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[发明专利]一种发射机功放模块-CN201811441829.X有效
发明人：张良梁;成会;梅永胜;卫伟;代禹;易亮;徐小强;潘成胜 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S7/282 文献下载
摘要：本发明公开了一种发射机功放模块，包括放大发射电路、动态发射电路、耦合器、功率负载、环形器以及滤波器；放大发射电路和动态发射电路分别对应连接耦合器的直通输入端和耦合输入端；耦合器的耦合输出端连接功率负载，耦合器的直通输出端连接所述环形器的输入端，环形器第一输出端连接滤波器的输入端，滤波器的输出端连接至发射机的输入/输出端口。采用该发射机功分模块，可以使航空管制雷达检测仪或者航空管制多功能测试仪表中的发射机能同时满足测试有线方式下的询问机(或应答机)和无线方式下的外接询问机天线(或者应答机天线)，有利于测试仪表集成度的提高。
一种发射机功放模块

[发明专利]一种基于强化学习的网络流量灰色预测方法-CN202310843127.9有效
发明人： 潘成胜;王英植;石怀峰;曹康宁;李昕芮;崔骁松 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明提出一种基于强化学习的网络流量灰色预测方法，包括如下步骤：首先采用公开网络流量数据集，并截取部分公开数据集作为待预测流量序列；然后构建基于GM(1,1)灰色预测的强化学习模型：基于每一个时间步长，智能体获得当前环境状态，并根据策略函数生成动作，环境在执行动作后，将当前环境状态更新，同时将动作的奖励值反馈给智能体，智能体根据更新的环境状态和奖励值生成下一个动作，直到达到预设迭代次数，获得基于GM(1,1)的强化学习模型。最后利用强化学习模型输出最终预测结果。本发明将强化学习的决策能力与灰色模型的小样本、定量预测优势相结合，旨在提高传统灰色预测模型的预测精度。
一种基于强化学习网络流量灰色预测方法

[发明专利]一种卫星通信系统可靠性模型的评估方法-CN202011329872.4有效
发明人： 潘成胜;蔡睿妍;杨力;杜晶晶 -专利权人：大连大学
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星通信系统可靠性模型的评估方法，包括以下步骤：设计模糊量化评估算法，得到全部对象的评估结果集合，将所有对象的评估值进行融合，求得模糊量化评估值EVA；评估卫星通信系统可靠性模型，对归一化后的数据进行模糊量化评估即得到卫星通信系统可靠性模型的最终模糊量化评估值EVA。本发明将卫星通信系统可靠性模型的建模过程进行拆分，提出模糊量化评估算法，不是片面的考察可靠性数学模型是否合理，而是对建模中的三个环节逐一进行评估，使卫星通信系统可靠性模型的评估值更加全面。当模型评估值不理想时需要对模型进行优化，可通过本发明的模糊量化过程推导出待优化部分，缩短模型开发时间。本发明具有良好的应用前景。
一种卫星通信系统可靠性模型评估方法

[发明专利]一种指控网络异构链路汇聚流量的端到端时延分析方法-CN202310815822.4有效
发明人：石怀峰;潘成胜;王英植;沈凌宇 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H04L47/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种指控网络异构链路汇聚流量的端到端时延分析方法，包括：将指挥控制网络中的时延敏感流量建模为MMPP流量，将指挥控制网络中的带宽敏感流量和尽最大努力交付流量建模为fBm流量，分别推导三种流量的随机到达曲线和有界函数，计算状态时变的通信链路为异构链路汇聚流量提供的总服务速率平均值，分别推导异构链路汇聚节点为三种流量提供的随机服务曲线，基于随机到达曲线和随机服务曲线，推导三种流量端到端时延，并进行性能分析；本发明所设计的方法解决了复杂多维、瞬时涌现的流量到达过程和接续传输、状态时变的系统服务过程导致端到端时延难以精准评估的问题。
一种指控网络异构链路汇聚流量端到端时延分析方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的智能网络路径优选方法与系统-CN202310788324.5有效
发明人： 潘成胜;曹康宁;石怀峰;王英植;李昕芮 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04L45/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的智能网络路径优选方法与系统，包括：采集目标网络的原始数据，计算目标网络的每条可执行路径的状态信息，构建深度强化学习模型，获取目标网络当前时刻的网络状态、执行最优路径动作、下一时刻的网络状态、当前奖励，并存储在经验回放池中，对深度强化学习模型进行迭代训练和参数更新，获得目标网络的最优路径，下发至目标网络的交换机设备中进行路径安装，本发明所设计的方法提高了智能体提取显著奖励经验的概率，加快了智能体学习最优策略的速度，算法的收敛速度显著提高，有效提高了网络吞吐量，降低了端到端时延和丢包率。
一种基于深度强化学习智能网络路径优选方法系统

