一种多接入网切片场景下基于遗传算法的边缘计算卸载方法

    公开(公告)号:CN116390163A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310377496.3

    申请日:2023-04-11

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种多接入网切片场景下基于遗传算法的边缘计算卸载方法,包括:首先初始化模型,得到所有用户的任务量及时延约束,得到所有雾接入点和云服务器的计算能力,得到所有信道的信道增益;随后创建接入网切片实例,包括大规模物联网切片及低时延高可靠切片,为不同切片设置卸载策略;根据不同切片内用户卸载策略初始化种群,并对初始化种群个体进行优化和淘汰;之后设置迭代步长为t,开始进行迭代;先通过轮盘赌选择法对个体进行选择操作;再对选择的个体进行单点交叉操作;之后对交叉后的个体进行变异操作;然后判断是否达到迭代步长t,若否,则重复上述选择,交叉,变异操作;若是,则输出适应值最高的个体作为卸载策略。

    基于路径序列回归的短程无线信号强度预测方法

    公开(公告)号:CN112118596B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202011001435.X

    申请日:2020-09-22

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于路径序列回归的无线信号强度预测方法,从一个小区单天线的场景下,获得小区内每个接收节点的特征值,并将所得特征形成一个特征向量作为一个接收节点的特征向量,多次构建以天线为起始点的无向连通图,并获得多条从天线到每个接收节点最短路径,每个最短路径上的节点对应的特征向量构成向量序列,将序列输入循环神经网络中进行进一步的学习并输出其状态,该状态经过一个全连接网络预测接收点信号强度。本发明的一种基于路径序列回归的无线信号强度预测方法能够通过有效的特征提取和有效的特征学习,充分利用神经网络的学习能力,达到较高精准度的预测。

    基于SDN的移动自组织网络中QoS敏感的路由分配方法

    公开(公告)号:CN113242182B

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202110499275.4

    申请日:2021-05-08

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于SDN的移动自组织网络中QoS敏感的路由分配方法,针对SDN的集中式控制路由的特点,以最大化用户的QoS性能为目标函数,提出了一个路由分配问题。为了有效地解决这一问题,按照如下步骤求解。首先进行链路质量预测,利用时间序列分析的方法,对每条链路下一时刻的链路质量进行预测。然后形成路由问题,根据得到的每条链路下一时刻的链路质量,SDN控制器形成易于求解的路由优化问题。最后求解最佳QoS路由,使用差分搜索算法,为网络中的每条流实时求解最佳QoS路由,从而大幅度地提高网络吞吐量并降低系统时延和丢包率。

    电力物联网系统中基于联盟博弈的任务卸载方法

    公开(公告)号:CN111901374B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202010568459.7

    申请日:2020-06-19

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种电力物联网系统中基于联盟博弈的任务卸载方法,包括:(1)同区域内的智能电表和接入点AP组成网络;多个智能电表能利用同一子载波连接到AP;(2)电表具有计算任务,既可本地处理,也可卸载到AP处理;利用同一子载波的电表形成联盟;建立代价函数;(3)智能电表在策略集内选择卸载策略;智能电表和AP建立联盟博弈;(4)智能电表计算它加入各个联盟的卸载收益,加入使总卸载收益最大的联盟;(5)联盟博弈达到纳什均衡,网络内智能电表不再改变策略,根据策略进行任务卸载。本发明基于联盟博弈,充分利用AP的无线资源和计算资源,在以最小化智能电表的卸载代价为目标的同时,满足各智能电表的任务卸载需求。

    一种无人机自组织网络信道接入方法

    公开(公告)号:CN114599115A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210142923.5

    申请日:2022-02-16

    Abstract: 本发明公开了一种无人机自组织网络信道接入方法,包括:当无人机节点有发送需求时,节点首先侦听信道,若无空闲信道则推迟传输,否则节点根据闲时接入概率决定是否接入、选择哪条空闲信道进行接入;节点做完决策后获得对应的反馈,根据当前节点与周围节点的决策相似度修改反馈的奖励值,并训练神经网络;下一次决策前,节点将历史决策和反馈作为状态输入神经网络,网络计算输出闲时接入概率指导节点的下一步决策;在每个时步重复以上过程,无人机决策体不断与环境交互学习,最终获得兼具自适应性、信道利用率和节点公平性的接入策略。

    一种基于几何随机的无人机空地MIMO信道建模方法

    公开(公告)号:CN114567400A

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210199505.X

    申请日:2022-03-02

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于几何随机的无人机空地MIMO信道建模方法。该建模方法所提模型为三维双圆柱体模型,与现有技术相比,该模型综合考虑无人机侧的散射、地面站侧反射和散射,无人机发射端和地面站接收端的移动性,特别是无人机侧的旋转和无人机三维移动航迹的影响,符合多种实际的通信场景;计算出时变距离、时变角度以及接收复包络信号,可以准确描述无人机空地MIMO信道的实际通信情况和非平稳统计特性,基于此建模方法,通过实际仿真可以总结出无人机通信方案的一些通用规则,为建立一个鲁棒的无人机无线通信系统提供思路。

    一种基于NOMA的车联网资源分配方法

    公开(公告)号:CN110418399B

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN201910669223.X

    申请日:2019-07-24

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于NOMA的车联网资源分配方法,能够有效提升网络的接入能力,显著提升全体用户的总传输速率。本发明方法首先引入分簇的概念,基站根据VUE用户的地理位置将用户归并成簇,同一簇内的用户可共享同一频谱资源。然后为了减少CUE与V2V的同信道干扰,采用匈牙利算法确定共享同一频谱资源的CUE用户及VUE用户簇,最后对VUE用户簇内的非凸问题采用粒子群算法迭代取优获取VUE用户簇内各个V2V发送方的次优发射功率,并计算出相对应的次优VUE吞吐量。本发明将NOMA应用于车辆与车辆之间通信V2V unicast用户中,在确保V2I及V2V通信的服务质量的基础上,使得V2V用户的总吞吐量达到最大值,为NOMA下的V2X资源分配问题提供了新的思路。

    电力物联网系统中基于博弈论的资源调度方法

    公开(公告)号:CN110381161B

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN201910686327.1

    申请日:2019-07-29

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种电力物联网系统中基于博弈论的资源调度方法,包括:(1)同区域内的智能电表和接入点AP组成一个网络。智能电表以单跳或多跳方式将信息通信到AP。建立传输能耗函数;(2)智能电表有计算任务,若本地计算资源不足,则将任务卸载到路径上的其他电表或AP上,建立任务卸载能耗函数;(3)智能电表选择可接入的下个智能电表或AP;网络内所有智能电表和AP建立网络形成博弈;(4)智能电表计算它的各个策略的代价函数,通过对比选择代价函数最小的策略;(5)每改变一个智能电表的策略更新一次网络的连接状态;(6)博弈达到纳什均衡,所有智能电表不再改变策略,各个智能电表根据所选策略形成的路径进行多跳传输及任务卸载。

Patent Agency Ranking