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公开(公告)号：CN113423115B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110744074.6
申请日：2021-07-01
Applicant: 兰州理工大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04W72/512
Abstract: 一种基于边缘计算的能量协作与任务卸载优化方法，首先当任务流到达无线接入点，无线接入点根据自身电池状态判断是否可本地执行任务，若可本地执行则需要考虑是否进一步卸载到基站计算，若不可本地执行，则考虑是否可以通过能量协同获得其他接入点的能量支持，若可以得到能量供应，则考虑是否进一步考虑卸载到基站处理，若不可以得到能量支持，则只能将任务全部卸载到基站进行任务的处理。然后其次，构建最小化在被执行时的时延消耗函数，最后通过一种能量协作下的联合任务卸载与资源分配算法优化该集合中的卸载决策与资源分配，降低5G环境下任务时延的总消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111930435A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010668414.7
申请日：2020-07-13
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 一种基于PD-BPSO技术的任务卸载决策方法，首先将每个用户任务数据量化为一个待执行粒子，表示为Qi＝{Di,Ci,Timax}，其中，Di代表该粒子数据量大小，Ci为执行该粒子所需的CPU周期数，Timax为粒子的处理时延阈值。用户终端产生所有的执行粒子都有其各自的位置xi和速度vi。粒子的不同位置代表不同卸载决策的可行决策解，而粒子的速度则表明每次执行粒子下一时刻位置与当前位置间的距离。其次为寻求最小化终端用户能量消耗的粒子卸载决策，建立基于多目标约束下的粒子数据任务执行能耗模型。通过比较所在位置对应的目标函数值来判断某一粒子位置是否为最优，用pbest表示第i个粒子历史状态的最优位置，gbest表示整个粒子群中所有粒子历史状态的最优位置。
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公开(公告)号：CN112437156A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011317907.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 兰州理工大学
IPC: H04L29/08 , H04W4/70 , H04W28/14 , H04L12/727 , H04W40/16
Abstract: 一种基于MEC‑D2D的分布式协同缓存方法，属于无线通信技术，首先分析协同通信模型中的内容流行度、缓存空间C的有限性以及D2D通信层干扰等因素对用户内容获取平均时延的影响，将边缘服务器与终端间的联合内容缓存机制构建为一个时延优化问题；其次建立内容分段模型，采用缓存放置策略进行内容部署，用户可通过D2D链路从邻近终端中获得总数Kcf个内容片段，当邻近设备中已缓存片段不足以重构内容f时，需从MEC服务器中获取[sf‑min(Kcf,sf)]个内容片段数以保证内容完整性，将减小用户内容获取平均时延的优化目标转化为完全背包问题，将优化目标分为若干个不同的子问题，分别对每一个子问题采用动态规划算法进行求解，寻找构成最优解的最优缓存分配方案{cf}*。
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公开(公告)号：CN111930435B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010668414.7
申请日：2020-07-13
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 一种基于PD‑BPSO技术的任务卸载决策方法，首先将每个用户任务数据量化为一个待执行粒子，表示为Qi＝{Di,Ci,Timax}，其中，Di代表该粒子数据量大小，Ci为执行该粒子所需的CPU周期数，Timax为粒子的处理时延阈值。用户终端产生所有的执行粒子都有其各自的位置xi和速度vi。粒子的不同位置代表不同卸载决策的可行决策解，而粒子的速度则表明每次执行粒子下一时刻位置与当前位置间的距离。其次为寻求最小化终端用户能量消耗的粒子卸载决策，建立基于多目标约束下的粒子数据任务执行能耗模型。通过比较所在位置对应的目标函数值来判断某一粒子位置是否为最优，用pbest表示第i个粒子历史状态的最优位置，gbest表示整个粒子群中所有粒子历史状态的最优位置。
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公开(公告)号：CN112437156B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202011317907.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 兰州理工大学
IPC: H04L67/2885 , H04L67/1097 , H04L67/63 , H04W4/70 , H04W28/14 , H04L45/121 , H04W40/16
Abstract: 一种基于MEC‑D2D的分布式协同缓存方法，属于无线通信技术，首先分析协同通信模型中的内容流行度、缓存空间C的有限性以及D2D通信层干扰等因素对用户内容获取平均时延的影响，将边缘服务器与终端间的联合内容缓存机制构建为一个时延优化问题；其次建立内容分段模型，采用缓存放置策略进行内容部署，用户可通过D2D链路从邻近终端中获得总数Kcf个内容片段，当邻近设备中已缓存片段不足以重构内容f时，需从MEC服务器中获取[sf‑min(Kcf,sf)]个内容片段数以保证内容完整性，将减小用户内容获取平均时延的优化目标转化为完全背包问题，将优化目标分为若干个不同的子问题，分别对每一个子问题采用动态规划算法进行求解，寻找构成最优解的最优缓存分配方案{cf}*。
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公开(公告)号：CN113423115A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110744074.6
申请日：2021-07-01
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 一种基于边缘计算的能量协作与任务卸载优化方法，首先当任务流到达无线接入点，无线接入点根据自身电池状态判断是否可本地执行任务，若可本地执行则需要考虑是否进一步卸载到基站计算，若不可本地执行，则考虑是否可以通过能量协同获得其他接入点的能量支持，若可以得到能量供应，则考虑是否进一步考虑卸载到基站处理，若不可以得到能量支持，则只能将任务全部卸载到基站进行任务的处理。然后其次，构建最小化在被执行时的时延消耗函数，最后通过一种能量协作下的联合任务卸载与资源分配算法优化该集合中的卸载决策与资源分配，降低5G环境下任务时延的总消耗。
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