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公开(公告)号：CN114884829A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210483396.4
申请日：2022-05-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于MCR‑WPT的无人机协助WPCN的资源分配方法，在原有无人机协助的WPCN中，再引入一个搭载MCR装置的能量传输无人机。同时，每个地面终端安装接收线圈。通过MCR方式，能量传输无人机依次为地面终端提供足够的能量。为了使所有地面终端的最小吞吐量最大化，联合优化信息接收无人机轨迹、地面终端发射功率和时隙分配比例，将该问题建模成最优化问题。由于该问题是非凸优化问题，不适合直接求解。通过引入一些辅助变量，将一些非凸约束条件通过适当的数学推导转换成凸约束条件。对于难以转化的非凸约束条件，采用凹凸过程将非凸函数线性化成两个凸函数相减的形式。最后通过迭代求解原非凸逼近问题的凸逼近问题，得到原始问题的次优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115022893A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210605461.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，包括以下步骤：建模多用户多任务的MEC系统网络结构；建模系统用户的任务在本地计算处理的时间；建模系统用户与基站之间的信道模型；建模系统用户将任务卸载至基站所需的传输时间；建模系统用户的任务在基站计算处理的时间；建模多任务之间的顺序卸载依赖关系，当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务；建模限制条件；建模系统总计算时间最小化的优化模型；采用量子行为粒子群优化算法对资源分配最优化问题模型求解，确定计算资源、发射功率和用户决策变量的最佳分配结果，将分配结果代入系统总计算时间函数得到系统总计算时间。该方法有利于最小化系统总计算时间。
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公开(公告)号：CN115022893B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210605461.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 福州大学
IPC: H04W16/22 , H04W28/086 , H04W28/16
Abstract: 本发明涉及一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，包括以下步骤：建模多用户多任务的MEC系统网络结构；建模系统用户的任务在本地计算处理的时间；建模系统用户与基站之间的信道模型；建模系统用户将任务卸载至基站所需的传输时间；建模系统用户的任务在基站计算处理的时间；建模多任务之间的顺序卸载依赖关系，当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务；建模限制条件；建模系统总计算时间最小化的优化模型；采用量子行为粒子群优化算法对资源分配最优化问题模型求解，确定计算资源、发射功率和用户决策变量的最佳分配结果，将分配结果代入系统总计算时间函数得到系统总计算时间。该方法有利于最小化系统总计算时间。
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公开(公告)号：CN114698116A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210256243.6
申请日：2022-03-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法。首先构建非线性能量收集MEC系统的网络结构；然后计算远近用户和无人机收集的能量、获取远近用户本地计算完成的数据量及本地计算耗能、计算远近用户卸载给基站或无人机MEC服务器的数据量及卸载耗能、获取远近用户总计算完成的数据量和计算无人机总耗能；最后构建计算资源、发射功率、能量消耗和无人机速度的预设约束，根据预设约束构建系统计算完成的数据量最大化的优化模型并采用差分进化算法进行求解，得到最佳资源分配结果，并得到系统计算完成的数据量值。本发明在保证用户能量需求和计算服务需求下，缓解系统中出现的双远近问题，实现系统计算完成数据量最大化。
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公开(公告)号：CN114698116B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210256243.6
申请日：2022-03-16
Applicant: 福州大学
IPC: H04W72/04 , H04B7/185 , H04W72/044
Abstract: 本发明涉及一种无人机协助的非线性能量收集MEC系统的资源分配方法。首先构建非线性能量收集MEC系统的网络结构；然后计算远近用户和无人机收集的能量、获取远近用户本地计算完成的数据量及本地计算耗能、计算远近用户卸载给基站或无人机MEC服务器的数据量及卸载耗能、获取远近用户总计算完成的数据量和计算无人机总耗能；最后构建计算资源、发射功率、能量消耗和无人机速度的预设约束，根据预设约束构建系统计算完成的数据量最大化的优化模型并采用差分进化算法进行求解，得到最佳资源分配结果，并得到系统计算完成的数据量值。本发明在保证用户能量需求和计算服务需求下，缓解系统中出现的双远近问题，实现系统计算完成数据量最大化。
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公开(公告)号：CN114884829B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210483396.4
申请日：2022-05-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于MCR‑WPT的无人机协助WPCN的资源分配方法，在原有无人机协助的WPCN中，再引入一个搭载MCR装置的能量传输无人机。同时，每个地面终端安装接收线圈。通过MCR方式，能量传输无人机依次为地面终端提供足够的能量。为了使所有地面终端的最小吞吐量最大化，联合优化信息接收无人机轨迹、地面终端发射功率和时隙分配比例，将该问题建模成最优化问题。由于该问题是非凸优化问题，不适合直接求解。通过引入一些辅助变量，将一些非凸约束条件通过适当的数学推导转换成凸约束条件。对于难以转化的非凸约束条件，采用凹凸过程将非凸函数线性化成两个凸函数相减的形式。最后通过迭代求解原非凸逼近问题的凸逼近问题，得到原始问题的次优解。
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