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公开(公告)号：CN118819827A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410800029.1
申请日：2024-06-20
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种任务卸载与异构计算系统及计算资源分配方法，方法包括：通过第一优化目标和多头决策的PPO模型对任务卸载和异构计算资源进行分配，获取任务卸载和异构计算资源分配方案，其中第一优化目标为最小化长期平均时延；根据所述方案将所述物联网设备生成的计算任务调度到所述边缘计算服务器和所述云服务器。本发明能够在计算资源受限的物联网场景中，以最小化长期平均时延为优化目标，训练出高效的任务卸载与CPU‑GPU异构计算资源分配策略。
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公开(公告)号：CN116887325A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310693595.2
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于动态稳定匹配的无人机自适应切换方法及系统，其中方法步骤包括：基于无人机和基站构建低空感知网络模型；在低空感知网络模型中引入通信质量参数和稳定性参数进行加权，构建无人机效用函数和基站效用函数；基于无人机效用函数和基站效用函数，将无人机与基站进行匹配，得到匹配结果；基于匹配结果，执行决策，完成基站之间的切换。本申请通过引入动态匹配的概念，将静态离散稳定匹配模型扩展为动态连续稳定匹配模型，根据环境的微小变化来修正前一个时隙的匹配结果。同时，还可在通信质量、切换频率和收敛速度之间取得更好的平衡。
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公开(公告)号：CN117055621B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311157331.1
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种面向数据采集的多无人机路径规划方法，包括：将无人机传感器节点分为若干个簇，通过所述若干个簇进行数据采集，获取簇组数据采集的过程和无人机路径；对所述簇组数据采集的过程进行相关性优化，获得分簇问题的解；对无人机路径进行优化，获得无人机路径优化解；基于所述分簇问题的解和所述无人机路径优化解对多无人机的路径进行规划。本发明在多无人机辅助无线传感器网络的数据采集场景下，构建关于多无人机路径规划的层次化联盟图博弈模型，实现最小化采集信息的最小化信息年龄。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116887325B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310693595.2
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于动态稳定匹配的无人机自适应切换方法及系统，其中方法步骤包括：基于无人机和基站构建低空感知网络模型；在低空感知网络模型中引入通信质量参数和稳定性参数进行加权，构建无人机效用函数和基站效用函数；基于无人机效用函数和基站效用函数，将无人机与基站进行匹配，得到匹配结果；基于匹配结果，执行决策，完成基站之间的切换。本申请通过引入动态匹配的概念，将静态离散稳定匹配模型扩展为动态连续稳定匹配模型，根据环境的微小变化来修正前一个时隙的匹配结果。同时，还可在通信质量、切换频率和收敛速度之间取得更好的平衡。
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公开(公告)号：CN117055621A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311157331.1
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种面向数据采集的多无人机路径规划方法，包括：将无人机传感器节点分为若干个簇，通过所述若干个簇进行数据采集，获取簇组数据采集的过程和无人机路径；对所述簇组数据采集的过程进行相关性优化，获得分簇问题的解；对无人机路径进行优化，获得无人机路径优化解；基于所述分簇问题的解和所述无人机路径优化解对多无人机的路径进行规划。本发明在多无人机辅助无线传感器网络的数据采集场景下，构建关于多无人机路径规划的层次化联盟图博弈模型，实现最小化采集信息的最小化信息年龄。
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公开(公告)号：CN119363679A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411480769.8
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L47/76 , H04L43/0852 , H04L41/08
Abstract: 本发明公开一种异构计算资源自适应配置与分配方法和装置、存储介质，视频源设备发送上一个视频段至服务器；服务器对上一个视频段进行推理，得到历史推理时延；服务器根据历史网络宽带、最大可容忍时延、队列积压、历史推理时延决定下一个视频段的参数配置并接收到的视频段分配异构计算资源；服务器将下一个视频段的参数配置反馈给终端；终端按照服务器反馈的视频段参数配置对视频段编码并发送至服务器。采用本发明的技术方案，在网络动态波动，边缘服务器资源受限的条件下，通过动态地调整视频块配置与异构资源分配策略，最大化多路视频流的推理质量。
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公开(公告)号：CN117201536B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311154626.3
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种SDN跨域物联专网感知设备管控算力资源分配系统，包括设备管理模块和算力管理模块；所述设备管理模块用于对入网的物联感知设备进行配置下发和动态维护；所述算力管理模块与所述设备管理模块连接，所述算力管理模块用于基于算力分配问题模型为所述物联感知设备分配算力资源。本发明基于深度强化学习的算力资源分配策略能够为物联网设备产生的计算任务高效地分配计算资源，使跨域物联感知系统高效运行。
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公开(公告)号：CN117201536A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311154626.3
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种SDN跨域物联专网感知设备管控算力资源分配系统，包括设备管理模块和算力管理模块；所述设备管理模块用于对入网的物联感知设备进行配置下发和动态维护；所述算力管理模块与所述设备管理模块连接，所述算力管理模块用于基于算力分配问题模型为所述物联感知设备分配算力资源。本发明基于深度强化学习的算力资源分配策略能够为物联网设备产生的计算任务高效地分配计算资源，使跨域物联感知系统高效运行。
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