[发明专利]考虑节点重组的装备保障超网络动态演化模型构建方法-CN202011392134.4有效
发明人：杜秀丽;潘成胜;吕亚娜;陶帆;徐耀耀;邱少明 -专利权人：大连大学
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了考虑节点重组的装备保障超网络动态演化模型构建方法，包括：根据装备保障超网络静态拓扑模型建模方法生成初始网络结构，设初始网络的初始节点总数为n0，其中指挥决策节点数为nc0，维修保障节点数为nr0，供应保障节点数为ns0，且有nc0+nr0+ns0＝n0，并对节点进行属性赋值；在初始网络基础上进行动态演化，在每一步长内以概率p1、p2、p3、p4执行增加节点、增加协同边、删除节点以及删除连边中的一个任务，其中p1+p2+p3+p4＝1且p1,p2,p3,p4＞0；重复上述动态演化过程，直至达到设定的演化步长。本申请弥补了现有方法主要基于单个网络整体分析演化机理，较少考虑多网络演化的不足。在演化行为方面考虑到装备保障实体在受到攻击而被移除时存在的节点重组行为，增强了装备保障网络的健壮性。
考虑节点重组装备保障网络动态演化模型构建方法

[发明专利]一种高维不平衡数据条件下的网络故障诊断方法、系统-CN202310645229.X有效
发明人： 潘成胜;蔡凌云;杨雯升;李志祥;金爱鑫 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04L41/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种高维不平衡数据条件下的网络故障诊断方法、系统，该方法包括：对网络故障数据进行数值化与归一化；采用随机森林算法评估网络特征的特征重要度并排序，进行网络特征选择；采用IKSMOTE算法对少数类网络故障样本进行过采样，以平衡多数类和少数类样本数量；根据小波神经网络结构创建一个三层小波神经网络故障诊断模型；使用IGWO对小波神经网络的参数进行优化；得到的最优参数作为小波神经网络的初始值，输入网络故障数据，完成小波神经网络模型的训练。本发明有效降低了数据的采集和存储压力，解决了网络故障数据极端不平衡导致地少数类故障诊断准确率低的问题，提高了诊断模型的局部寻优能力。
一种不平衡数据条件下网络故障诊断方法系统

[发明专利]一种基于时空图注意力机制的网络流量预测方法-CN202310043768.6有效
发明人：金子龙;钱钧;潘成胜;孔志翔;蒋嘉乐 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空图注意力机制的网络流量预测方法，包括网络流量数据的采集，对数据进行处理，转化操作；对DSTGAT网络流量预测模型参数进行初始化设置；将预处理后的网络流量数据输入DSTGAT预测模型中，选择不同的超参数对模型进行训练，训练模型能够挖掘不同节点间网络流量数据的连通性与近相关性，通过使用图神经网络与注意力机制实现时空特征分解，最后进行数据归一化处理，实现网络流量的准确预测。
一种基于时空注意力机制网络流量预测方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的自适应QoS智能路由方法-CN202310658426.5在审
发明人：魏德宾;郭传祺;杨力;潘成胜 -专利权人：大连大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04L45/302 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的自适应QoS智能路由方法，包括以下步骤：建立神经网络；采集路由样本；训练神经网络。本发明首先提出了一种适用感知多媒体流量差异化QoS的状态空间和奖励函数，能从不同网络状态和反馈奖励中学习路由知识，在没有人工经验的情况下智能地动态调整SDN路由策略。还对状态空间中的网络度量指标进行归一化，为算法提供稳定的输入数据。本发明在在奖励函数中考虑了不同业务的差异化QoS需求，将业务的路径带宽、时延和丢包率作为路由策略的评价指标。另外，在奖励函数加入了链路利用率指标，对导致链路拥塞的路由策略施以惩罚，不仅保证了各业务的QoS需求，而且兼顾了网络的负载均衡。
一种基于深度强化学习自适应 qos 智能路由方法

[发明专利]基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法及系统-CN202310809767.8在审
发明人： 潘成胜;李昕芮;石怀峰;王英植;曹康宁 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H04L47/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法及系统，涉及路由器队列管理和拥塞控制技术领域，用以增强指挥控制网络下异构链路汇聚节点队列管理对队列状态的敏感度，进而增强主动队列管理的控制力度，利用平均队列长度表征队列变化的长期状态，利用队列长度变化率表征队列变化的瞬时状态，并且将两者相结合构建了队列状态判定模型，并给出了突发容忍、突发抑制、衰减容忍、衰减抑制、队列平稳五种队列状态的判定依据；在此基础上，结合队列状态判定结果设计具有自适应调整能力的丢弃概率函数，进行主动队列管理，实现对网络流量服务质量的可靠保障。
基于队列状态异构链路汇聚节点管理方法系统

