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公开(公告)号：CN117729143A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311615633.9
申请日：2023-11-28
Applicant: 国家电网公司东北分部 , 北京邮电大学
IPC: H04L45/02 , H04L45/12 , H04L47/125
Abstract: 本申请提供网络路由路径规划模型的训练方法、路径规划方法及装置，方法包括：获取通信网络的网络拓扑对应的链路频谱资源矩阵以及当前业务数据；采用网络拓扑、链路频谱资源矩阵以及业务数据迭代训练预设的DDPG模型，得到用于根据通信网络中各个链路当前的空闲频谱资源为业务规划对应的负载均衡路由路径的网络路由路径规划模型。本申请在实现通信网络中路由路径自动化规划的基础上，无需通信网络中节点自行维护路由表，能够有效降低节点的资源占用率，并能够提高模型训练的可靠性及有效性，同时能够有效提高网络路由路径规划的负载均衡程度，能够实现整个通信网络的链路处于相对均衡的状态，能够有效防止通信网络拥塞并提升通信网络传输能力。
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公开(公告)号：CN115913994A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211296412.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 国家电网公司西南分部 , 北京邮电大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/0896 , H04B10/032
Abstract: 本申请提供一种基于故障分类的光网络抗毁方法及装置，方法包括：应用故障分类模型对光网络中各个链路进行故障类型预测，得到各个链路的故障类型预测结果；根据故障类型预测结果和带宽信息分别确定各个链路的链路权重；基于各个链路权重和目标业务的优先级对目标业务进行路由及资源分配，得到目标业务在光网络中的工作路径、保护路径以及预留的专用保护带宽资源或者共享保护带宽资源。本申请能够预先感知光网络中各个链路的故障类型，能够有效提高业务在光网络中传输的可靠性，并能够有效提高光网络的资源利用率，能够为光网络中的业务选择合适的保护方式，使得光网络在后续面对多链路故障时，也能够有效地对业务进行保护。
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公开(公告)号：CN115225989A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210618685.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04Q11/00
Abstract: 本申请提供一种弹性光网络中路由与资源分配方法及装置，方法包括：获取待分配的目标业务的多条备选路由各自的特征信息；将各条备选路由各自的特征信息以及目标业务的特征信息作为状态输入预设的用于优化弹性光网络中路由与资源分配的DDPG强化学习模型中，以使的该DDPG强化学习模型输出各条备选路由中的一条以作为目标业务在弹性光网络中的工作路由。本申请能够减少弹性光网络中频谱碎片，降低弹性光网络中的业务阻塞率，并能够有效提升弹性光网络的传输容量；采用机器学习方法优化弹性光网络，能够找到更好的路由与资源分配策略，提高弹性光网络中路由与资源分配过程的可靠性及结果的有效性。
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公开(公告)号：CN109831424B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910063873.X
申请日：2019-01-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种光网络二进制序列匹配方法及装置，将光信号的二进制序列与全“0”序列进行同或运算后进行分光，得到第一备选序列集；将所述二进制序列进行分光，得到第二备选序列集；将所述第一备选序列集与所述第二备选序列集配对两两输入第一二选一光开关阵列得到待延迟序列集；对所述待延迟序列集的每个序列以递减的方式配置每个序列的延迟时长，延时后得到待匹配序列集；将所述待匹配序列集中的前P‑L个序列与全“1”序列集配对两两输入第二二选一光开关阵列得到输入序列集；将所述输入序列集与所述待匹配序列集中的后L个序列两两进行与运算，直到得到唯一输出序列作为最终序列；通过所述最终序列判断得到脉冲输出个数和脉冲输出位置。
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公开(公告)号：CN108494597B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810246377.3
申请日：2018-03-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种智能光网络仿真系统及方法，该系统包括光网络管理设备、机架式服务器、第一物理ASON设备、工控机和第二物理ASON设备；光网络管理设备通过以太网交换机分别与机架式服务器和第一物理ASON设备连接；工控机与以太网交换机连接；机架式服务器上配置有第一虚拟ASON设备和第二虚拟ASON设备，第一虚拟ASON设备与多个第二虚拟ASON设备连接，且第一虚拟ASON设备通过以太网交换机和工控机与第一物理ASON设备通信；第一物理ASON设备与多个第二物理ASON设备连接；在确定虚实结合的网络拓扑之后，根据用户输入的业务连接信息，对具有物理设备扩展性的智能光网络的业务进行模拟仿真，验证ASON设备在智能光网络组网中的性能，对光网络的升级换代具有指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111586502A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010222309.0
