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公开(公告)号：CN115835302A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211468669.4
申请日：2022-11-22
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种近地轨道卫星与地面边缘计算网络的任务卸载方法及装置，属于无线通信领域，该方法包括：确定设备卸载分配的当前状态，计算当前状态的系统总成本；对于每个设备，循环遍历将待处理任务在本地处理，卸载至基站或卫星处理的决策结果，并确定所有决策结果中使系统总成本最小的决策结果，从所有设备的决策结果中选取候选决策结果；若候选决策结果的系统总成本小于当前状态的系统总成本，则进行当前状态的更新；重复上述更新过程，直至每个设备的候选决策的系统总成本，均大于当前状态。该方法提出的博弈论决策方法与常用基准方法相比具有优秀的性能，可以极大程度地降低系统能耗，提高任务卸载效率。
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公开(公告)号：CN110460650B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910676634.1
申请日：2019-07-25
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多边缘服务器场景下计算卸载的决策方法及装置。方法包括：在多边缘服务器场景下，基于随机博弈技术，在多个用户终端中的每个用户终端对应的服务器集中，决策每个用户终端对应的目标服务器；基于随机博弈技术，在每个用户终端对应的目标服务器的信道集中，决策每个用户终端对应的目标信道，以使得每个用户终端，基于对应的目标服务器和目标信道，执行计算卸载。本发明实施例提供的方法及装置，通过随机博弈技术，决策出每个用户终端进行计算卸载的最佳服务器和最佳信道，使得每个用户终端在通过决策出的目标服务器和目标信道进行计算卸载时，能量消耗小且处理时间短。
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公开(公告)号：CN113703970A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110931482.2
申请日：2021-08-13
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于拍卖机制的服务器资源分配方法、装置、设备及介质。所述方法包括：根据帕累托最优分配以最大化社会福利为目标确定当前时刻的拍卖获胜者；获取边缘服务器在当前时刻计算投标成功的第一任务数据量，以及，云服务器在当前时刻计算投标成功的第二任务数据量；根据所述第一任务数据量和所述第二任务数据量，以最大化社会福利为目标制定服务器的资源分配策略。本申请实施例在移动边缘计算场景下的资源分配过程中，考虑了最优化社会福利的边云协同资源分配情况，使得可以最大化满足参与者的需求，提高用户的服务质量。
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公开(公告)号：CN113676958A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110858574.2
申请日：2021-07-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04W28/20 , H04B17/336 , H04W4/02 , H04W4/40
Abstract: 本发明提供了一种车辆到车辆的网络切片带宽资源分配方法及装置，包括：确定与第i对车辆到车辆用户对对应的发射功率；根据边缘服务器的当前带宽资源占有率与第i对车辆到车辆用户对对应的发射功率，计算与第i对车辆到车辆用户对对应的宽带资源传输任务的成本；若集合Ic的遗传信息迭代后满足预设的收敛条件，则根据与第i对车辆到车辆用户对对应的任务大小计算完成任务时延；若完成任务时延小于等于任务可容忍时延，则将迭代后满足预设收敛条件的集合Ic的遗传信息作为带宽大小分配给第i对车辆到车辆用户对，并确定带宽分配成本。本发明能够在保证传输任务在可容忍的时延内完成情况下，最小化车辆到车辆用户对的资源使用成本。
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公开(公告)号：CN113596106A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110766452.0
申请日：2021-07-07
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多边缘服务器协作的时延敏感型切片资源调度方法，包括：先根据车辆坐标选定范围内拟卸载任务的路边单元；然后对多个边缘服务器及车辆本地按照直接性价比策略和本地优先策略分别排序；将车辆任务分解，在确保任务能在可容忍时延内完成的前提下，分别基于直接性价比策略和本地优先策略对应的两种排序结果进行任务卸载决策；最后取直接性价比策略及本地优先策略成本较低者，作为车辆任务计算卸载成本最低的资源调度方案。本发明考虑时延要求及使用资源的成本，使得车辆计算任务的成本更低，从而满足车辆用户的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108268855B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810110775.2
