网络节点间计算任务卸载平衡方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN110351309A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201810280813.9

    申请日:2018-04-02

    Abstract: 一种网络节点间计算任务卸载平衡方法、系统、介质及设备,包括:在终端节点周围的Ntotal个雾节点获取自身的处理性能数据;终端节点根据雾节点的处理性能数据,以预设逻辑计算得出所有Ntotal个备选雾节点的调度优先级信息;终端节点根据雾节点优先级信息,从Ntotal个雾节点选取N个雾节点作为终端节点计算任务的卸载目标节点;终端节点根据预设任务量计算逻辑计算任务分配信息,根据任务分配信息将计算任务划分为N+1个子任务,分别发送到被选取的N个雾节点和终端节点进行计算;雾节点根据计算过程中的实时性能信息更新自身的处理性能数据并发至终端节点。本发明解决了雾节点计算卸载不均、无法兼顾计算任务的延迟以及雾节点间能耗的公平性的技术问题。

    分布式多用户间计算任务卸载方法及系统

    公开(公告)号:CN108600299A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810175765.7

    申请日:2018-03-02

    Abstract: 本发明提供一种分布式多用户间计算任务卸载方法及系统,包括以下步骤:构建各个计算节点和各个云端虚拟机的偏好度列表;对于没有配对的计算节点和云端虚拟机,向自身偏好度列表中偏好度度量值最小的任务节点发送请求配对信息,并将所述任务节点从对应的偏好度列表中删除;对于任务节点,选取最偏好的计算节点和云端虚拟机集合;若存在尚未配对且偏好度列表非空的计算节点和云端虚拟机,重复上述计算节点和云端虚拟机与任务节点的配对操作;对于任务节点,划分每个任务节点的计算任务子任务。本发明的分布式多用户间计算任务卸载方法及系统能够实现多用户间稳定的计算任务卸载,且每个用户支持将计算卸载到单个或多个的计算节点。

    一种无线分布式网络中基于准随机退避策略的传输方法

    公开(公告)号:CN104703288B

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201310654740.2

    申请日:2013-12-05

    Abstract: 本发明提供一种无线分布式网络中基于准随机退避策略的传输方法,包括:统计除发送站点i之外的其它站点成功发送数据包个数Ai;统计信道最后一次繁忙结束时隙到新数据包的到达发送站点时隙的间隔Si;第一次判断信道空闲时根据Ai,Si,由确定退避转变为随机退避的时隙门限值N及准随机退避过程中的最大退避窗长M确定第一等待时间,并第二次判断信道空闲时发送新数据包;若第二次判断的结果是信道忙则等待直到信道空闲;若信道忙则等待至信道空闲;更新Ai;根据Ai,N及M确定第二等待时间;第三次判断信道是否空闲,如果第三次判断的结果是信道忙,则返回等待直到信道空闲等待直到信道空闲;如果第三次判断的结果是信道空闲,则发送新数据包。

    一种自动驾驶系统和方法
    24.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107024927A

    公开(公告)日:2017-08-08

    申请号:CN201610070890.2

    申请日:2016-02-01

    Abstract: 本发明提供一种自动驾驶系统,包括:中央处理模块,用于对车辆的下一步的行为进行决策判断并输出控制信号;云平台,用于与车辆进行信息交互、处理故障信息以及与中央处理模块的数据进行匹配,并使中央处理模块的数据进行增量更新;环境信息感知模块,用于采集环境信息和车辆间信息交互,并将采集到的环境信息通过中央处理模块上传至云平台;故障信息采集模块,用于对车辆自身性能及设备状态进行检测和数据采集,在产生故障时发出告警,并在告警时将告警信息通过中央处理模块上传至云平台;底层控制模块,用于根据中央处理模块输出的信号控制车辆以需要的速度和期望的转角按照规划路径行驶。可以减轻了驾驶员的工作量,降低了自动驾驶的安全风险。

    一种以用户为中心的虚拟小区选择方法

    公开(公告)号:CN106304267A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201510299131.9

