CN107995122A - 一种节能型智能路由器 - Google Patents

一种节能型智能路由器 Download PDF

Info

Publication number
CN107995122A
CN107995122A CN201711299258.6A CN201711299258A CN107995122A CN 107995122 A CN107995122 A CN 107995122A CN 201711299258 A CN201711299258 A CN 201711299258A CN 107995122 A CN107995122 A CN 107995122A
Authority
CN
China
Prior art keywords
router
module
flow
clouds
traffic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711299258.6A
Other languages
English (en)
Inventor
王珂
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Tianyan Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Tianyan Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Tianyan Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen Tianyan Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN201711299258.6A priority Critical patent/CN107995122A/zh
Publication of CN107995122A publication Critical patent/CN107995122A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10—Flow control; Congestion control
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/145—Network analysis or design involving simulating, designing, planning or modelling of a network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0876—Network utilisation, e.g. volume of load or congestion level
    • H04L43/0888—Throughput
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/60—Router architectures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明公开了一种节能型智能路由器，旨在解决现有技术中对于路由器的监管不恰当造成网络拥堵或路由器的流量正常使用率较低的问题；本申请通过神经网络训练单元进行路由器负载设备的流量使用情况训练，对路由器的负载的流量需用情况进行合理训练，对路由器的各个负载进行流量的合理分配，从而在满足用户的流量使用情况下，最大程度的提高路由器流量的有效使用率，同时无消耗的路由器进行自动关闭，实现节能；本申请是适用于路由器相关领域。

