Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
专利交易 商标交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 重庆邮电大学;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院周思源获国家专利权

重庆邮电大学;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院周思源获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉重庆邮电大学;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院申请的专利时间敏感网络时间触发流的端到端低时延调度方法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:CN116366550B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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:202310206255.2,技术领域涉及:H04L47/10;该发明授权时间敏感网络时间触发流的端到端低时延调度方法是由周思源;王晋;刘畅;徐江珮;王浩;刘畅;田里;周亮;王捷;喻潇;龙凤设计研发完成,并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

时间敏感网络时间触发流的端到端低时延调度方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种时间敏感网络时间触发流的端到端低时延调度方法,属于工业互联网领域,包括以下步骤:S1:获取交换机所有TT流的信息,按照优先级大小为所有TT流从源节点到目的节点所经过的所有链路进行时隙分配;S2:通过局部时隙搜索减少TT流的端到端延迟;S3:根据优化后的时隙占用表,尽可能的减少时间感知整形器数量,减少开门次数,生成对应的门控列表。本发明减少了TT流的端到端时延,也减少了时间感知整形器的数量。

本发明授权时间敏感网络时间触发流的端到端低时延调度方法在权利要求书中公布了:1.一种时间敏感网络时间触发流的端到端低时延调度方法,其特征在于:包括以下步骤: S1:获取交换机所有TT流的信息,按照优先级大小为所有TT流从源节点到目的节点所经过的所有链路进行时隙分配;步骤S1具体包括: S11:读取并收集网络中所有TT流的信息,包括TT流的周期、报文大小和优先级信息; S12:将所有TT流按照优先级从高到低排序,计算出TT流的综合调度周期,并计算出每条TT流相对于综合调度周期的传输帧个数,以及计算时隙传输基本单元; S13:选择第一条TT流,并将该TT流按照路径选择第一条链路,判断此链路从节点m到节点n的链路的第i个时隙占用变量是否等于1,若不等于1则占用下传输所需要的时隙,并将置为1;如果当前时隙=1,则代表当前时隙被占用,跳过当前时隙,选择下一个时隙并重复步骤S13; S14:令=-1,判断是否≠0,如果≠0,则将此时隙占用时刻加上的周期并再次占用,即:,其中表示时隙i在时隙长度之后的时隙,重复步骤S14直至=0; S15:判断该条TT流所经过的所有链路的时隙是否都已分配完毕,如果没有,则选择下一条链路; S16:判断是否所有的TT流都已进行调度,如果没有,则选择下一条TT流再进入步骤S13; S17:经过步骤S11-S16得到并输出初步的时隙占用表; S2:通过局部时隙搜索减少TT流的端到端延迟;步骤S2所述通过局部时隙搜索减少TT流的端到端延迟,具体包括: S21:读取所述初步的时隙占用表,选择第一条TT流选择最靠近目的节点的链路; S22:从优先级最低的TT流开始查找,选择在靠近目的节点上的链路,选择TT流从节点m到节点n的第i个时隙占用变量=1的时隙;从该时隙往前查找,判断在相邻链路上是否有空闲时隙,即TT流从节点n到节点o的第i个时隙占用变量=0,如果有则进行步骤S23,如果没有则选择下一条链路,链路判断完之后,选择下一条TT流; S23:判断是否能够将在链路上占用的时隙往后移动,接着判断移动之后是否可以减少的端到端延迟,如果有则通过时隙占用的移动使空余的时隙消除掉,并且更新时隙占用表,如果不能减少端到端延迟,则选择下一条链路; S24:检查是否所有TT流都已经过优化,如果全部都已优化,则生成优化之后的时隙占用表; S3:根据优化后的时隙占用表,尽可能的减少时间感知整形器数量,减少开门次数,生成对应的门控列表。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院,其通讯地址为:400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。