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公开(公告)号：CN106100882B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610416606.2
申请日：2016-06-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于流量值的网络故障诊断模型的构建方法，所述基于流量值的网络故障诊断的构建方法模拟网络的流量传输模式，将节点状态划分的更细，采用相应的探测站选取方法和拥塞节点、故障节点定位算法，在即使选取较少的站点的前提下定位网络中的拥塞点和故障点。本发明的网络故障诊断模型模拟网络的流量传输模式，将节点状态划分的更细，更切合实际；新构建的网络模型提出了相应的探测站选取算法和拥塞节点、故障节点定位算法；通过本发明提高了监测路径的定位效率，实验仿真证明本发明在即使选取较少的站点的前提下依然能够准确而有效地定位网络中的拥塞点和故障点。
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公开(公告)号：CN108957403A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810603565.7
申请日：2018-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S5/22
CPC classification number: G01S5/22
Abstract: 本发明属于无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置技术领域，公开了一种基于广义互相关的高斯拟合包络时延估计方法及系统，通过广义互相关法得到信号的互相关函数值；采用分段极大值法提取互相关函数的包络点；利用高斯函数拟合包络，以高斯函数最大值点作为信号的时延估计值。本发明利用广义互相关计算互相关函数值；采用分段极大值包络提取的方法提取互相关函数的包络；采用高斯拟合的方式拟合包络；取包络最大值对应的时延为两信号的到达时延差值。本发明计算复杂度低，易于实现，仿真实验验证了算法的有效性、普适性和时延估计的准确性。
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公开(公告)号：CN108811030A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810590573.2
申请日：2018-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W40/24 , H04L12/753 , H04L12/24 , H04W40/12
CPC classification number: H04W40/242 , H04L41/147 , H04L45/48 , H04W40/12 , H04W40/246 , H04W40/248
Abstract: 本发明属于无线电网络技术领域，公开了一种认知无线电网络中基于主用户活动性预测的拓扑控制方法，提出一种基于主用户活动性的链路预测模型，首先在上述模型的基础上来预测链路的可用时间，然后将计算得到的链路可用时间作为改进最大生成树拓扑控制算法的目标。本发明这样可以最大化网络拓扑的保持时间，避免了频繁的进行网络重构，减小了网络拓扑保持的花费；从而能够简化拓扑，减小冗余链路，增大网络拓扑的维持时间，减小网络拓扑的重构次数；仿真结果证明了基于主用户活动性的拓扑控制算法对于链路的可用持续时间预测的更加的准确，同时也保证了网络拓扑能够维持最大化的持续时间。
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公开(公告)号：CN106713035A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611204022.5
申请日：2016-12-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/703 , H04L12/721 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种基于分组测试的拥塞链路定位方法，采用d分离矩阵模型作为二进制检验矩阵鉴别拥塞链路，定位网络中的拥塞链路；通过随机游走方法来构造矩阵的每一行去定位拥塞链路；一个测试为一个随机游走，即探测信号从发送方出发，随机选择路径进行随机游走，直到到达接收方后停止；任务是识别拥塞链路；在给定的网络中，使用布尔向量编码路由矩阵，编码的过程是：布尔向量相应的位置表示图中链路集合，每条探测路径经过的链路，他们相应位置记为1，否则记为0。本发明具有更快的诊断速度，提高了故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN106211219A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610421288.9
申请日：2016-06-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种Adhoc网的失联节点动态检测方法，所述Adhoc网的失联节点动态检测方法根据3个节点判断移动节点是否失联和多个节点得到网络中失联节点两种模型，对于不同规模的网络以节点运动速度，根据节点的地理位置定期检测网络中的节点是否失联；每个移动节点配备一个GPS设备，实时获取节点坐标，然后根据坐标和各个节点的通信范围判断网络中是否有失联的节点；某一节点处于其他任一节点的通信范围则节点不失联，节点不处于任何节点的通信范围内，则节点失联。本发明的每个移动节点配备一个GPS设备，可以实时获取节点的地理位置，延时大大降低，得到的结果更精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109032499B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810590566.2
