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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116016502B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202211533804.9
申请日：2022-12-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种在CCHN中基于NOMA‑MEC的VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配方法，其可以在VR设备的卸载决策αm和蜂窝资源块选择βm,n已知的情况下，利用连续凸逼近算法联合优化下行传输功率pm，下行传输时间#imgabs0#MEC服务器计算频率#imgabs1#和VR设备计算频率#imgabs2#本发明能够在满足VR设备时延和能耗的约束下，通过合理分配通信和计算资源，实现VR设备在NOMA‑MEC系统下的CCHN总计算卸载成本最小化，且具有较低复杂度。
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公开(公告)号：CN116193546A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211440680.X
申请日：2022-11-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种动态广义用户NOMA分组CCHN‑MEC网络卸载决策优化方法，其首先在给定计算卸载比率下，推导得到本地能耗最小化问题的最优解，即次级用户(SecondaryUser，SU)本地的最优CPU频率分配其次通过凸优化工具求解卸载能耗最小化问题，获得每个NOMA组内为每个SU任务计算分配的CPU频率SU的发射功率与传输时间最后根据基于SAC的深度强化学习算法来学习每个时隙的用户计算卸载比率分配，得到最优的卸载决策。本发明可以大幅节省系统能耗，且具有较低的复杂度。
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公开(公告)号：CN116016502A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211533804.9
申请日：2022-12-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种在CCHN中基于NOMA‑MEC的VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配方法，其可以在VR设备的卸载决策αm和蜂窝资源块选择βm,n已知的情况下，利用连续凸逼近算法联合优化下行传输功率pm，下行传输时间MEC服务器计算频率和VR设备计算频率本发明能够在满足VR设备时延和能耗的约束下，通过合理分配通信和计算资源，实现VR设备在NOMA‑MEC系统下的CCHN总计算卸载成本最小化，且具有较低复杂度。
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公开(公告)号：CN115877933A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211503083.7
申请日：2022-11-28
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F1/3203 , G06F11/30
Abstract: 本发明涉及一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期能耗优化方法，其在时变信道下，考虑同一个NOMA组中用户异构的时延约束需求，将非完全重叠NOMA‑MEC系统的长期能耗最小化问题转换为每个时隙内的最优资源分配问题，通过设计合理的St,At,Rt将其转化为DRL问题，并利用SAC算法求解得到接近最优的用户发射功率pk,j、各传输时段持续时间dj、MEC服务器的CPU频率分配fk。对比传统的完全重叠NOMA和TDMA传输方式，本发明所提方案分别平均降低了59.3％和75.5％的总能耗。
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公开(公告)号：CN115835357A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211459406.7
申请日：2022-11-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NOMA的蜂窝物联网功率与时间资源分配方法，其可以在已知物联网网关选择和IoT设备与蜂窝用户的资源共享关系的情况下，理论推导出在给定CU的传输时间tk下每个IoT设备的最优发射功率和与IoT设备共享资源的CU的最优发射功率然后，构造带有所有CU传输时间和约束违反的惩罚的目标函数，利用差分变异算法计算各个CU的传输时间同时设计了一个尾部迭代算法对每个CU的传输时间进行调整，使之满足本发明能够在IoT网关选择和资源共享已知的情况下，实现蜂窝物联网所有用户总能耗的最小化，且具有较低的复杂度。
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