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龙图腾网获悉江西省邮电规划设计院有限公司申请的专利基于边缘云节点的分布式大二层网络智能路由方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120321179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510796577.6，技术领域涉及：H04L45/64；该发明授权基于边缘云节点的分布式大二层网络智能路由方法及系统是由凌清草;赖麟;邓玉平;邓国胜设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘云节点的分布式大二层网络智能路由方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于边缘云节点的分布式大二层网络智能路由方法及系统，属于计算机网络技术领域。针对现有网络在动态环境下路由决策响应慢、故障恢复效率低的问题，提出通过边缘云节点周期性采集链路带宽利用率、传输时延等状态信息，上传至中心云平台生成全局路由策略并下发至边缘节点，结合本地动态阈值监测触发故障切换。技术方案包括边缘节点与中心平台的双向通信、时空特征融合的神经网络模型及多目标优化的路径优先级生成机制。本方法和系统适用于大规模分布式网络环境，可提升网络资源利用率与业务连续性。

本发明授权基于边缘云节点的分布式大二层网络智能路由方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘云节点的分布式大二层网络智能路由方法，其特征在于，包括以下步骤： 多个边缘云节点分别通过预配置的通信协议与中心云平台建立双向数据连接，每个边缘云节点周期性采集所在节点的网络状态信息，网络状态信息包括相邻节点间的链路带宽利用率、跨节点传输时延、网络设备端口状态以及节点本地计算资源负载率； 各边缘云节点将网络状态信息封装为结构化数据包，经加密隧道上传至中心云平台； 中心云平台基于所有边缘云节点的网络状态信息，采用基于时空特征提取的神经网络模型生成全局路由策略，全局路由策略包括各边缘云节点间的路径优先级列表、流量分配权重系数以及故障切换路径集合； 各边缘云节点接收中心云平台下发的全局路由策略后，根据路径优先级列表及流量分配权重系数更新本地路由表存储单元中的转发表项，并通过预配置通信协议向相邻节点同步更新后的转发表项； 各边缘云节点实时监测相邻节点间的链路传输时延变化量，当检测到链路传输时延变化量超过预存储在本地路由决策模块中的动态阈值时，触发本地路由决策模块基于全局路由策略中的故障切换路径集合重新配置本地路由表，并将链路状态异常信息标记后经加密隧道上传至中心云平台； 中心云平台根据链路状态异常信息启动全局路由策略重计算，并将更新后的全局路由策略分发至与链路状态异常信息关联的受影响的边缘云节点； 基于时空特征提取的神经网络模型包括并联设置的卷积神经网络分支和长短期记忆网络分支，其中， 卷积神经网络分支以边缘云节点的物理拓扑连接关系为输入，通过三层卷积层提取相邻节点间的空间关联特征，所述空间关联特征包括节点间链路带宽波动模式及端口状态变化趋势； 长短期记忆网络分支以跨节点传输时延序列为输入，通过双向循环结构提取预设时间窗口内的时延波动时序特征，所述时延波动时序特征包括周期性拥塞模式及突发性异常时延片段； 神经网络模型通过注意力机制层对空间关联特征与时延波动时序特征进行动态权重分配，生成融合时空特征的网络状态向量； 神经网络模型的全连接层根据网络状态向量计算生成全局路由策略，其中路径优先级列表的生成过程包括对融合时空特征的网络状态向量进行多目标优化运算，多目标优化运算的约束条件包括链路带宽利用率阈值、传输时延上限以及节点负载均衡系数； 本地路由决策模块中的动态阈值的确定与更新过程包括以下步骤： 本地路由决策模块初始化时加载基线阈值T0，基线阈值T0根据历史传输时延数据的正态分布参数计算得到，计算公式为T0=μ+3σ，其中μ为时延均值，σ为时延标准差； 网络状态检测单元每五分钟统计一次相邻节点间链路传输时延的滑动窗口平均值，窗口大小为最近30个采样点，当滑动窗口平均值与基线阈值T0的偏离度超过20%时触发阈值自适应调整； 阈值自适应调整过程执行以下操作： 采集当前时刻前24小时内各整点时刻的时延数据集，剔除超过三倍标准差的数据点后重新计算均值μ'和标准差σ'，生成更新后的动态阈值T1=μ'+2.5σ'并覆盖存储至本地路由决策模块； 在两次阈值调整周期之间，若检测到单次时延变化量超过当前动态阈值的150%，则立即启动紧急阈值修正流程，将当前动态阈值临时设置为异常时延值的80%并标记为待校准状态； 当边缘云节点接收到中心云平台下发的更新后全局路由策略时，同步获取全局路由策略中包含的阈值校准参数，通过加权平均算法将本地动态阈值与校准参数进行融合计算，生成最终生效的动态阈值。

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