[发明专利]一种基于二阶Markov预测的星地链路切换方法-CN202210016750.2有效
发明人：刘治国;查雪丽;汪林;潘成胜 -专利权人：大连大学
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二阶Markov预测的星地链路切换方法，该方法基于网络SDN架构，将控制器部署在GEO卫星上，用于控制切换决策并进行信息处理；通过对高速终端移动轨迹进行二阶Markov建模，预测其下一轨迹。GEO卫星通过轨迹预测结果和卫星星历确定候选目标卫星集合。结合切换要素，通过灰色关联和专家评判结合的权重法获得候选目标卫星集合中卫星权重。GEO卫星选择权重最大的卫星作为切换卫星进行切换。该方法在切换预测准确率、平均切换次数和切换失败率方面优于传统切换策略，具体提高了切换准确率，减少了切换次数，降低了切换失败率。
一种基于 markov 预测切换方法

[发明专利]一种威布尔分布的混合小波网络流量模型的建立方法-CN202011306497.1有效
发明人：杨力;魏德宾;潘成胜;孔志翔;庞涛 -专利权人：大连大学
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种威布尔分布的混合小波网络流量模型的建立方法，包括以下步骤：建立小波模型；建立独立小波模型；建立威布尔分布的混合小波网络流量模型；确定W_OWM参数。本发明兼顾长相关特性和多重分形特性，在独立小波模型的基础上，尺度系数由IWM产生，为了确保流量非负，采用MWM指定随机系数因子。在确定随机系数因子时，本发明选取符合实际流量分布特性的威布尔分布函数，能够对网络流量行为特性进行准确的描述。W_OWM在重构精确流量的同时在特性分析上表现较好。W_OWM在描述重尾特性、多分形特性和长相关特性得到了较大提升，W_OWM重构流量与实际流量的分布相似程度较高。
一种布尔分布混合网络流量模型建立方法

[发明专利]图像块的正交位置编码表示方法及上采样模块实现方法-CN202310527057.6有效
发明人：孙倩;宋高超;潘成胜 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像块的正交位置编码表示方法及上采样模块实现方法，其中，正交位置编码表示方法包括以下步骤：S1将待渲染的目标超分辨率图像切割成多个超分辨率图像块；S2确定所述超分辨率图像块在相对坐标域中所对应的连续二元函数以及正交位置编码，正交位置编码为：利用傅里叶基分别对所述超分辨率图像块横向和纵向维度的坐标信息进行位置编码，之后将各个维度的位置编码一一相乘，得到一个综合的位置编码向量。本发明解决在任意尺度图像超分辨率中上采样模块的对称性问题：基于隐式神经表示的上采样模块需要通过数据增强来学习图像中的对称性，能够将图像中的对称性先验自然地引入，减小了神经网络训练的难度。
图像正交位置编码表示方法采样模块实现

[发明专利]一种基于二次特征提取的网络流量异常检测方法及系统-CN202211492575.0有效
发明人： 潘成胜;李志祥;杨雯升;蔡凌云 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二次特征提取的网络流量异常检测方法及系统，通过使用双向长短期记忆网络学习网络流量数据之间的特征关系，完成网络流量数据的一次特征提取，并在此基础上，定义一种基于注意力机制的特征重要性权重评估规则，依据特征重要性大小对双向长短期记忆网络生成的特征向量给予相应的权重，完成数据的二次特征提取。最后，提出一种“先总分后细分”的设计思想构建网络流量数据检测模型，实现多分类网络流量数据的异常检测。本发明有效提高了网络流量数据异常检测的准确率、精确率、召回率和F1值，并且该模型并且具有良好的泛化能力。
一种基于二次特征提取网络流量异常检测方法系统

[发明专利]融合图注意力网络和QA提取范式的事件抽取方法与系统-CN202310330753.8在审
发明人： 潘成胜;陈星雨;王建伟;施建锋 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了融合图注意力网络和QA提取范式的事件抽取方法与系统，针对包括军事事件的历史作战文本，基于图注意力网络及分类机制，通过对历史作战文本进行预处理、触发词识别、事件论元角色抽取，完成对文本的处理，提高事件抽取的准确率，旨在保证在复杂多变的战场环境下，提高关键信息的提取效率，缩短指挥决策的时间。
融合注意力网络 qa 提取范式事件抽取方法系统

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