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公开(公告)号：CN117251262A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310589011.7
申请日：2023-05-24
Applicant: 南京卓云邮通科技有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向移动边缘计算的低时延任务分解与卸载方法，该方法首先用户在本地将给定的计算任务分解多个子任务。其次用户确定独立子任务以及顺序依赖子任务的最优任务分配比例。接着，用户在此基础上在本地决定每个子任务的具体卸载方案，执行卸载过程。本发明所提的方法将给定的计算任务分解为子任务，再将子任务分别卸载到不同的用户进行边缘计算，降低了系统成本，即延迟和能耗的加权和，并为设备提供更多的任务卸载选项，有效地缓解本地服务器压力。
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公开(公告)号：CN116600341A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310569273.7
申请日：2023-05-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/06 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向云无线接入网(C‑RAN)上行链路的压缩感知方法，首先要在C‑RAN场景中的每个RRH(Remote Radio Head)接收到测量值(压缩信号)，对其进行CS恢复，得到用户信号数据的粗略估计；信号的粗略估计问题可以转化为一个广义LASSO形式的优化问题；得到的优化问题可通过ADMM算法(the alternating direction method of multipliers algorithm)的迭代方法求解，基于上述步骤将ADMM算法表述为具有层迭代的深度展开神经网络(deep unfolding network)，将这样的深度展开网络作为解码器；最后将ADMM算法迭代中的仿射映射应用于最终层，得到最终输出。本发明可应用于C‑RAN等压缩感知场景中，提供面向C‑RAN上行链路的前端负载问题的压缩感知方法，有效提升了在压缩感知场景中信号重构的速度和抗噪性能。
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公开(公告)号：CN115529625A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210711607.5
申请日：2022-06-22
Applicant: 南京卓云邮通科技有限公司 , 南京邮电大学
Inventor： 周欢 , 杨凡 , 彭敏鑫 , 徐波 , 刘娅璇 , 崔燕茹 , 吴丰靖 , 高赟 , 刘颖 , 张旭妍 , 邵鑫宇 , 王思洋 , 荀位 , 徐邦宁 , 徐卓然 , 孙文雪 , 吕锦钰 , 谈宇浩 , 赵海涛 , 张晖 , 夏文超 , 倪艺洋 , 杨洁
Abstract: 本发明公开了一种移动性任务卸载方法、系统及存储介质，待任务卸载的用户设备获取其通信范围内边缘节点设备的位置和方向向量信息，并计算用户设备与每个边缘节点设备的通信时间；以用户设备任务卸载耗费的总时延作为筛选约束，筛选出满足通信时间大于任务卸载总时延的边缘节点设备，将任务拆分后卸载到每个可用边缘节点设备上执行；其中，所述总时延由传输时延和计算时延加和得到；所述传输时延指将任务卸载到边缘节点设备所需的时间；所述计算时延指边缘节点设备的数据处理时间。该发明能够在无线分布式边缘计算环境下，考虑边缘节点设备的移动性，缩短边缘节点设备卸载响应时间，提高卸载成功率。
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公开(公告)号：CN115865241B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202211480131.5
申请日：2022-11-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/309 , H04B7/0426 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种RIS辅助的通信感知计算一体高效数据处理方法、设备及介质，在6G网络环境中，用户设备UE收集环境数据并生成发送信号，发送信号经由均匀平面阵列RIS传输至基站BS，在此过程中完成数据的处理，处理后的数据在BS进行融合。BS处的接收信号包括用于计算信号和感知信号。导出接收信号的频率响应，使用不同子载波接收到的导频向量来检测信道参数，进而最小化计算失真的同时保证感知信号速率要求并恢复参数。本发明的方法在6G网络环境中设置RIS降低了障碍物对信号的干扰，有效的改善能耗和信道质量，以最小化计算失真为优化目标，提升了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN114389728B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202111648589.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W16/22 , H04W16/28
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117172302A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310588721.8
