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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117714446A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410148907.6
申请日：2024-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L67/10 , G06F9/50 , G06N20/00 , H04B7/185 , H04L67/1008 , H04L67/101
Abstract: 本发明公开了一种卫星云边协同计算的卸载方法及装置，其方法包括：基于终端‑卫星‑云的三层云边协同计算框架，构建任务在各层计算下的开销模型；基于各开销模型，以总开销最小为优化目标，以卸载决策、CPU工作频率和传输功率为优化变量，构建优化问题模型；采用模型辅助法和内点法对CPU工作频率和传输功率进行优化求解，采用Q‑learning算法对卸载决策进行优化求解；根据CPU工作频率、传输功率以及卸载决策的最优求解结果，进行卸载计算；本发明通过模型辅助法和内点法优化CPU工作频率和传输功率，使用Q‑learning算法确定并发多任务的卸载决策，根据最优解实现协同计算和计算中的资源分配。
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公开(公告)号：CN117715087B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410146411.5
申请日：2024-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/04 , H04W72/0446 , H04W72/044 , H04W52/34 , H04B7/185 , H04B17/391 , H04B17/382 , H04W84/06
Abstract: 本发明公开了一种天地一体化网络资源动态分配方法与系统，方法包括：构建时隙模型和移动性模型；基于天地一体化系统中LEO卫星动态下行链路，确定随LEO卫星移动动态变化的信道参数；根据时隙模型、移动性模型和信道参数，构建初始优化问题；给定功率分配矢量，将初始优化问题通过连续凸逼近转化为功率分配凸优化问题，将获取用户连接关系矢量代入初始优化问题，转化为用户连接关系凸优化问题，获取功率分配矢量；基于率分配凸优化问题和用户连接关系凸优化问题，使用交替迭代化方法，获取最优的功率分配矢量和用户连接关系矢量，完成资源分配；采用上述方案，可以实时确定随低轨卫星移动动态变化的信道参数，实现总传输时延最小化。
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公开(公告)号：CN119031394A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411521242.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的卫星网络资源管理方法，包括：步骤1，构建LEO卫星移动性模型；步骤2，构建具有星间协作ISC增强的SIoT网络模型；步骤3，分别计算本地计算、边缘计算和云计算三种模型下的端到端时延和系统能耗；步骤4，建立基于深度强化学习的任务卸载与资源分配算法和任务卸载决策，实现终端、边缘和云计算节点之间的负载均衡。本发明针对动态任务到达场景，提出了一种模型辅助的自适应深度强化学习算法，能够实现任务卸载决策、通信资源和计算资源的联合配置。
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公开(公告)号：CN117714446B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410148907.6
申请日：2024-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L67/10 , G06F9/50 , G06N20/00 , H04B7/185 , H04L67/1008 , H04L67/101
Abstract: 本发明公开了一种卫星云边协同计算的卸载方法及装置，其方法包括：基于终端‑卫星‑云的三层云边协同计算框架，构建任务在各层计算下的开销模型；基于各开销模型，以总开销最小为优化目标，以卸载决策、CPU工作频率和传输功率为优化变量，构建优化问题模型；采用模型辅助法和内点法对CPU工作频率和传输功率进行优化求解，采用Q‑learning算法对卸载决策进行优化求解；根据CPU工作频率、传输功率以及卸载决策的最优求解结果，进行卸载计算；本发明通过模型辅助法和内点法优化CPU工作频率和传输功率，使用Q‑learning算法确定并发多任务的卸载决策，根据最优解实现协同计算和计算中的资源分配。
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公开(公告)号：CN117715087A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410146411.5
申请日：2024-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/04 , H04W72/0446 , H04W72/044 , H04W52/34 , H04B7/185 , H04B17/391 , H04B17/382 , H04W84/06
Abstract: 本发明公开了一种天地一体化网络资源动态分配方法与系统，方法包括：构建时隙模型和移动性模型；基于天地一体化系统中LEO卫星动态下行链路，确定随LEO卫星移动动态变化的信道参数；根据时隙模型、移动性模型和信道参数，构建初始优化问题；给定功率分配矢量，将初始优化问题通过连续凸逼近转化为功率分配凸优化问题，将获取用户连接关系矢量代入初始优化问题，转化为用户连接关系凸优化问题，获取功率分配矢量；基于率分配凸优化问题和用户连接关系凸优化问题，使用交替迭代化方法，获取最优的功率分配矢量和用户连接关系矢量，完成资源分配；采用上述方案，可以实时确定随低轨卫星移动动态变化的信道参数，实现总传输时延最小化。
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