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公开(公告)号：CN110247793B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201910454299.0
申请日：2019-05-29
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/0896 , H04L41/5051 , H04W28/16 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘云中的应用程序部署方法，该方法结合雾计算与移动边缘云网络，构建由射频拉远单元(RRU)、基带处理单元(BBU)和中央控制器组成的三层树形边缘网络结构。在此基础上将移动边缘云中的应用程序部署问题转化为一种二进制整数规划问题，并给出解决此问题的一种应用程序部署方法。该方法通过将降序最佳适应算法(BFD算法)与按优先级替换算法(PRA算法)结合，找到一种可降低总成本的应用程序部署方式，将应用程序合理地部署在边缘服务器中。并在应用程序的重部署频率方面，给出一种启发式的重部署方法，该方法利用命中率监测函数启发式的触发重部署的操作，使得系统能够合理地确定重部署频率，符合时变需求。
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公开(公告)号：CN106792972B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201611085682.6
申请日：2016-11-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种满足实时数据带宽需求的时隙分配方法，该方法包括：一种三跳链路时隙分配算法，在路由建立过程中以三跳链路为单位进行时隙分配，在三跳链路范围内对每一跳链路可用时隙集合的时隙进行干扰程度统计，统计每个时隙在三跳链路范围内出现的次数，在三跳链路范围内分配时隙时，选择可用时隙集合元素最少的链路，在该链路分配干扰程度最小的时隙；一种在路由控制包保存时隙状态信息的轻量级存储方法，通过使用二进制整数记录节点时隙集合，减小路由控制包由于记录时隙信息产生的存储开销；一种在TDMA协议区分路由控制包和实时数据包进行处理的方法，避免数据包队列阻塞引起的时隙资源利用率下降的问题。
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公开(公告)号：CN102749613A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210206018.8
申请日：2012-06-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 一种基于旋转天线的室内定位方法，涉及移动终端室内定位技术，包括如下步骤：步骤1、设定一个参考节点，设定待测节点，建立一个以所述参考节点为原点的二维坐标系，所述二维坐标系包括横轴和纵轴，所述二维坐标系必须使待测节点落在其平面内，参考节点与待测节点间连线与横轴的夹角为定位角度，参考节点与待测节点间的距离为定位距离；步骤2、测量所述的定位角度和定位距离；步骤3、通过距离与能量关系模型的算法以及定位角度，计算出待测节点在二维坐标平面上的二维坐标，以对待测节点进行定位。本发明具有避免了误差叠加，实现了单点定位和精度高等优点。
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公开(公告)号：CN112218337A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010919693.X
申请日：2020-09-04
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算的缓存策略决策方法，该方法构建带移动边缘计算服务器的宏基站、带移动边缘计算服务器的小基站和移动用户组成的多小区网络模型，解决多小区的协作缓存问题。移动边缘计算服务器能够缓存定量的文件为移动用户提供缓存服务，若移动边缘计算服务器内缓存的文件命中了移动用户的文件请求，便能为该移动用户提供低时延的缓存服务并缓解回程链路的负载。由于移动边缘计算服务器的缓存容量有限，该方法引入深度Q网络算法得到满足要求的各小区基站的缓存策略，有效降低小区内所有移动用户请求文件产生的总时延和和回程链路负载。
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公开(公告)号：CN112020103A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010781085.7
申请日：2020-08-06
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W28/14 , G06F16/172 , G06N3/00 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘云中的内容缓存部署方法，该方法结合移动边缘计算与组播路由，构建带控制器的宏蜂窝-微蜂窝二层异构网络架构，解决多小区的协作缓存问题。在此架构基础上将移动边缘云中的内容缓存部署问题转化为一种0-1整数规划问题，提出解决此问题的缓存部署方法。该方法以组播交付作为切入点，将文件的流行度和交付时延作为部署的依据，结合基于组播和流行度感知的协作缓存算法和改进的蚁群优化组播算法优化交付时延，找到一种能够降低系统总时延的内容缓存部署方式，将热点内容合理地预缓存在边缘服务器中。该方法在减少交付时延从而提升用户服务质量的同时高效利用有限的网络资源，以响应5G低时延、高带宽、大连接的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110225524A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910454284.4