申请日：2023-05-24
Applicant: 南京卓云邮通科技有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于D3PG模型的任务分解与卸载方法，该方法首先建立一种新的深度强化学习模型DRL，即狄利克雷策略梯度深度确定性模型D3PG，并给出模型的奖励机制。其次对模型进行训练：设置学习环境并创建一个经验应答缓冲区用于收集深度强化学习模型DRL代理与MEC环境交互所收集到的训练数据；深度强化学习模型DRL代理与环境进行交互以生成训练数据集；代理从经验缓冲区中提取训练数据来训练深度强化学习模型DRL模型内的学习网络。最后，利用训练好的狄利克雷策略梯度深度确定性模型D3PG深度学习模型实现联合优化任务分解和计算卸载。本发明能够以端到端的方式优化多个目标，最大化处理任务的数量的同时实现最小化能源消耗。
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公开(公告)号：CN115913310A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211381495.8
申请日：2022-11-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种智能反射表面(RIS)辅助反向散射通信方法及系统，属于无线通信技术领域。该方法包括以下步骤：1)建立基于实际相移模型的RIS辅助反向散射通信网络模型；2)考虑接收信噪比约束、能量收集约束、标签反射系数约束以及RIS反射系数的相移幅度约束，建立载波发射器(CE)发射功率优化问题；3)使用最大比传输(MRT)算法进行发射波束成形，并基于交替优化(AO)算法求得RIS相移以及标签反射系数的最优解。本发明考虑了RIS反射系数幅度与相移的映射关系，能够权衡两者对系统性能的影响，根据RIS的实际参数进行相移设计，相较于基于理想相移模型的算法，在实际使用中能够有效提高系统能效。
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公开(公告)号：CN115865241A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211480131.5
申请日：2022-11-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/309 , H04B7/0426 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种RIS辅助的通信感知计算一体高效数据处理方法、设备及介质，在6G网络环境中，用户设备UE收集环境数据并生成发送信号，发送信号经由均匀平面阵列RIS传输至基站BS，在此过程中完成数据的处理，处理后的数据在BS进行融合。BS处的接收信号包括用于计算信号和感知信号。导出接收信号的频率响应，使用不同子载波接收到的导频向量来检测信道参数，进而最小化计算失真的同时保证感知信号速率要求并恢复参数。本发明的方法在6G网络环境中设置RIS降低了障碍物对信号的干扰，有效的改善能耗和信道质量，以最小化计算失真为优化目标，提升了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN115099308B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210598479.8
申请日：2022-05-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/241 , G06F18/22
Abstract: 本发明提出一种基于分段轨迹聚类的车辆下一个位置预测方法，该方法包括以下步骤：S1：轨迹分割，给定车辆va原始轨迹序列#imgabs0#其中，#imgabs1#表示车辆va在tb时刻的经纬度坐标位置，提取出轨迹中的关键位置，即轨迹拐点，从而得到分段线性子轨迹，B为序列总数；S2：子轨迹聚类，对有相似特征的子轨迹进行分类，即对同一条道路或同一方向上距离和角度小于预设值的子轨迹进行聚类，并且获得每个簇中心点的位置与时间信息；S3：基于上述对历史轨迹数据的分段聚类结果，根据簇中心点移动时间差模型，其利用从经过的簇中心点到候选下一个簇中心点的最短移动时间和其实际移动时间差，进行下一个簇中心点预测，也即下一个位置预测。
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公开(公告)号：CN117914804A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310532773.3
申请日：2023-05-12
Applicant: 南京卓云邮通科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H04L47/783 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种面向时延敏感任务的边缘计算资源动态分配方法，该方法基于边缘计算模型，在边缘节点上配备多个边缘设备，采用Lyapunov框架设计任务请求队列，最小化任务处理总时延，并提出了一个资源重分配算法，动态地根据工作负载实现资源调度，具体步骤如下：用户先判断是否进行本地任务处理；若本地资源满足任务需求则进行本地处理，反之用户向边缘节点发送任务请求；边缘节点根据自身节点设备的资源状态动态处理任务。本发明在满足最低时延要求下很好地实现了资源分配。
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