申请日：2018-02-05
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种面向行人再识别的函数模型的优化方法及装置，所述方法包括：获取行人图像对的特征向量；根据所述特征向量，建立与所述行人图像对一阶相关、二阶相关和差分相关的函数模型；获取与所述函数模型对应的损失函数，并根据所述损失函数对所述函数模型进行训练，以优化所述函数模型。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的面向行人再识别的函数模型的优化方法及装置，通过建立与行人图像对一阶相关、二阶相关和差分相关的函数模型，并通过损失函数对函数模型训练，优化了函数模型，能够全面地对行人图像对进行识别，从而提高行人再识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109510869A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811400269.3
申请日：2018-11-22
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种基于边缘计算的物联网服务动态卸载方法及装置，所述方法包括：S1、获取t时刻各类物联网服务的到达量；S2、针对每类物联网服务，根据该时刻该类物联网服务的到达量通过最大化该类物联网服务的卸载收益函数确定与其对应的边缘云服务卸载量以及云计算中心服务卸载量；S3、针对每类物联网服务，从多个边缘云服务器中选择该类物联网服务积压量最少的边缘云服务器，将S2确定好的与该类物联网服务对应的边缘云服务卸载量卸载至该类物联网服务积压量最少的边缘云服务器。本发明提供的基于边缘计算的物联网服务动态卸载方法，能够较好地适应任务到达的动态性，且计算复杂度较低。
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公开(公告)号：CN108304256A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810128175.9
申请日：2018-02-08
Applicant: 北京信息科技大学
CPC classification number: G06F9/4881 , G06F9/45558 , G06F9/5027 , G06F9/5077 , G06F2009/4557
Abstract: 本发明实施例公开了一种边缘计算中低开销的任务调度方法及装置，方法包括：计算每台服务器的单位开销，并根据单位开销的递增顺序依次存入服务器集合；依次从所述服务器集合中获取各服务器，并将当前服务器中能够满足资源需求的任务存入任务集合；若所述任务集合不为空，则计算所述任务集合中每个任务的填充函数，并将填充函数最大的任务调度到当前服务器上；若所述任务集合为空，则将所述服务器集合中的第一个服务器剔除。本发明实施例通过对服务器的单位开销进行排序，依次选择单位开销最小的服务器处理任务，获得原始任务调度方案，然后通过判断任务集合是否为空从而执行不同操作来对原始调度方案进一步优化，能够有效降低服务器的运行开销。
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公开(公告)号：CN113992706B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111054937.3
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/1097 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了车联网场景下请求内容放置的方法、装置及电子设备，包括：获取请求内容以及当前环境状态信息，将当前环境状态信息输入至训练好的内容放置模型，得到放置请求内容的动作描述信息，根据动作描述信息将请求内容放置到对应的路边单元上，其中，训练好的内容放置模型为利用不同环境状态信息进行训练后得到。本发明将训练好的内容放置模型输入到控制器进行全局控制，能够根据车辆的状态信息，路边单元的状态信息，实时地做出请求内容放置决策，降低了决策时延，提高了系统运行效率。
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公开(公告)号：CN110780986B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910960277.1
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于移动边缘计算的物联网任务调度方法及系统，该方法包括：根据每个物联网终端的任务卸载速率，获取每个物联网终端的最大卸载时间槽和单位价值；将每个物联网终端按照所述单位价值进行降序排列，得到降序排列后的物联网终端，并根据所述最大卸载时间槽和所述单位价值，通过中断指标获取中断终端；根据所述中断终端的排序位置，获取降序排列后的每个物联网终端的卸载时间，以对降序排列后的物联网终端进行任务调度。本发明实施例降低了物联网终端的能耗和移动边缘计算的任务卸载复杂度，提高了任务卸载的效率。
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