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公开(公告)号：CN107249218A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710413708.3
申请日：2017-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/04 , H04W52/14 , H04L12/911 , H04L29/08
CPC classification number: H04W72/0406 , H04L47/70 , H04L67/10 , H04L67/32 , H04W52/146 , H04W72/0473 , H04W72/0493
Abstract: 本发明公开了一种MEC中无线资源和云资源的联合分配方法，包括：(1)MEC中的终端发起任务卸载请求，并建立终端的任务卸载代价函数；(2)异构网络的各个接入点获取覆盖区域内各个终端任务卸载代价函数，并将终端的任务卸载请求和网络的信道信息发送至朵云；(3)朵云基于合作博弈进行无线资源和云资源联合分配，利用KKT条件得到纳什均衡解，并将博弈纳什均衡解发送至终端；(4)终端根据纳什均衡解向朵云和接入点进行计算资源和无线资源请求；(5)朵云和接入点根据终端请求分配计算资源和无线资源。本发明基于合作博弈，充分利用朵云中有限的计算资源，在以最小化所有终端任务卸载代价为目标的同时，保证各终端任务的实时性，满足各移动终端的任务卸载需求。
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公开(公告)号：CN107249218B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201710413708.3
申请日：2017-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/04 , H04W52/14 , H04L12/911 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种MEC中无线资源和云资源的联合分配方法，包括：(1)MEC中的终端发起任务卸载请求，并建立终端的任务卸载代价函数；(2)异构网络的各个接入点获取覆盖区域内各个终端任务卸载代价函数，并将终端的任务卸载请求和网络的信道信息发送至朵云；(3)朵云基于合作博弈进行无线资源和云资源联合分配，利用KKT条件得到纳什均衡解，并将博弈纳什均衡解发送至终端；(4)终端根据纳什均衡解向朵云和接入点进行计算资源和无线资源请求；(5)朵云和接入点根据终端请求分配计算资源和无线资源。本发明基于合作博弈，充分利用朵云中有限的计算资源，在以最小化所有终端任务卸载代价为目标的同时，保证各终端任务的实时性，满足各移动终端的任务卸载需求。
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公开(公告)号：CN107888289A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711120158.2
申请日：2017-11-14
Applicant: 东南大学
IPC: H04B10/116 , H04W4/024 , H04W4/33 , H04W4/38 , G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光通信与惯性传感器融合的室内定位方法及其平台，基于可见光通信技术，结合惯性传感器，实现在室内移动盲节点的高精度定位，具体步骤包括：根据可见光传播特性，建立接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)和距离的传播模型以及RSS归一化校准模型；建立惯性传感数据的校准模型与误差因子的线性模型，对误差因子进行自适应卡尔曼滤波以优化模型参数；定位过程中对可见光RSS数据和惯性传感数据进行校准修正；根据RSS-距离模型得到盲节点与锚节点的距离值，根据惯性传感数据得到单位时间位移距离与位移方向；对可见光数据与惯性传感数据进行融合计算，最终得到盲节点定位结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107766135A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710905804.X
申请日：2017-09-29
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F9/4881 , G06F9/505 , G06F2209/509 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种移动朵云中基于粒子群和模拟退火优化的任务分配方法。该分配方法涉及多个的移动节点。移动节点在无基础网络设施的情况下通过无线的方式组成自组织网络并共享计算资源。该任务分配方法包括四个阶段：(1)发起任务卸载请求。当主节点上有复杂的计算任务，而该主节点没有足够的计算资源来对该任务进行处理时，该主节点向从节点发送任务卸载请求。(2)建立代价函数。主节点根据从节点剩余的计算资源信息和需要处理复杂计算任务的相关信息生成任务卸载代价函数。(3)求解优化问题。执行基于粒子群和模拟退火优化的任务分配算法，得到任务分配的结果。(4)分发任务。主节点根据优化结果向各个从节点分配计算任务。
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公开(公告)号：CN107888289B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201711120158.2
申请日：2017-11-14
Applicant: 东南大学
IPC: H04B10/116 , H04W4/024 , H04W4/33 , H04W4/38 , G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光通信与惯性传感器融合的室内定位方法及其平台，基于可见光通信技术，结合惯性传感器，实现在室内移动盲节点的高精度定位，具体步骤包括：根据可见光传播特性，建立接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)和距离的传播模型以及RSS归一化校准模型；建立惯性传感数据的校准模型与误差因子的线性模型，对误差因子进行自适应卡尔曼滤波以优化模型参数；定位过程中对可见光RSS数据和惯性传感数据进行校准修正；根据RSS‑距离模型得到盲节点与锚节点的距离值，根据惯性传感数据得到单位时间位移距离与位移方向；对可见光数据与惯性传感数据进行融合计算，最终得到盲节点定位结果。
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公开(公告)号：CN107465748A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710709945.4
申请日：2017-08-18
Applicant: 东南大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/901 , H04W28/08 , H04W48/20
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘云计算系统中基于演进博弈的动态资源分配方法，包括：(1)根据网络覆盖情况将网络分成若干个区域，每个区域可接入服务点有所不同，网络内有一个集中控制器；(2)同一个区域内具有任务卸载需求的终端形成一个种群，种群内的终端建立任务卸载代价函数；(3)每个种群的所有终端在SP选择策略集内随机选择可接入SP；网络内各个种群内部建立演进博弈；(4)各个种群的终端计算任务卸载代价并将SP选择策略和代价信息发送至控制器；(5)种群根据动态复制进行SP选择策略更新；(6)动态复制达到演进均衡。本发明基于演进博弈，充分利用SP的计算资源和无线资源，在以种群内所有终端任务卸载代价都相等为目标的同时，满足各移动终端的任务卸载需求。
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公开(公告)号：CN107766135B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201710905804.X
申请日：2017-09-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种移动朵云中基于粒子群和模拟退火优化的任务分配方法。该分配方法涉及多个的移动节点。移动节点在无基础网络设施的情况下通过无线的方式组成自组织网络并共享计算资源。该任务分配方法包括四个阶段：(1)发起任务卸载请求。当主节点上有复杂的计算任务，而该主节点没有足够的计算资源来对该任务进行处理时，该主节点向从节点发送任务卸载请求。(2)建立代价函数。主节点根据从节点剩余的计算资源信息和需要处理复杂计算任务的相关信息生成任务卸载代价函数。(3)求解优化问题。执行基于粒子群和模拟退火优化的任务分配算法，得到任务分配的结果。(4)分发任务。主节点根据优化结果向各个从节点分配计算任务。
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公开(公告)号：CN107465748B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710709945.4
申请日：2017-08-18
Applicant: 东南大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/901 , H04W28/08 , H04W48/20
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘云计算系统中基于演进博弈的动态资源分配方法，包括：(1)根据网络覆盖情况将网络分成若干个区域，每个区域可接入服务点有所不同，网络内有一个集中控制器；(2)同一个区域内具有任务卸载需求的终端形成一个种群，种群内的终端建立任务卸载代价函数；(3)每个种群的所有终端在SP选择策略集内随机选择可接入SP；网络内各个种群内部建立演进博弈；(4)各个种群的终端计算任务卸载代价并将SP选择策略和代价信息发送至控制器；(5)种群根据动态复制进行SP选择策略更新；(6)动态复制达到演进均衡。本发明基于演进博弈，充分利用SP的计算资源和无线资源，在以种群内所有终端任务卸载代价都相等为目标的同时，满足各移动终端的任务卸载需求。
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