一种LTE系统中基于层次分析的移动负载均衡方法

    公开(公告)号:CN104581829B

    公开(公告)日:2018-08-14

    申请号:CN201410725721.9

    申请日:2014-12-03

    CPC classification number: Y02D70/126

    Abstract: 本发明请求保护一种用于LTE系统的基于层次分析的移动负载均衡方法,主要包括两个方面:最优负载转移小区的选择及最佳小区独立偏置(CIO)参数的确定。本发明由四个模块组成:(1)小区状态检测模块,主要负责判断小区负载状态,若过载,则发起负载均衡;(2)用户‑小区配比对生成模块,主要通过层次分析(AHP)算法,选择用户的最优转移小区;(3)负载分配模块,主要是在调整参数CIO前预分配过载小区的过载部分负载量到各目标小区,目标小区负载越小,分配到的负载量越多;(4)均衡模块,主要通过可变步长step调整小区独立偏置CIO,当目标小区接纳完分配到的负载量时,即获得该小区的最佳独立偏置CIO。

    一种边缘网关的高并发线程池任务调度方法

    公开(公告)号:CN112799811B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202110104616.3

    申请日:2021-01-26

    Abstract: 本发明涉及边缘网关服务器中线程池任务调度,具体涉及一种边缘网关的高并发线程池任务调度方法,所述方法包括边缘网关分配器接收来自不同客户端或者边缘设备节点的请求任务;为请求任务设定出过期时间,并获取请求任务中的请求数据大小的哈希值;封装成请求对象;根据每个线程的任务队列中的任务总权重最小值选择出线程,并使用边缘网关分配器为任务总权重最小值的线程分配请求任务;主线程将请求对象分配到选择出的不同线程的任务队列中;根据请求对象中的过期时间进行优先级排序;判断线程处理器核是否空闲,若空闲,则直接按照优先级队列处理请求任务;本发明能够实现高并发线程池中任务的调度,达到线程池中各个线程的负载均衡。

    RuS2中空介孔纳米球的制备方法及其产品和应用

    公开(公告)号:CN113845159B

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202111335153.8

    申请日:2021-11-11

    Abstract: 本发明涉及RuS2中空介孔纳米球的制备方法及其产品和应用,属于无机介孔纳米球的制备技术领域。本发明公开了一种RuS2中空介孔纳米球的制备方法,该方法首先通过在氩气气氛下将钌盐加入有机胺、硫粉和基苯乙烯内核(PS/AA)的混合溶液中进行油浴反应,然后加入水(H2O)、乙醇(EtOH)和盐酸(HCl)组成的混合溶液再进行油浴反应,离心、四氢呋喃(THF)洗涤和真空干燥即可制备得到RuS2中空介孔纳米球。该制备方法简单,容易操作。本发明公开了一种RuS2中空介孔纳米球,用扫描和透射电镜观察微球形貌和粒径,用氩吸附比表面仪测定微球孔径,其中孔径分布在2~12nm之间,具有充放电性能,能够在太阳能电池中具有广泛的应用。

    支持Web高并发访问的工业互联网边缘网关设计方法

    公开(公告)号:CN112954006B

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202110103090.7

    申请日:2021-01-26

    Abstract: 本发明涉及基于IPv6领域,具体涉及一种支持Web高并发访问的工业互联网边缘网关设计方法,包括边缘计算节点在IPv6环境下对边缘设备数据进行实时采集;边缘计算节点在IPv6环境下通过交换机将采集的数据上传到网关Sqlite数据库;根据当前密集计算所占时间比重设置线程池的大小,令线程池中每一个线程为一个事件循环,即一个线程为线程和事件绑定的事件循环,一个事件为一个任务请求;采用Reactor反应模型对客户端的连接请求进行处理并使用主线程将其分发给子线程;使用Round Robin控制线程池中线程的负载,使其达到均衡状态;利用基于边沿触发模型的epoll IO多路复用机制对事件进行监听;本发明即使在资源受限的边缘网关也能支持客户端高并发访问,方便了用户对边缘设备进行实时管理。

    一种机械加工过程状态信息的边缘数据分类压缩方法

    公开(公告)号:CN114629501A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202210259969.5

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明涉及一种机械加工过程状态信息的边缘数据分类压缩方法,属于数据压缩领域,包括S1:在边缘侧通过传感器采集机械加工过程状态信息边缘数据为原始数据;S2:原始信号数据利用自相关系数和平稳度判定算法将其自动识别并分类为稳变信号、缓变信号、振动信号和其他信号;S3:对S2所得到的稳变信号数据先进行一阶差分、再经过游程编码和算术编码进行压缩;S4:对S2所得到的缓变信号数据先采用BP神经网络进行拟合,再采用算术编码对神经网络进行压缩保存;S5:对S2所得到的振动信号数据通过2DDCT变换、多项式拟合量化、二进制缩减法和算术编码结合进行压缩;S6:对S2其他信号数据直接采用算术编码进行压缩存储。

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