识别后放入到缓冲区中，并根据业务的优先级进行路由转发；S2、利用加权轮询算法对低优先级的业务数据进行带宽分配以进行下一跳的路由转发；S3、控制平面利用LEO卫星的链路状态报告检测网络间的链路状态，更新网络拓扑；S4、网络拓扑更新完成后，GEO控制器计算当前卫星的下一跳的最佳路径，将最佳路径转发给LEO卫星；数据转发平面的LEO卫星根据路由表进行数据转发。所述基于SDN的卫星网络的QoS感知路由方法利用基于SDN的GEO/LEO卫星网络模型来解决业务的QoS需求，减少时延，减少对单个控制器的依赖。
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公开(公告)号：CN115225561B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210974378.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图结构特征的路由优化方法与系统，该系统用于SDN网络环境，包括控制平面、数据平面，其中，控制平面包括信息获取模块、策略部署模块、DGL模块系统；该方法获取网络拓扑结构信息和网络中的信息，并生成相应的图邻接矩阵、网络信息特征矩阵；根据图邻接矩阵、网络信息特征矩阵，对图学习神经网络进行训练，获得使SDN网络路由开销最小、链路利用率最大的深度图学习模型；应用深度图学习模型，部署至SDN网络，该方法从空间维度上学习动态、复杂的网络拓扑，克服动态拓扑的优化问题，为SDN网络提供更加优质的路由方案。
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公开(公告)号：CN114827021B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210732754.0
申请日：2022-06-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L45/302 , H04L45/30 , H04L45/12 , H04L47/2441 , H04L47/2425 , H04L47/2483 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN和机器学习的多媒体业务流量加速系统，包括流量分类模块和路径选择模块；所述流量分类模块根据网络中的多媒体业务流量信息对机器学习模型进行训练，生成业务流量分类器；该业务流量分类器用于对导入的网络业务进行分类，识别该网络业务对应的流量需求，流量需求的参量包括丢包率、时延和带宽；所述路径选择模块网络业务对应的流量需求，计算相应的路由策略，在路径可达的基础上，满足流量需求各参量的要求。本发明能够进行最优部署业务流分类与调度策略并实现快速部署与实施，提高网络资源利用率。
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公开(公告)号：CN114827021A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210732754.0
申请日：2022-06-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L45/302 , H04L45/30 , H04L45/12 , H04L47/2441 , H04L47/2425 , H04L47/2483 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN和机器学习的多媒体业务流量加速系统，包括流量分类模块和路径选择模块；所述流量分类模块根据网络中的多媒体业务流量信息对机器学习模型进行训练，生成业务流量分类器；该业务流量分类器用于对导入的网络业务进行分类，识别该网络业务对应的流量需求，流量需求的参量包括丢包率、时延和带宽；所述路径选择模块网络业务对应的流量需求，计算相应的路由策略，在路径可达的基础上，满足流量需求各参量的要求。本发明能够进行最优部署业务流分类与调度策略并实现快速部署与实施，提高网络资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114710435A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210377227.2
申请日：2022-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种SDN环境下的SRv6段路由标签压缩方法，包括：针对起始节点生成的路由转发路径进行分析，采用节点压缩算法消解路由转发路径中包含的无关标签，将无关标签对应的路由节点定义为无关节点，生成新的标签队列；其中，无关节点与路径中的上一节点之间具有唯一流向关系；根据新的标签队列生成相应的流表，向路由转发路径上的所有节点发送流表；通知起始节点将新的标签队列压入标签栈，并根据标签信息发送数据，当数据转发到无关节点时，采用单通道快速转发协议，将数据从非数据包进入端口转出至下一节点，直至数据包到达目的节点。本发明能够有效的压缩标签的规模，消解无关标签，提高网络资源的利用率。
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公开(公告)号：CN114650257A
公开(公告)日：2022-06-21
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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公开(公告)号：CN114567588A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210451701.1
申请日：2022-04-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L45/00 , H04L45/121 , G06N3/04 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了基于时延预测及双蚁群的软件定义网络QoS路由算法。包括步骤：搭建网络时延预测网络，并选取网络流量的时延数据样本对所述网络时延预测网络进行训练；将SDN网络中的网络流量输入所述网络时延预测网络，所述网络时延预测网络采集所述网络流量的历史时延数据，并基于所述网络流量的历史时延数据进行预测，然后输出所述网络流量的预测时延数据；采用双蚁群算法，基于所述网络流量的预测时延数据在所述SDN网络中寻找最优路径用来传递网络流量。本发明基于时延预测网络引导双蚁群算法计算得出时延更低、占用带宽更少的路径用来传输网络数据，大大降低了网络传输过程中的丢包率，提高了网络传输的效率。
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公开(公告)号：CN114500386A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210054091.1
申请日：2022-01-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L47/125
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习和SDN的负载均衡系统，应用于各种SDN网络的负载均衡，包含一个网络信息获取模块、一个强化学习模块、一个网络管理模块。所述网络信息获取模块用于提取当前网络信息特征和生成当前奖励值并发送到强化学习模块；所述强化学习模块用于将当前的网络信息特征、奖励值、网络负载分配方式，以及历史的网络信息特征、奖励值、网络负载分配方式利用强化学习进行计算，以提高奖励值为目标，形成当前最优网络负载分配方式；所述网络管理模块用于将当前最优网络负载分配方式写入流表并下发到网络当中。本发明结合了SDN的灵活性特点和强化学习的智能性，得到当前网络负载的最优分配方式，提升整体网络的资源利用率，减小网络拥塞。
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