-
公开(公告)号：CN113992706A
公开(公告)日：2022-01-28
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 , G06K9/62
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。
-
公开(公告)号：CN113840264A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111076909.1
申请日：2021-09-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种通信链路确定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及通信技术领域，其中通信链路确定方法包括：获取通信链路集合；基于所述通信链路集合中的通信链路数量，对所述通信链路集合中候选通信链路的反射平面信息进行分析，得到各个所述候选通信链路对应的反射平面可能信息；对各个所述反射平面可能信息进行处理，得到所述通信链路集合对应的至少一个反射平面可能信息组合；根据反射平面约束条件，对所述反射平面可能信息组合进行处理，得到目标反射平面可能信息组合；利用所述目标反射平面可能信息组合中各个目标反射平面可能信息，确定所述通信链路集合中各个目标通信链路。本方法能够提高通信链路确定效率。
-
公开(公告)号：CN113835778A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111076905.3
申请日：2021-09-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种任务卸载方法、装置、电子设备及存储介质，涉及边缘计算技术领域，其中任务卸载方法包括：获取任务的当前卸载策略；所述当前卸载策略包括至少一个当前卸载决策；对所述当前卸载策略中的候选当前卸载决策进行调整，得到各个候选当前卸载决策对应的目标策略；根据策略约束条件，对各个所述目标策略进行处理，得到目标策略结果集合；将所述目标策略结果集合中的最小值对应的所述目标策略，确定为任务卸载策略；基于所述任务卸载策略，对任务卸载对象进行任务卸载，其中，任务卸载对象为所述任务卸载策略中各个目标卸载决策对应的卸载对象。本方法能够降低系统工作成本。
-
公开(公告)号：CN113726862A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110961684.1
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种多边缘服务器网络下的计算卸载方法及装置，包括：基于路径损失确定第一关系集合；各边缘服务器n根据各自的第一预设效用目标设定第一单价；确定各移动用户i的第一卸载策略集合；基于所述第一卸载策略集合，各边缘服务器n各自设定第二单价，并公布第二单价集合；确定各移动用户i的第二卸载策略集合；若所述第二卸载策略集合中的每个第二卸载策略均满足预设的不变条件，则各移动用户i根据所述第二卸载策略集合进行卸载。本发明能够在多边缘服务器的服务范围重叠的情况下，更好的满足客户需求。
-
公开(公告)号：CN113676519A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110858579.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种车辆内容预缓存和宽带分配的联合优化方法及装置，包括：确定文件状态、获取各车辆的车辆状态、获取各车辆之间的通信时间在所述当前时隙内的分布、获取车辆所即将经过的路边单元集合、获取路边单元所服务的车辆集合、获取车辆的通信范围内的相邻车辆集合、获取每个路边单元和所述各车辆的剩余缓存容量，并输入至预设的神经网络模型，得到由所述预设的神经网络模型输出的车辆内容预缓存结果和带宽分配比例。本发明能够得到车辆内容预缓存结果和带宽分配比例，从而解决对车辆用户所请文件进行预缓存以及信道带宽分配的问题，进而使得内容的获取能够很好地满足高速移动的车辆用户的需求。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113676420A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110858572.3
申请日：2021-07-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L12/911 , H04L12/927 , H04L12/803 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种移动边缘计算场景下的资源分配方法及装置，包括：基于预设第一收益目标确定第一单位计算资源的定价；接收物联网设备返回的第一资源分配策略；基于第一资源分配策略确定第二单位计算资源的定价，判断第一单位计算资源的定价与第二单位计算资源的定价是否相等；接收物联网设备返回的第二资源分配策略，并判断第一资源分配策略与第二资源分配策略是否相等；至第一单位计算资源的定价与第二单位计算资源的定价相等，第一资源分配策略与第二资源分配策略相等后停止循环，确定资源分配策略。本发明考虑了各物联网设备相互竞争对资源分配策略的影响，保证了经济效益与系统性能的均衡稳定，从而保证用户服务质量。
-
公开(公告)号：CN109739513B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201811400271.0
申请日：2018-11-22
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种多边缘云下服务请求动态调度方法及装置，所述方法包括：S1、获取t时刻需要卸载至边缘云的各类服务请求；S2、针对每类服务请求，分别计算将其卸载至每个边缘云的惩罚值；其中，所述惩罚值与对应边缘云上相应服务请求的积压量以及该服务请求卸载至对应边缘云的卸载代价有关；S3、针对每类服务请求，将其卸载至与其对应的惩罚值最小的边缘云。本发明具有复杂度较低，且能够适应服务请求高度动态性的优势。
-
公开(公告)号：CN110489233A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910754252.6
申请日：2019-08-15
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明实施例提供一种基于移动边缘计算的设备任务卸载及cpu调频方法及系统，所述方法包括：获取目标时刻在本地设备处理各应用程序的本地处理优先级，计算所述本地处理优先级最高的应用程序在所述本地设备的处理任务量，以及本地设备为处理所述本地处理优先级最高的应用程序所设定的cpu运行频率；获取目标时刻在边缘服务器处理各应用程序的边缘处理优先级，确定所述边缘处理优先级最高的应用程序进行边缘处理的任务量。本发明实施例针对不同的物联网应用，首先根据最小化能源消耗的原则设置物联网应用的卸载决策以及移动设备可用的cpu周期数；接着按照物联网应用的决策，得到能量消耗；最后获得全部物联网应用任务卸载的方法以及cpu调频方法。
-
公开(公告)号：CN110460650A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910676634.1
申请日：2019-07-25
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L29/08
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。
-
公开(公告)号：CN110392377A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910657277.4
申请日：2019-07-19
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种5G超密集组网资源分配方法及装置，方法包括：针对每个时刻的5G超密集组网系统状态，基于贪婪策略进行决策，计算每个状态对应的即时奖励；将所述每个状态对应的即时奖励输入深度神经网络中，拟合得到近似长期价值；将所述近似长期价值和实际长期价值对比，以更新长期价值函数；当所述长期价值函数收敛时，得到每个时刻的资源分配方案，并按照所述每个时刻的资源分配方案进行资源分配。本发明实施例提供的一种5G超密集组网资源分配方法及装置，基于深度强化学习来解决随机优化问题，从而使得资源的分配能够适应用户到达和离开的随机性，并且同时降低了求解复杂性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
56
records
(took 0.073 seconds)