Description

一种节能型智能路由器
技术领域
本发明涉及路由器领域，具体涉及一种节能型智能路由器。
背景技术
路由器用于设备与设备之间的连接，对于通信传输等有重要的作用。路由器(Router)又称网关设备(Gateway)是用于连接多个逻辑上分开的网络，所谓逻辑网络是代表一个单独的网络或者一个子网。当数据从一个子网传输到另一个子网时，可通过路由器的路由功能来完成。路由器的功能使得其成为家庭和办公不可缺少的部分，但是被广泛使用的路由器存在一些问题:第一，单个路由器使用者过多容易造成网络拥堵甚至瘫痪，其中重要的使用者可能由于网络的瘫痪造成重大损失；第二，某些路由器使用者占用了较大流量，但是其实际使用的流量较小，从而导致大部分的流量处于闲置状态，使得流量的整体有效使用率低；第三，路由器与连接设备没有进行有效的管理，导致非法使用者容易连接路由器，进而容易发起相应的DDOS攻击等，造成正常使用者的路由器的瘫痪。
发明内容
本发明的目的在于：针对现有技术中对于路由器的监管不恰当造成网络拥堵或路由器的流量正常使用率较低的问题，本申请提供了一种节能型智能路由器。
本发明采用的技术方案如下：
一种节能型智能路由器,包括流量采集模块、云端、流量分配模块、神经网络训练模块；
所述流量采集模块，采集路由器连接所有负载对应的实时数据；
所述云端，接收并存储流量采集模块发送的实时数据；
所述神经网络训练模块，接收云端发送的实时数据并训练输出所有负载对应的流量分配权重；
所述云端，接收神经网络训练模块发送的所有负载流量分配权重并分配负载对应的流量分配数据；
流量分配模块，接收云端发送的流量分配数据并分配流量至对应负载；
具体地，还包括环境检测模块、启停检测模块和启停执行模块；所述环境检测模块与云端连接，所述启停检测模块与云端连接，所述云端与所述启停执行模块连接；
更进一步地，所述环境检测模块包括温度检测模块和湿度检测模块，所述温度检测模块和所述湿度检测模块均与云端连接；
本方案中，环境检测模块主要包括温度检测模块和湿度检测模块，温度检测模块和湿度检测模块分别采集路由器周围的温度信息与湿度信息，并将温湿度信息发送至云端，所述云端会判断温度或湿度是否超出正常值(正常值通常由人工进行预设)，同时所述启停检测模块会检测路由器的状态，如果路由器处于开启状态，云端则会发出关闭路由器的指令，启停执行模块接收到后关闭路由器；如果处于路由器处于停止状态，则云端不再输出关闭路由器指令。
具体地，所述环境检测模块包括人脸检测模块；所述人脸检测模块，采集路由器的人脸数据并发送至云端；
本方案中，环境检测模块主要包括人脸检测模块，人脸检测模块分别采集路由器周围的人脸信息，并将人脸信息发送至云端，所述云端会判断是否属于数据库使用者(数据库使用者通过由路由器拥有者进行设定)，同时所述启停检测模块会检测路由器的状态，如果路由器处于开启状态，云端则会发出关闭路由器的指令，启停执行模块接收到后关闭路由器；如果处于路由器处于停止状态，则云端不再输出关闭路由器指令，避免非法使用者进行盗用路由器。
具体地，所述流量采集模块，采集路由器连接所有负载对应的实时数据，所述实时数据包括使用设备的MAC地址S、时间T以及流量使用量Abit、下载流量使用量Adbit。
更进一步地，所述神经网络训练模块包括神经网络样本归一单元、神经网络训练单元和神经网络反馈输入单元；
所述神经网络样本归一单元，接收云端发送的实时数据，实时数据包括MAC地址S、时间T以及流量使用量Abit、下载流量使用量Adbit，并将实时数据进行归一化处理得到标准输入样本[S,T,Abit,Adbit]；
所述神经网络训练单元，接收神经网络样本归一单元发送的标准输入样本并训练得到流量分配模型，路由器的负载发出流量分配请求，根据流量分配模型输出负载对应的流量；
所述神经网络反馈输入单元，接收神经网络训练单元分配负载对应的流量并判断是否满足预设精度，如满足，则将通过流量分配模块流量分配至对应的负载，如不满足，则将数据返回至神经网络训练单元重新训练直至负载对应的流量达到预设精度；
所述神经网络样本归一单元的归一化处理是指对云端发送的实时数据进行单位换算的归一处理；
上述方案中，路由器的负载发出流量分配请求是指负载连接到路由器对应的网络；
上述方案中，还包括负载识别模块，负载识别模块与云端相连；如负载识别模块判断负载不属于合法使用者，则不进行流量采集，直接驳回流量分配请求；
