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公开(公告)号：CN111800495B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202010619505.1
申请日：2020-06-30
Applicant: 华北电力大学 , 陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
Abstract: 本发明公开了一种车辆雾计算中的任务卸载系统和方法，包括：基站、用户车辆、车辆雾服务器、威胁模型和时延模型；每个基站和车辆都拥有一个装有数字货币的钱包，并生成用于加密和解密的密钥对，其中基站的密钥对由三个组件共享。所有车辆都需要向注册授权组件注册以获得证书。其次，用户将请求发送给基站，基站将执行任务卸载的智能合约。然后用户将加密后的数据卸载到相应雾服务器，雾服务器执行计算任务并将计算结果反馈给用户和基站。基站会检查整个过程并进行相应奖惩。最后，基站会创建一个区块上传至区块链，其他基站验证其工作量证明及交易的合法性。一旦该区块被大多数的基站接受，它将被添加至区块链的末尾。
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公开(公告)号：CN110225494B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910572872.8
申请日：2019-06-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于外部性和匹配算法的机器类通信资源分配方法，针对频谱资源稀缺的问题，允许大量的机器设备(MTDs)复用分配给蜂窝用户(CUs)的频谱资源。通过联合优化信道选择和功率控制，研究了MTDs的能效(EE)最大化问题。提出了一种基于外部性多对一匹配的两阶段优化算法。首先,每个MTD被临时分配到一个预定义的传输功率，然后通过考虑外部性的匹配算法来解决信道选择优化问题，得到建立MTD与资源块(RB)的二维匹配关系；然后，根据已经建立的匹配关系，采用非线性分式规划对MTD的传输功率进行优化，从而有效地提高频谱利用率和最大化通信网络EE。以获取频谱资源最佳分配方案。
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公开(公告)号：CN109951873B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910148649.0
申请日：2019-02-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 随着智能设备和计算密集型应用的快速发展，雾计算已成为满足不断增长的计算需求的有前途的解决方案。特别地，在高峰时间，通过利用需求侧的未充分利用的计算资源，可以将计算任务从过载基站（BS）卸载到雾服务器。然而，在物联网（IoT）中阻碍雾计算的广泛部署存在两个主要障碍，即缺乏有效的激励机制和任务卸载算法。在本发明中，我们通过将契约理论与计算智能相结合来开发一种物联网雾计算中信息不对称不确定下的任务卸载机制。在第一阶段，我们提出了一种有效的激励机制，鼓励服务器通过契约理论分享其剩余的计算资源。在第二阶段，利用多臂赌博机（MAB）的在线学习能力，提出了一种分布式任务卸载算法。具体来说，我们提出了具有距离感知，服务器发生时间感知和任务属性感知的波动上置信区间算法，以最小化长期延迟任务卸载。
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公开(公告)号：CN109618312B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910046860.1
申请日：2019-01-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种面向D2D中继网络的低复杂度在线资源分配优化算法，从长期优化的角度跨层优化网络层的到达速率和物理层的传输速率，在保障网络稳定性的同时，提高了D2D用户的满意度。通过李雅普诺夫优化算法将长期的优化问题转化成一系列短期的问题，将最初的优化目标解耦成互相独立的速率控制和功率分配子问题。由于速率控制问题的凸优化性质，可以用KKT(Karush‑Kuhn‑Tucher)条件求解最优的到达速率。同时，随着网络中D2D对的动态增长和功率变量的耦合性质，传统的功率分配方法求解最优功率面临较高的计算复杂度。因此，本发明采用了交替方向乘子法迭代地更新初始变量和对偶变量，通过解耦协调的方式以较低复杂度获得最优功率分配。
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公开(公告)号：CN110736478A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201810799964.5
申请日：2018-07-20