申请日：2020-03-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04Q11/00
Abstract: 本发明提供了一种弹性光网络中的资源分配方法及系统，其中，该方法包括：通过弹性光网络历史流量对初始循环神经网络训练得到流量预测模型；由设定流量状态，以两节点组合作为源、目的节点对，由反映负载均衡回报函数对初始蒙特卡洛模型训练更新Q表格得到分配路由蒙特卡洛模型；将最近时刻已知流量输入流量预测模型预测未来时刻流量得到接收业务请求时流量；由流量数据针对业务请求中源、目的节点利用反映频谱连续度回报函数对分配路由蒙特卡洛模型训练，得到分配路由和频谱资源蒙特卡洛模型；为业务请求分配路由及其各链路的频谱资源。通过上述方案，能够降低城域弹性光网络的业务阻塞率及算法的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN110099018A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201811491150.1
申请日：2018-12-07
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供的一种MC-OQAM系统中载波相位恢复方法及装置，通过盲相位搜索BPS算法获取M路子载波中每路子载波的前N个符号的第一相位；根据第i路子载波的第j个符号的第一相位与第1路子载波的第j个符号的第一相位，获取所述第i路子载波的线性关系；通过BPS算法获取每路子载波的第N+r个符号的初始相位；对所述M路子载波的N+r个符号的初始相位进行联合处理，获取所述第N+r个符号的基准相位；根据所述第i路子载波的线性关系对所述第i路子载波的第N+r个符号的基准相位进行相位补偿，得到第i路子载波的第N+r个符号的第一相位，从而，提高了估计相位的准确度，提升了MC-OQAM系统的载波相位恢复能力。
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公开(公告)号：CN108494690A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810092045.4
申请日：2018-01-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/753 , H04L12/721 , H04B10/25
Abstract: 本发明提供一种最小故障概率光树构建方法与装置，包括：在预设的光网络拓扑的各光节点中确定源节点与至少一个目的节点，所述光网络拓扑中包括至少两个光节点；针对每个目的节点，根据所述源节点到所述目的节点所在网络拓扑中各链路的故障概率确定从所述源节点到所述目的节点故障概率最小的光路；根据各目的节点对应的所述故障概率最小的光路通过各光路的并集构建光树。从而能够更加精准地获取到故障概率最小的光树，最小化业务中断的概率。
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公开(公告)号：CN117278564A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210654601.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1012 , H04L67/101 , G06N20/00 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供一种城域光网络中DNN推理的控制方法、智能代理器及系统，方法包括：若城域光网络中当前接收DNN推理请求的源服务器过载，则基于深度Q网络及迁移学习算法，对城域光网络的城域范围内的通信资源和算力资源进行联合调度，以在城域光网络中选定目标服务器；输出目标服务器的标识，以生成DNN推理卸载策略，并根据该DNN推理卸载策略控制目标服务器与源服务器共同完成DNN推理请求对应的推理任务。本申请能够实现城域网络全局范围内的针对DNN分布式推理场景的算力资源和通信资源的联合调度，能够有效保证城域光网络处理DNN推理业务的性能和服务质量，并提高DNN分布式推理的控制过程的适应性和泛化性。
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公开(公告)号：CN117196373A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310989085.X
申请日：2023-08-08
Applicant: 国家电网有限公司西南分部 , 北京邮电大学
Inventor： 张亚迪 , 孙文成 , 张杰 , 徐珂航 , 尹珊 , 黄善国 , 李源 , 王昊宇 , 李新 , 谭媛媛 , 江泓洋 , 谢俊虎 , 陈则名 , 李文虎 , 肖勇 , 雷亚曈 , 马培轩
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/16
Abstract: 本申请提供一种电力通信网可靠性评估方法及装置，所述方法包括：根据灰色关联分析法得到电力通信网中的各个模糊性指标对应的第一目标指标矩阵；基于预设的指标相关矩阵公式、第一目标指标矩阵和电力通信网中的各个非模糊性指标得到第三目标指标矩阵，以及第三目标指标矩阵中各个第二列指标矩阵各自对应的指标权重；基于各个指标权重和第三目标指标矩阵得到第五目标指标矩阵，以及该第五目标指标矩阵中的各个行目标矩阵各自对应的未归一化得分；对各个未归一化得分进行排序，得到对应的电力通信网可靠性评分，以基于该电力通信网可靠性评分对所述电力通信网进行优化策略的制定，从而能够有效提升电力通信网的运行稳定性和可靠性。
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