申请日：2018-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机软件技术领域，公开了一种分布式数据存储的数据存取方法、信息数据处理终端，将用户数据分块，接着把这些数据块存放在不同的存储节点中，并满足任意两个数据块的存储距离大于某个给定的值；节点按照单位数据存取时间升序排列，在安全距离的约束下依次选择数据存储节点从而构成最优的K‑距离拓扑子图，在K‑距离拓扑子图上放置数据。由于数据被分散存储在各个地理位置不同的存储节点中，攻击者也无从得知数据的放置位置，保证了用户数据安全。通过Omnet++仿真平台和Matlab仿真平台在不同网络规模的拓扑下对比了K‑DDS算法和其他算法，并且在模拟实际网络Internet2拓扑中验证了算法的有效性。
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公开(公告)号：CN108811030B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201810590573.2
申请日：2018-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W40/24 , H04L12/753 , H04L12/24 , H04W40/12
Abstract: 本发明属于无线电网络技术领域，公开了一种认知无线电网络中基于主用户活动性预测的拓扑控制方法，提出一种基于主用户活动性的链路预测模型，首先在上述模型的基础上来预测链路的可用时间，然后将计算得到的链路可用时间作为改进最大生成树拓扑控制算法的目标。本发明这样可以最大化网络拓扑的保持时间，避免了频繁的进行网络重构，减小了网络拓扑保持的花费；从而能够简化拓扑，减小冗余链路，增大网络拓扑的维持时间，减小网络拓扑的重构次数；仿真结果证明了基于主用户活动性的拓扑控制算法对于链路的可用持续时间预测的更加的准确，同时也保证了网络拓扑能够维持最大化的持续时间。
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公开(公告)号：CN108965387B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810590572.8
申请日：2018-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于计算机网络技术领域，公开了一种提高P2P数据存储抗毁性的均衡方法及系统，进行分发机制通过hash函数将参与节点的IP地址映射成线性空间的数据，再根据复制因子对此空间进行区域分割；进行查询及一致性维护机制先根据请求节点的键值确定包含副本节点的最近区域，再由给定DHT系统中的路由协议决定基础一致性维护策略、周期性一致性维护策略。本发明首次将性能评价指标分为动态与静态两种性能指标，对算法的评估更加全面、准确；可适用于不同规模的系统中。同时，由于算法可用于不同DHT系统的协议中，即应用此算法的系统所对应的用户接口可基于不同协议，便于管理与维护。
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公开(公告)号：CN106713035B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201611204022.5
申请日：2016-12-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/703 , H04L12/721 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种基于分组测试的拥塞链路定位方法，采用d分离矩阵模型作为二进制检验矩阵鉴别拥塞链路，定位网络中的拥塞链路；通过随机游走方法来构造矩阵的每一行去定位拥塞链路；一个测试为一个随机游走，即探测信号从发送方出发，随机选择路径进行随机游走，直到到达接收方后停止；任务是识别拥塞链路；在给定的网络中，使用布尔向量编码路由矩阵，编码的过程是：布尔向量相应的位置表示图中链路集合，每条探测路径经过的链路，他们相应位置记为1，否则记为0。本发明具有更快的诊断速度，提高了故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN109032499A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810590566.2
申请日：2018-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06F3/067 , G06F3/062 , G06F21/6218
Abstract: 本发明属于计算机软件技术领域，公开了一种分布式数据存储的数据存取方法、信息数据处理终端，将用户数据分块，接着把这些数据块存放在不同的存储节点中，并满足任意两个数据块的存储距离大于某个给定的值；节点按照单位数据存取时间升序排列，在安全距离的约束下依次选择数据存储节点从而构成最优的K‑距离拓扑子图，在K‑距离拓扑子图上放置数据。由于数据被分散存储在各个地理位置不同的存储节点中，攻击者也无从得知数据的放置位置，保证了用户数据安全。通过Omnet++仿真平台和Matlab仿真平台在不同网络规模的拓扑下对比了K‑DDS算法和其他算法，并且在模拟实际网络Internet2拓扑中验证了算法的有效性。
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