负载识别模块主要对路由器连接的设备进行判断识别，比如对于非法模拟机的接入，进行控制，避免大量的模拟机耗费路由器的流量。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1.本申请通过神经网络训练单元进行路由器负载设备的流量使用情况训练，对路由器的负载的流量需用情况进行合理训练，对路由器的各个负载进行流量的合理分配，从而在满足用户的流量使用情况下，最大程度的提高路由器流量的有效使用率，同时无消耗的路由器进行自动关闭，实现节能；
2.本申请中增加了温度检测模块和湿度检测模块，采集路由器周围温湿度情况，从而提前进行危险(主要是火灾、洪水)预判，从而避免意外情况造成路由器在危险情况下发生漏电等情况，引发更大的事故灾难；
3.本申请中还设置有人脸检测模块，检测路由器的使用者是否属于路由器的合法使用者，避免不法分子非法盗用路由器；
4.本申请中路由器神经网络训练样本主要包括负载设备以及时间以及流量使用情况，可以实时的采集路由器的使用情况，将使用情况数据样本作为神经网络训练样本从而获得更加符合路由器负载的使用情况的模型，从而更加合理的分配路由器的使用情况；
5.本申请中还设置有负载识别模块，对是否属于正常的路由器负载进行初级判断，如果初级判断不合格，将不进行流量检测等后续步骤。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
图1是本申请具体实施例的模块示意图一；
图2是本申请具体实施例的模块示意图二；
图3是本申请具体实施例的神经网络训练模块的模块示意图；
图4是本申请具体实施例的神经网络训练模块的处理步骤示意图；
图5是本申请具体实施例的环境检测模块的模块示意图；
附图标记：
100-流量采集模块；200-环境检测模块；210-温度检测模块；220-湿度检测模块；230-人脸检测模块；300-启停检测模块；400-神经网络训练模块；410-神经网络样本归一单元；420-神经网络训练单元；430-神经网络反馈输入单元；500-云端；700-启停执行模块；800-负载识别模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
其中应当说明的是：本申请中的云端并不限于现有技术的云端，主要是指对路由器进行针对性控制的设备；
一种节能型智能路由器，包括流量采集模块100、云端500、流量分配模块600、神经网络训练模块400；
所述流量采集模块100，采集路由器连接所有负载对应的实时数据；
所述云端500，接收并存储流量采集模块100发送的实时数据；
所述神经网络训练模块400，接收云端500发送的实时数据并训练输出所有负载对应的流量分配权重；
所述云端500，接收神经网络训练模块400发送的所有负载流量分配权重并分配负载对应的流量分配数据；
流量分配模块600，接收云端500发送的流量分配数据并分配流量至对应负载。
具体地，还包括环境检测模块200、启停检测模块300和启停执行模块；所述环境检测模块200与云端500连接，所述启停检测模块300与云端500连接，所述云端500与所述启停执行模块连接。
具体地，所述环境检测模块200包括温度检测模块210和湿度检测模块220，所述温度检测模块210和所述湿度检测模块220均与云端500连接。
具体地，所述环境检测模块200包括人脸检测模块230；所述人脸检测模块230，采集路由器的人脸数据并发送至云端500。
具体地，路由器的负载发出流量分配请求是指负载连接到路由器对应的网络。
具体地，还包括负载识别模块800，负载识别模块800与云端500相连；如负载识别模块800判断负载不属于合法使用者，则不进行流量采集，直接驳回流量分配请求。
实施例一
本实施例对神经网络训练模块400进行详细阐述，具体如下：神经网络训练模块400主要采用的卷积神经网络进行训练，主要包括神经网络训练单元420、神经网络样本归一单元410和神经网络反馈输入单元430；
所述神经网络训练单元420，接收神经网络样本归一单元410发送的标准输入样本并训练得到流量分配模型，路由器的负载发出流量分配请求，根据流量分配模型输出负载对应的流量；