申请日：2019-05-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5G下行链路数据传输的方法，该发明结合5G超密集网络和移动边缘计算技术，构建基于5G移动边缘云的宏小区内三层基站的超密集蜂窝网络架构，并提出一个简单的信道分配方法。该方法包括：对宏蜂窝系统网络架构的搭建，对用户设备请求文件在边缘服务器的查找，对可能链路中传输节点(基站)发射信道的预分配，对当前用户设备可能的全部下行链路基于文件传输完成时延采用迪杰斯特拉算法计算最短时延和进行最佳路由选择，并在最佳路由的链路上进行大容量文件的数据传输。该方法可以最大限度地提高受限于物理资源的5G边缘云网络传输时延的收益，解决5G网络的热点区域容量和用户在线获取大容量文件的数据传输速率问题。
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公开(公告)号：CN104219170B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201410449883.4
申请日：2014-09-04
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L12/865 , H04L12/863 , H04L12/823 , H04L1/18
Abstract: 本发明公开了一种无线网络中基于概率重传的包调度方法，该方法在设定调度权的时候考虑了链路状态跟队列拥塞情况两方面因素：链路状态通过对每个队列设置估测因子来确定，重传概率则考虑了具体的队列拥塞情况，整个调度过程提出了一种概率重传机制，从而避免队头阻塞问题。此外，调度算法还对先前发送失败的队列进行发包补偿以保证公平性。本发明在概率重传机制的保障下能“择优而行”地调度待发送的队列数据包，由于考虑基站处队列情况进行调度，从而缓解了瓶颈结点处的数据包累积压力。该方法对于无线网络调度方法的研究有着广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103023802B
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201210517633.0
申请日：2012-12-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/917 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种面向web集群的低能耗调度系统和方法，该调度系统包括可能量感知调度模块、滞回控制器和管理器，其中可能量感知调度模块、滞回控制器和管理器连接依次连接，该调度系统使得web集群系统中的资源利用率有了较为明显的提高，降低了系统的能耗。本发明的方法仅以web集群系统中负载连接数作为敏感因子，系统仅通过对负载连接数的监控即可实现集群节点和虚拟机资源的调度，具有操作简单、容易实现以及调度实时等优点，并且本发明的调度方法也提高了系统资源调度的灵敏度。
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公开(公告)号：CN103023802A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210517633.0
申请日：2012-12-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/917 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种面向web集群的低能耗调度系统和方法，该调度系统包括可能量感知调度模块、滞回控制器和管理器，其中可能量感知调度模块、滞回控制器和管理器连接依次连接，该调度系统使得web集群系统中的资源利用率有了较为明显的提高，降低了系统的能耗。本发明的方法仅以web集群系统中负载连接数作为敏感因子，系统仅通过对负载连接数的监控即可实现集群节点和虚拟机资源的调度，具有操作简单、容易实现以及调度实时等优点，并且本发明的调度方法也提高了系统资源调度的灵敏度。
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公开(公告)号：CN110267279A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910466174.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分进化的三维ECDV-Hop定位方法，针对目前有许多基于二维平面的定位算法有较高的定位精度，但是在现实世界中所需要的是三维空间的高精度定位算法，本发明通过利用多通信半径探测信号来细化节点间跳数以及根据跳数误差指数对跳数进行加权，再利用锚节点的平均跳距误差和跳数的多少进行加权的思想精确未知节点的平均跳距，同时引入阈值HTL来保证用已定位的锚节点和未知节点处在整个网络的局部范围内；最后利用差分进化改进算法优化了未知节点的坐标。本发明提出的ECDV-Hop定位方法提高了无线传感器节点的定位精度，降低了网络能耗。
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