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公开(公告)号：CN113645273A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110761216.X
申请日：2021-07-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本申请涉及一种基于业务优先级的车联网任务卸载。该方法包括：实时接收RSU覆盖范围内的车辆终端通过RSU发送的第一任务卸载请求，第一任务卸载请求为车辆终端进入RSU覆盖范围内时第一次发送的任务卸载请求；根据第一任务卸载请求，为第一任务卸载请求分配权重，确定第一任务卸载请求的任务优先级；根据第一任务卸载请求的任务优先级，确定当前接受的卸载任务，对当前接受的卸载任务进行处理，并向对应的车辆终端进行反馈；根据第一任务卸载请求的任务优先级，根据深度学习网络生成卸载策略，并生成奖励值；向RSU覆盖范围内的车辆终端发送卸载策略，使各车辆终端根据卸载策略通过RSU进行任务卸载的数据传输，提高了计算任务执行成功概率。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113641417B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110724308.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分支定界法的车辆安全任务卸载方法，应用在车辆自组织网络中。S1：获取车辆自组织网络的用户层的车辆用户集合，以及数据层中沿道路均匀分布的MEC服务器的集合，收集车辆用户安全消息任务；S2：根据车辆用户每个安全消息任务的最大时延容忍对安全消息任务进行排序，确定卸载的优先级顺序；S3：基于最优计算能力分配策略，以系统开销最小化为目标构建模型，利用分支定界法求解每个计算任务，确定任务卸载决策；S4：依据KKT条件，通过拉格朗日乘数法计算资源分配的最优解，通过该资源分配最优解完成车辆安全任务的卸载。本发明方法运用分支定界法解决得到最佳的卸载决策，可以降低安全消息的处理时延。
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公开(公告)号：CN113641417A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110724308.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分支定界法的车辆安全任务卸载方法，应用在车辆自组织网络中。S1：获取车辆自组织网络的用户层的车辆用户集合，以及数据层中沿道路均匀分布的MEC服务器的集合，收集车辆用户安全消息任务；S2：根据车辆用户每个安全消息任务的最大时延容忍对安全消息任务进行排序，确定卸载的优先级顺序；S3：基于最优计算能力分配策略，以系统开销最小化为目标构建模型，利用分支定界法求解每个计算任务，确定任务卸载决策；S4：依据KKT条件，通过拉格朗日乘数法计算资源分配的最优解，通过该资源分配最优解完成车辆安全任务的卸载。本发明方法运用分支定界法解决得到最佳的卸载决策，可以降低安全消息的处理时延。
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公开(公告)号：CN115484261B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202211027045.9
申请日：2022-08-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种无人机辅助的车辆边缘计算协同任务卸载方法，首先对车辆进行分簇，对于簇中的任务车辆，其任务完成方式包括：将部分子任务进行本地计算；利用车辆‑车辆间直达链路将子任务转移簇中具备计算能力的其他车辆上进行处理；将子任务经由簇头卸载到无人机上进行处理；先经簇头卸载至无人机，再利用无人机进行中继转发，最终将子任务卸载到基站服务器进行处理；将子任务直接通过簇头车辆卸载至边缘计算服务器。本发明与现有技术相比，其显著优点是：任务车辆根据完成任务的延迟、能耗、保密性和制定的惩罚项来部署分配决策，选择一种或多种方案进行协同任务卸载计算，节约了能量，降低了延迟，同时保证安全性。
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公开(公告)号：CN113645273B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110761216.X
申请日：2021-07-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本申请涉及一种基于业务优先级的车联网任务卸载。该方法包括：实时接收RSU覆盖范围内的车辆终端通过RSU发送的第一任务卸载请求，第一任务卸载请求为车辆终端进入RSU覆盖范围内时第一次发送的任务卸载请求；根据第一任务卸载请求，为第一任务卸载请求分配权重，确定第一任务卸载请求的任务优先级；根据第一任务卸载请求的任务优先级，确定当前接受的卸载任务，对当前接受的卸载任务进行处理，并向对应的车辆终端进行反馈；根据第一任务卸载请求的任务优先级，根据深度学习网络生成卸载策略，并生成奖励值；向RSU覆盖范围内的车辆终端发送卸载策略，使各车辆终端根据卸载策略通过RSU进行任务卸载的数据传输，提高了计算任务执行成功概率。
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公开(公告)号：CN115484261A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211027045.9
申请日：2022-08-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种无人机辅助的车辆边缘计算协同任务卸载方法，首先对车辆进行分簇，对于簇中的任务车辆，其任务完成方式包括：将部分子任务进行本地计算；利用车辆‑车辆间直达链路将子任务转移簇中具备计算能力的其他车辆上进行处理；将子任务经由簇头卸载到无人机上进行处理；先经簇头卸载至无人机，再利用无人机进行中继转发，最终将子任务卸载到基站服务器进行处理；将子任务直接通过簇头车辆卸载至边缘计算服务器。本发明与现有技术相比，其显著优点是：任务车辆根据完成任务的延迟、能耗、保密性和制定的惩罚项来部署分配决策，选择一种或多种方案进行协同任务卸载计算，节约了能量，降低了延迟，同时保证安全性。
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