神经网络样本归一单元410，接收云端500发送的实时数据，实时数据包括MAC地址S、时间T以及流量使用量Abit、下载流量使用量Adbit和使用时间段D，并将实时数据进行归一化处理得到标准输入样本[S,T,Abit,Adbit，D]，其中归一化处理主要指的是将输入数据进行单位化的统一，比如时间T统一为秒s，流量使用量Abit统一为bit，下载流量使用量Adbit单位统一处理为bit，D的时间格式为：时-分-秒；其中使用流量主要指的是在
例如第一次输入的为：
[00-23-5A-15-99-42,1h,4M,3M，9:00-10:00]，经过神经网络样本归一单元410归一化处理后的样本为：
[00-23-5A-15-99-42,3600s,33554432bit,25165824M,9:00-10:00]；
第二次的输入并归一化处理后的样本为：
[00-23-5A-15-99-42,1h,3.5M,3.1M，9:00-10:00]
第三次输入并归一化处理后的样本为：
[00-23-5A-15-99-42,1h,3.2M,2.7M，9:00-10:00]
经过神经网络训练单元420进行大量在9:00-10：00的数据训练得到使用模型，具体使用模型与选择训练的参数与方法有关，本申请采用卷积神经网络进行训练，样本如上所述，得到的用户在时间段9：00-10：00流量使用第四次的流量使用量为：
用户在时间段9：00-10：00流量使用第四次的下载流量使用量使用量为：
其中L指的用户在时间段内下一次的输出流量；Dw指的是用户在时间段内下一次的输出流量；Abit1指的是第一次输入样本的流量使用量；Abit2指的是第二次输入样本的流量使用量；Abit3指的是第三次输入样本的流量使用量；Adit1指的是第一次样本下载流量使用量；Adit2指的是第二次样本下载流量使用量；Adit3指的是第三次样本的下载流量使用量；
当然其中的时间段的采集也需要根据用户的习惯进行采集，比如用户在晚上0：00-6:00均处于睡眠状态，则以晚上0：00-6:00作为一个时间段进行采集训练，如采集到该用户在这期间无任何流量的消耗，可以由云端发出停止路由器的指令，启停执行模块700关闭路由器，实现节能；
其中计算出的是流量使用量以及下载流量使用量均是参考值，其中还需要设置一个上下浮动的值范围，但是具体设置多少由用户自己设置；
其中应当说明的是，本申请中训练样本以及训练模型可以根据用户的需求来进行实际选择。
所述神经网络反馈输入单元430，接收神经网络训练单元420分配负载对应的流量并判断是否满足预设精度(预设精度主要是指用户自己设置的精度)，如满足，则将通过流量分配模块600流量分配至对应的负载，如不满足，则将数据返回至神经网络训练单元420重新训练直至负载对应的流量达到预设精度。
实施例二
在上述方案的基础上，本实施例主要详细阐述：环境检测模块200包括温度检测模块210和湿度检测模块220，所述温度检测模块210和所述湿度检测模块220均与云端500连接；
本实施例设置了温度检测模块210和湿度检测模块220，二者分别采集温度信息数据以及湿度信息数据，启停检测模块300检测路由器的运转情况并发送至云端500，云端500接收到温度检测模块210和湿度检测模块220发送的温度信息数据以及湿度信息数据，并判断路由器的温湿度是否超过了正常阈值范围，如不在正常范围内，同时路由器属于开启状态，则云端500发出路由器停止指令信号，启停执行模块700接收云端500发送的路由器停止指令信号并停止路由器，这样可以在火灾的时候，路由器自动预警关闭，避免火灾蔓延漏电的情况。
实施例三
在实施例一的基础上，本实施例主要对人脸检测模块230进行详细说明，其中人脸检测模块230主要对路由器使用者的身份进行识别；
当路由器人为的开启时(可以理解为不是启停执行模块700开启的情况)，对使用者的身份进行验证，避免了非路由器拥有者的人随意使用他人路由器的问题。
实施例四
在上述实施例的基础上，本申请主要对负载识别模块800进行展开细说，负载识别模块800主要是对新接入的路由器进行识别，如果识别是非正常路由器使用用户，则不进行流量检测以及分配等后续处理；
具体如何识别是否是正常用户：第一，可以用户自己建立路由器使用库；第二，对于连接的设备进行模拟机等判断识别。
