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公开(公告)号：CN114995917A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210829108.6
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆聚类的车联网边缘计算任务卸载方法，其考虑了一个车联网边缘计算网络的三层层次架构，其中包括一个云平台、路边单元（Road Side Unit,RSU）和大量的终端车辆，假设了每个RSU可采用有线通信的方法连接一个MEC服务器用来进行终端车辆卸载的计算任务；在大规模集群车联网边缘计算任务卸载场景下，提高了任务卸载效率，保证了处理效率和服务质量，在降低任务执行时延和系统整体成本的同时有效提升终端用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN113377547A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922867.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法，该方法首先考虑用户在卸载过程当中的移动性，估计用户在基站的停留时间，考虑用户在卸载过程当中的移动性，消耗的时延和能量，以及用户向MEC服务器支付的费用，以最大化系统效益为目标，采用Q‑Learning得到用户的卸载方案；其次考虑了基站之间的负载均衡，对用户任务进行优先级排序，为任务指配合适的基站卸载，从而更加有效地利用MEC服务器的计算资源和基站的信道资源；此外还考虑了卸载时用户任务的安全性，对MEC与用户之间传送的数据采用基于多维生物特征的AES加密。
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公开(公告)号：CN105930301A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610292806.1
申请日：2016-05-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于时序图的非同构子图数目计数方法，该发明首先把原问题转化成图问题，再应用了随机彩色编码算法，选择合适的随机次数，统计出所有有根树的非同构子图数目，再在时序图上用随机彩色编码动态维护非同构子图数目，本发明提供的一种时序图中非同构子图的数目多项式求解方法，能够建立一种基于随机染色的计数方法，有效提高计算效率。
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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：CN114995917B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210829108.6
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆聚类的车联网边缘计算任务卸载方法，其考虑了一个车联网边缘计算网络的三层层次架构，其中包括一个云平台、路边单元（Road Side Unit,RSU）和大量的终端车辆，假设了每个RSU可采用有线通信的方法连接一个MEC服务器用来进行终端车辆卸载的计算任务；在大规模集群车联网边缘计算任务卸载场景下，提高了任务卸载效率，保证了处理效率和服务质量，在降低任务执行时延和系统整体成本的同时有效提升终端用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN111860145B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010528145.4
申请日：2020-06-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算和最大似然估计的人脸识别系统优化方法。该方法采用边缘计算和最大似然估计的方法优化边缘端和云端人脸识别系统的计算力分配。本发明的具体步骤为：(1)、从历史访问数据库中获取历史访问数据，根据数据预测将来一段时间内的系统压力情况；(2)、从摄像头采集图像数据，并进行预处理；(3)、在边缘计算模块中根据压力情况分配计算力；(4)、进行本地端或是云端的人脸识别；(5)、从本地端或云端获取结果并返回到系统。本发明在使用云服务的同时又充分挖掘了边缘端设备的计算能力，通过边缘端和云端的交互优化，实现了一个成本低，识别准确率高，应对大压力冲击能力强的人脸识别系统。
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公开(公告)号：CN113377547B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110922867.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法，该方法首先考虑用户在卸载过程当中的移动性，估计用户在基站的停留时间，考虑用户在卸载过程当中的移动性，消耗的时延和能量，以及用户向MEC服务器支付的费用，以最大化系统效益为目标，采用Q‑Learning得到用户的卸载方案；其次考虑了基站之间的负载均衡，对用户任务进行优先级排序，为任务指配合适的基站卸载，从而更加有效地利用MEC服务器的计算资源和基站的信道资源；此外还考虑了卸载时用户任务的安全性，对MEC与用户之间传送的数据采用基于多维生物特征的AES加密。
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公开(公告)号：CN111836273A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010441693.3
申请日：2020-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W16/20
Abstract: 本发明提出了一种提高室内无线通信系统接收功率覆盖均匀性的方法，预定义通信接入点布局位置序列PosAP，布局参数Symis等相关参数；计算总接收功率矩阵Pr；计算Pr的归一化方差，并设置状态参数；执行外层迭代循环；更新状态参数；根据布局参数Symis更新PosAP；执行内层循环，比较最佳归一化方差Varbetterin与更优归一化方差Varbetter的大小，若Varbetterin＜Varbetter，则更新更优归一化方差，记录更优功率因子序列、更优通信接入点布局位置序列；否则，依据Metropolis准则计算逃脱概率P，并根据逃脱概率P决定是否随机生成全新的PosAP；判断外层循环是否结束，若结束输出最佳Posbetter和其匹配的最佳Kbetter。本发明可以提高室内无线通信系统接收功率覆盖均匀性，提升系统有效性和可靠性。
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