    申请日:2015-06-03

    CPC classification number: H04W48/16 H04W48/20

    Abstract: 本发明提供一种以用户为中心的虚拟小区选择方法,所述方法包括:接入点统计当前负载参数和待接入用户数,计算所述接入点的负载预测值;接入点传输负载预测值;用户获取邻近接入点的信道状态信息和负载预测值,并根据用户预设的目标函数选取接入点组合作为协作接入点组合,确定协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序;用户基于协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序向被选中且尚未接入的接入点发起随机接入;成功接入的接入点,形成以用户为中心的虚拟小区,为用户进行数据传输。本发明由用户根据接入点的信道状态信息和负载预测值,自主选择协作接入点,通过降低用户选择高负载接入点的概率,达到提高用户数据速率和接入概率的目标。

    一种传感器节点的分簇方法和系统

    公开(公告)号:CN105323819A

    公开(公告)日:2016-02-10

    申请号:CN201410228053.9

    申请日:2014-05-27

    Abstract: 本发明提供一种传感器节点的分簇方法,包括:选取簇内节点,计算选取的簇内节点传输感知数据时产生的能量消耗e,计算该簇内节点所在的分簇中所有簇内节点的感知数据进行簇内汇聚算法后再传输的能量消耗E,计算将该簇内节点剔除出去后的分簇将簇内剩余簇内节点的感知数据进行簇内汇聚算法后再传输的能量消耗E’,判断E是否小于E’与e的和,若是,保留该簇内节点;若否,剔除,判断是否存在生成的新分簇,若否,创建新分簇,将剔除的簇内节点加入到新分簇内;若是,将剔除的簇内节点加入到已存在的新分簇内;获取最终分簇信息。本发明在保证簇内节点的相关性的同时,也保证簇内节点之间的数据传输的高效性,提升数据汇聚算法的性能。

    移动机器人的领航跟随系统和领航跟随控制方法

    公开(公告)号:CN110244772B

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN201910528247.3

    申请日:2019-06-18

    Abstract: 本发明提供一种移动机器人的领航跟随系统,包括:机器人,广播自身的历史速度信息,设有标志板;雾计算节点,包括无线接入模块和通用计算模块;视觉识别模块,包括相机和视觉处理模块,视觉处理模块接收相机数据,识别标志板,并估计其与前车的相对位置和姿态;跟随控制模块,安装在通用计算模块中,根据广播的信息和视觉识别模块的估计值,转化为实时速度信息。本发明还提供领航跟随控制方法。本发明的领航跟随系统采用姿态和位置传感器和相机,在雾计算节点的协助下,利用前车的速度信息和本车视觉信息估计跟随者的相对位置和姿态,实现机器人编队跟随,降低了单个机器人的硬件成本,克服了现有方法在宽阔地域或陌生环境场景下不可用的缺陷。

    一种基于异构网络融合环境下的资源调度方法

    公开(公告)号:CN103596287A

    公开(公告)日:2014-02-19

    申请号:CN201210292839.8

    申请日:2012-08-16

    CPC classification number: Y02D70/00

    Abstract: 本发明提供一种基于异构网络融合环境下的资源调度方法,该方法的内容为:基站利用进入盲区内的移动终端UE首先将盲区的节点划分成若干个组;移动终端UE进入盲区成为移动网关UE后,盲区的节点以组为单位快速接入移动网关,同时采集并上传数据到移动网关;移动网关收集完数据后可以随时离开此组节点,然后移动到下一组节点继续收集数据。本发明利用移动网关UE根据区域内的分组情况调度各节点,快速建立连接并进行数据通信,无需重新组网并分配时隙,保证了数据的有效性和可靠性,增加了能量使用效率,有效的减少了数据冲突及入网传输延时,提高了网络的整体性能。

    一种基于异构网络融合环境下的资源调度方法

    公开(公告)号:CN103596287B

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201210292839.8

    申请日:2012-08-16

    CPC classification number: Y02D70/00

    Abstract: 本发明提供一种基于异构网络融合环境下的资源调度方法,该方法的内容为:基站利用进入盲区内的移动终端UE首先将盲区的节点划分成若干个组;移动终端UE进入盲区成为移动网关UE后,盲区的节点以组为单位快速接入移动网关,同时采集并上传数据到移动网关;移动网关收集完数据后可以随时离开此组节点,然后移动到下一组节点继续收集数据。本发明利用移动网关UE根据区域内的分组情况调度各节点,快速建立连接并进行数据通信,无需重新组网并分配时隙,保证了数据的有效性和可靠性,增加了能量使用效率,有效的减少了数据冲突及入网传输延时,提高了网络的整体性能。

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