本申请中通过对用户流量的神经网络模型训练提高路由器流量的使用有效率，避免了不必要的流量使用，节省了路由器的消耗，同时本申请还通过连接环境检测模块200对路由器进行周围环境或用户进行识别，从而避免了火灾漏电或是非法使用者的盗用，应当说明的是，当神经网络训练出某段时间用户的使用量一直为0时候，可以停止路由器，从而节省能量，同时本申请还设置负载识别模块800，从而避免了模拟机等非法使用者造成路由器的网络堵塞。
应当说明的是，本申请中的负载并不一定指路由器的负载，其实也可以多个路由器之间，进行相互间的资源分配，从而实现更加合理的资源分配。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种节能型智能路由器，其特征在于，包括流量采集模块(100)、云端(500)、流量分配模块(600)、神经网络训练模块(400)；
所述流量采集模块(100)，采集路由器连接所有负载对应的实时数据；
所述云端(500)，接收并存储流量采集模块(100)发送的实时数据；
所述神经网络训练模块(400)，接收云端(500)发送的实时数据并训练输出所有负载对应的流量分配权重；
所述云端(500)，接收神经网络训练模块(400)发送的所有负载流量分配权重并分配负载对应的流量分配数据；
流量分配模块(600)，接收云端(500)发送的流量分配数据并分配流量至对应负载。
2.如权利要求1所述的一种节能型智能路由器，其特征在于，还包括环境检测模块(200)、启停检测模块(300)和启停执行模块(700)；所述环境检测模块(200)与云端(500)连接，所述启停检测模块(300)与云端(500)连接，所述云端(500)与所述启停执行模块(700)连接。
3.如权利要求2所述的一种节能型智能路由器，其特征在于，所述环境检测模块(200)包括温度检测模块(210)和湿度检测模块(220)，所述温度检测模块(210)和所述湿度检测模块(220)均与云端(500)连接。
4.如权利要求2所述的一种节能型智能路由器,其特征在于，所述环境检测模块(200)包括人脸检测模块(230)；所述人脸检测模块(230)，采集路由器的人脸数据并发送至云端(500)。
5.如权利要求1所述的一种节能型智能路由器，其特征在于，所述流量采集模块(100)，采集路由器连接所有负载对应的实时数据，所述实时数据包括使用设备的MAC地址S、时间T以及流量使用量Abit、下载流量使用量Adbit。
6.如权利要求5所述的一种节能型智能路由器，其特征在于，所述神经网络训练模块(400)包括神经网络样本归一单元(410)、神经网络反馈输入单元(430)和神经网络训练单元(420)；
所述神经网络样本归一单元(410)，接收云端(500)发送的实时数据，实时数据包括MAC地址S、时间T以及流量使用量Abit、下载流量使用量Adbit，并将实时数据进行归一化处理得到标准输入样本[S,T,Abit,Adbit]；
所述神经网络训练单元(420)，接收神经网络样本归一单元(410)发送的标准输入样本并训练得到流量分配模型，路由器的负载发出流量分配请求，根据流量分配模型输出负载对应的流量；
所述神经网络反馈输入单元(430)，接收神经网络训练单元(420)分配负载对应的流量并判断是否满足预设精度，如满足，则将通过流量分配模块(600)流量分配至对应的负载，如不满足，则将数据返回至神经网络训练单元(420)重新训练直至负载对应的流量达到预设精度。
7.如权利要求5所述的一种节能型智能路由器，其特征在于，路由器的负载发出流量分配请求是指负载连接到路由器对应的网络。
8.如权利要求7所述的一种节能型智能路由器，其特征在于，还包括负载识别模块(800)，负载识别模块(800)与云端(500)相连；如负载识别模块(800)判断负载不属于合法使用者，则不进行流量采集，直接驳回流量分配请求。
9.如权利要求5所述的一种节能型智能路由器,其特征在于，所述神经网络样本归一单元(410)的归一化处理是指对云端(500)发送的实时数据进行单位换算的归一处理。
CN201711299258.6A 2017-12-08 2017-12-08 一种节能型智能路由器 Pending CN107995122A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711299258.6A CN107995122A (zh) 2017-12-08 2017-12-08 一种节能型智能路由器

