一种面向LEO卫星系统的多星MEC计算卸载策略

    公开(公告)号:CN114124195A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111408967.X

    申请日:2021-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种面向LEO卫星系统的多星MEC计算卸载策略,该策略面向LEO卫星边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)场景,联合考虑多星覆盖网络服务区域的各种重叠情况,研究系统的卸载决策和资源分配问题,在任务多样性、终端通信和计算能力存在差异、LEO卫星资源和覆盖时间受限的约束下,最小化终端在任务执行过程中的时延和能耗代价,卸载决策建模成具有外部性的多对一匹配博弈,通过改进的GS(Gale‑Shapley)算法和联盟博弈迭代算法求解,利用Rosen梯度投影法和拉格朗日乘数法分别对LEO卫星的计算资源和带宽资源进行分配。仿真结果表明,本申请可以显著降低系统的时延和能耗代价。

    一种基于H-Algorand的多块输出公有链共识机制

    公开(公告)号:CN110838947A

    公开(公告)日:2020-02-25

    申请号:CN201911147805.8

    申请日:2019-11-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于H-Algorand的多块输出公有链共识机制,首先提出,一种多块输出的公有链共识机制MB-Algorand,该机制的领导者可以连续出块,从而有效地提升了出块效率;其次在公有链委员会受到DDOS攻击的场景下,提出融合了Algorand和MB-Algorand两者优点的H-Algorand机制,该机制兼顾了共识效率与安全性两方面的性能,将H-Algorand机制与Algorand机制进行仿真对比发现,H-Algorand机制能在恶意攻击成功率为1%~4%的条件下,以牺牲少量安全性为代价换取共识效率的有效提升。

    一种面向LEO卫星系统的多星MEC计算卸载策略

    公开(公告)号:CN114124195B

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202111408967.X

    申请日:2021-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种面向LEO卫星系统的多星MEC计算卸载策略,该策略面向LEO卫星边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)场景,联合考虑多星覆盖网络服务区域的各种重叠情况,研究系统的卸载决策和资源分配问题,在任务多样性、终端通信和计算能力存在差异、LEO卫星资源和覆盖时间受限的约束下,最小化终端在任务执行过程中的时延和能耗代价,卸载决策建模成具有外部性的多对一匹配博弈,通过改进的GS(Gale‑Shapley)算法和联盟博弈迭代算法求解,利用Rosen梯度投影法和拉格朗日乘数法分别对LEO卫星的计算资源和带宽资源进行分配。仿真结果表明,本申请可以显著降低系统的时延和能耗代价。

    基于联邦学习的树状Gossip区块链网络的构造方法

    公开(公告)号:CN115567544A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211205428.0

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的树状Gossip区块链网络的构造方法,包括:1)定义树状Gossip区块链网络名称概念;2)构建树状Gossip区块链网络。方法中节点通过运行原始的Gossip协议进行数据采集,当积累足够的样本数据后,采用联邦学习训练模型并不断更新模型,然后选出性能优良、稳定性强的节点放置到网络中的关键位置,进行树状Gossip区块链网络构造,最后切换为最新的网络,实现了对Gossip协议通信冗余大,节点带宽要求高的优化,提高了交易的广播速率,降低了共识延迟,通信冗余和节点带宽。这种方法网络构建速度加快、易于实现节点分类,能减少节点算力负担,能减轻节点带宽压力、能减少通信冗余。

    基于蚁群算法的面向低轨道卫星边缘计算任务调度方法

    公开(公告)号:CN112653500B

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN202011485598.X

    申请日:2020-12-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群算法的面向低轨道卫星边缘计算任务调度方法,该方法面向LEO卫星边缘计算场景,建立了一个在设备的计算资源(例如中央处理单元频率和存储器)、电池能量受限和多用户具有不同服务质量(quality of service,QoS)需求约束下的时延和能耗的系统花费函数,设计了一个基于蚁群算法的任务调度方法,采用蚁群算法优化多设备的任务执行次序问题,并且通过调度时钟频率优化本地计算的花费,从而达到系统的总花费最小。仿真结果表明,所提算法的系统花费分别比随机排序算法、大任务首先排序算法和小任务首先排序算法低17.5%、14.3%和22.2%。

    一种异构联盟链的共识方法

    公开(公告)号:CN111371877B

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202010128491.3

    申请日:2020-02-28

    Abstract: 本发明公开一种异构联盟链的共识方法,在PBFT算法的基础上,结合RAFT算法,并使用了分层的结构,不仅有效降低节点之间数据传输的通信开销,使其更适合应用于设备数量大,通信复杂的工业物联网中;而且能够使区块链中参与共识的节点数量得到扩展,增加了可扩展性;此外,增加监督机制和重启机制,从而增加了容错率,保持了安全性,以满足医疗领域下的信息交互需求。

    一种基于机器学习的联盟链异常检测系统及其检测方法

    公开(公告)号:CN111988321A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010853569.8

    申请日:2020-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的联盟链异常检测系统及其检测方法,该检测方法将该检测系统布置到基于PBFT共识算法的联盟链网络中,根据PBFT共识过程中单节点prepare阶段和commit阶段的时间间隔数据,首先确定联盟链网络中是否存在异常节点,若存在异常节点,则进一步确定异常节点,可以快速准确的检测出联盟链网络中是否存在异常节点;采用两次异常检测,确保确定联盟链中异常节点的情况下,减少该异常检测系统的资源占用,第一次异常检测通过单节点的数据检测联盟链网络中是否存在异常节点,第二次的异常检测确定联盟链中异常的节点;该系统在保证检测有效性和可靠性前提下,充分考虑了资源占用的问题,并降低了该检测系统的资源占用。

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