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种移动云感知场景下无人机的任务分配和路径规划方案，该方案通过动态规划和匹配理论，实现应用无人机的内容感知。根据无人机快速部署和移动性可控的特点，辅助移动云感知自动收集数据，从能效的角度出发，解决无人机辅助下移动云感知的路径规划及任务分配联合优化问题，并将其转换为两阶段双边匹配问题。在第一阶段应用动态规划实现路径规划，第二阶段应用基于Gale-Shapley算法的匹配理论解决任务分配问题。本发明提供的技术方案可以有效的对无人机的飞行路径进行规划，实现高能效的任务分配方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110087245A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201810075352.1
申请日：2018-01-26
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种应用在一定覆盖区域的异构蜂窝网络场景，对基站部署、频谱定价和蜂窝网络选择问题进行联合优化的资源分配算法。本文所提出的基于蜂窝用户设备的定价算法需要分别对用户设备效用与分配带宽关系以及异构蜂窝网络定价与用户设备决策关系求解。为了求出该问题的一个最优解，在第一阶段，本文将蜂窝网络的大功率结点和小功率结点分配给用户设备的带宽与用户设备效用建立关系；在第二阶段，本文将蜂窝网络不同结点的定价与用户的决策建立函数关系，并在系统容量和用户总数的不同大小关系中分别求出最佳定价。在异构蜂窝网络中基站部署和频谱定价问题中，此算法通过考虑用户决策，能够使系统中的运营商和用户设备效用均达到最大。
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公开(公告)号：CN110072215A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201810066110.6
申请日：2018-01-24
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种异构网络环境下的多尺度动态频谱分配(DSA)方案，为解决频谱危机提供了可靠的解决方案。本发明提出了一个软件定义的异构网络（HetNets）的多尺度DSA框架，在微观尺度上，我们基于实时用户需求制定小时标频谱分配的定价策略。在宏观尺度上，所达到的和所需的平均传输速率之间的差值被用作反馈信号，以便根据业务需求的大时标变化实现小区间频谱协调。接下来，对拟议框架的四种典型应用场景进行阐述，以说明其潜在收益，并通过案例研究验证其可行性。
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公开(公告)号：CN110062017A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201810052892.8
申请日：2018-01-19
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种协作车联网中的内容分发方案，该方案通过应用基于大数据的轨迹预测和基于联盟博弈的资源分配，实现在D2D基础上的内容分发。应用全球定位系统(GPS)和地理信息系统(GIS)的提供的数据预测车辆轨迹，以寻找可靠和持久的车载网络连接方案；依照所分发内容的存在期不同进行分配，形成联盟，并根据最小化平均网络时延对效用函数进行建模，将每个联盟成员的贡献转化为成员的个体收益。依据偏好关系对联盟成员进行合并和拆分，进行迭代求解，并使之最终收敛于稳定的纳什平衡。本发明提供的技术方案可以有效地对车辆轨迹进行预测并提供稳定的网络连接，以最小化内容的分发延迟。
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公开(公告)号：CN109862086A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910051812.1
申请日：2019-01-21
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种应用在车联网领域的车载边缘计算场景，通过车辆对边缘服务器的选择并进行任务卸载，以实现在资源约束与延迟约束条件下的系统总体延时的优化。本文所提出的优化问题并分别从匀速模型、车辆跟随模型及行驶时间统计模型出发，推导出任务卸载延迟模型，并进一步通过基于价格的一对一、一对多匹配算法进行求解，获得约束条件下的最优任务分配方案。此算法有效整合了车辆、路边单元及道路信息，在保证QoS需求的条件下显著降低系统的时延。
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公开(公告)号：CN109756945A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201711067898.4
申请日：2017-11-03
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明是一种应用在多跳异构车联网中的基于英式竞价拍卖的能效优先的两阶段资源分配算法，首先提出了一种基于英式竞价拍卖的资源管理算法，能够综合考虑车辆和蜂窝用户中的中继选择，频谱分配，功率优化问题，实现D2D-V2V通信能效最大化，其次，提出了一种基于功率控制的非线性分式优化算法，实现基站能效最大化。
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