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711299258.6A CN107995122A (zh) 2017-12-08 2017-12-08 一种节能型智能路由器

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107995122A true CN107995122A (zh) 2018-05-04

Family

ID=62036956

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711299258.6A Pending CN107995122A (zh) 2017-12-08 2017-12-08 一种节能型智能路由器

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107995122A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110213379A (zh) * 2019-06-10 2019-09-06 深圳云里物里科技股份有限公司 一种网关设置方法、系统、网关及计算机可读存储介质
CN112104561A (zh) * 2020-09-10 2020-12-18 安徽盛世华科电子科技有限公司 一种路由器选择设备及选择方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1496634A (zh) * 2001-03-14 2004-05-12 �ձ�������ʽ���� 路由器装置及其控制带宽的方法
US20100254707A1 (en) * 2009-04-07 2010-10-07 Peng Jan-Wen Dynamic Bandwidth Allocation Method of Ethernet Passive Optical Network
CN102316457A (zh) * 2011-09-21 2012-01-11 中国联合网络通信集团有限公司 非法接入设备的监测方法及装置
CN102685904A (zh) * 2012-05-07 2012-09-19 中兴通讯股份有限公司 一种带宽自适应分配方法和系统
CN105897572A (zh) * 2016-05-12 2016-08-24 深圳市共进电子股份有限公司 家庭网关装置
CN106817313A (zh) * 2015-12-01 2017-06-09 北京慧点科技有限公司 一种网络流量快速分配的方法
CN106921658A (zh) * 2017-02-14 2017-07-04 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种路由器设备安全防护方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1496634A (zh) * 2001-03-14 2004-05-12 �ձ�������ʽ���� 路由器装置及其控制带宽的方法
US20100254707A1 (en) * 2009-04-07 2010-10-07 Peng Jan-Wen Dynamic Bandwidth Allocation Method of Ethernet Passive Optical Network
CN102316457A (zh) * 2011-09-21 2012-01-11 中国联合网络通信集团有限公司 非法接入设备的监测方法及装置
CN102685904A (zh) * 2012-05-07 2012-09-19 中兴通讯股份有限公司 一种带宽自适应分配方法和系统
CN106817313A (zh) * 2015-12-01 2017-06-09 北京慧点科技有限公司 一种网络流量快速分配的方法
CN105897572A (zh) * 2016-05-12 2016-08-24 深圳市共进电子股份有限公司 家庭网关装置
CN106921658A (zh) * 2017-02-14 2017-07-04 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种路由器设备安全防护方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110213379A (zh) * 2019-06-10 2019-09-06 深圳云里物里科技股份有限公司 一种网关设置方法、系统、网关及计算机可读存储介质
CN112104561A (zh) * 2020-09-10 2020-12-18 安徽盛世华科电子科技有限公司 一种路由器选择设备及选择方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104062962B (zh) 一种物联网设备自动控制系统及其控制方法
CN103068019B (zh) 一种无线局域网络节能的方法及装置
CN206060359U (zh) 一种分布式光伏电站的集中监控运维系统
CN105721577B (zh) 一种面向软件定义网络的服务器负载均衡方法
CN104734953B (zh) 基于vlan实现报文二层隔离的方法、装置及交换机
CN205068034U (zh) 基于物联网的建筑能源管理系统
CN107016532A (zh) 一种家庭能源管理终端、系统及方法
CN107995122A (zh) 一种节能型智能路由器
CN107726573A (zh) 一种中央空调控制系统
CN101998456A (zh) 自组织网络参数配置控制方法和参数修改控制系统
CN107370644A (zh) 联动控制方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备
CN106572482A (zh) 参数配置方法、装置及核心网络自配置自优化平台
CN206829249U (zh) 一种市政管网供水装置
CN205986326U (zh) 变电站高压室智能识别装置
CN207164151U (zh) 一种电动汽车充电站处的电能质量监测及报警装置
CN206440989U (zh) 一种楼宇智能化平台系统
CN106604309A (zh) 一种隐藏无线接入设备ssid的方法及系统
CN106656830A (zh) 一种家庭能源路由器及其控制方法
CN106304178A (zh) 一种基于电力异构无线网络的QoS保障方法及系统
CN103777575A (zh) 新风系统的监控管理方法与系统
CN106331162B (zh) 一种基于互联网的管廊主控制器及其监控方法
CN207251226U (zh) 一种用电管理系统
CN207037902U (zh) 无线远程集中抄表监控系统
CN108336733A (zh) 适用于配网保护及损耗最小的分布式电源容量配置方法
CN206452406U (zh) 一种基于互联网的管廊主控制器

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180504