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公开(公告)号：CN113791895B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202110958468.1
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F9/50 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了基于联邦学习的边缘计算及资源优化方法，在小基站部署天线阵列，获取下行链路的信道信息以及经过预编码技术处理之后的信道信息，形成信道和预编码作为输入输出对的训练数据，在此数据支撑之下进行联邦学习，即在节点端训练模型，最后达到输入信道信息得到相应的预编码信息的目的。在此过程之中，为了得到较为稳定的学习联盟以及将系统能耗控制在最低状态来进行用户选择，即通过各节点的物理特性在众多用户用选择计算能力和通信能力稳定的用户参与到训练中；为了鼓励用户积极参与到训练中，引入合同机制对参与训练的用户进行奖励，计算每个用户的收入与付出的训练成本得到效用函数，对用户进行资源分配使得整个系统效用达到最大。
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公开(公告)号：CN118884817A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410557390.6
申请日：2024-05-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了无人机辅助移动边缘计算资源优化与轨迹控制方法，通过提出一种三阶段优化算法来解决移动边缘计算系统中的能耗最小化问题。通过将当前时刻无人机和用户信号输入至智能优化控制模型中，采用部分可观察马尔科夫博弈模型，无人机无需获得整个移动边缘计算系统的全局信息，只需将自身获取到的用户位置与任务量信息输入训练好的模型中，进行分散式控制，解决目前由于通信范围的局限性和大规模计算能力的限制，最优控制策略的计算问题。本发明通过与环境持续不断地交互，可以持续智能地学习并调整无人机的优化控制策略，解决目前基于无人机辅助的移动边缘计算网络存在复杂环境的不可预测性和网络的不可靠性的问题。
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公开(公告)号：CN113625733B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110889793.7
申请日：2021-08-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG多目标三维无人机路径规划方法，建立无人机路径规划系统模型；无人机任务建模与分析；基于DDPG的无人机路径规划设计结合成本函数，设计状态空间、动作空间以及奖赏值。本发明通过对无人机任务建模及明确无人机飞行成本函数，运用DDPG算法规划无人机飞行路径。通过分析无人机飞行过程的时间、能耗及障碍规避情况，给出无人机路径规划的成本函数，并使用DDPG算法指导无人机寻找满足成本函数的路径。在无人机路径规划成本函数的设计中，通过使用与障碍物及与目标位置的偏离度反应无人机是否避开障碍及是否到达目标。
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公开(公告)号：CN117579634A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311529558.4
申请日：2023-11-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L67/1061 , G06F9/50 , H04L67/1014 , H04L67/1012 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟化和排队论的区块链分片系统可扩展性优化方法，包括：对物理节点进行虚拟化后，采用分布式随机协议与可验证随机函数相结合的方法构建区块链分片网络。详细分析节点在实用拜占庭共识算法不同步骤中的计算负担，并使用排队论对共识过程时延进行建模，提出在系统能量和物理节点计算资源约束下，最大化系统吞吐量并最小化系统时延的优化模型，进一步提出基于连续凸近似的模型求解方法。仿真结果表明，本研究可以在物理节点数量不变的情况下灵活调整区块链系统分片数，并根据业务中计算负担和共识处理时延情况，合理调配物理节点的计算资源，最大化分片系统的交易处理性能。
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公开(公告)号：CN109246761B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201811058262.8
申请日：2018-09-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了考虑延迟及能耗的基于交替方向乘子法的卸载方法，首先建立一个拥有多个移动用户终端、一个部署MEC服务器的宏基站的小区模型；然后，建立基于无线通信理论的数学模型并根据凸优化理论进行数学转化；而后，基于交替方向乘子法设计一个联合考虑延迟和能耗的MEC系统中移动终端用户计算任务的高效卸载算法并分析所提算法的性能。相比于现存的MEC系统下计算任务的卸载方案，本方法很好地权衡移动终端用户的延迟敏感及能耗节约的需求，与此同时，有效地降低了系统的延迟与能量的总消耗。最后，对所提出的算法方案进行了仿真验证，得到与理论分析相一致的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114189892A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111540155.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和集体强化学习的云边协同物联网系统资源分配方法，通过构建6G网络传输模型、计算任务模型和区块链模型，计算MEC服务器本地计算和卸载计算的能耗和服务时延、卸载过程的传输能耗、以及区块链在数据共识过程中产生的时延，根据系统状态并通过集体强化学习算法，训练系统参数并完成训练结果在多小区之间的智能体共享，从而指导调整MEC服务器的卸载决策、区块链区块间隔设计和MEC服务器传输功率选择，实现云边系统物联网系统的最优资源分配。仿真实验表明，本发明提出的面向云边协同的物联网系统资源分配方法在节省系统能耗和服务时延方面具有一定的优势。
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公开(公告)号：CN113114496A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110365654.4
申请日：2021-04-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分片技术的区块链可扩展性问题解决方法，包括：建立区块链分片系统模型，设计共识节点的随机分片过程，各分片依据PBFT共识协议对片中的交易在节点间达成一致性。通过详细分析各分片中的节点在共识过程中的计算资源和消耗，从而给出基于能耗考虑的系统交易吞吐量优化策略。仿真结果表明，本发明的技术方法与单链区块链系统相比，交易吞吐量明显提高，且随着网络规模的增加而增加。
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公开(公告)号：CN108322352B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201810222651.3
申请日：2018-03-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种蜂窝异构网络下的基于组间协作的缓存方法，包括蜂窝异构网络系统模型的建立、公式化能量性能指标并生成待优化的问题，以及利用模拟退火算法解优化问题。本发明阐述了所提出的基于组间协作的蜂窝异构网络缓存策略的详细过程，对各基站缓存文见的机制进行了规定与分析。采用本发明技术方案，在蜂窝异构网络的场景下，合理建立网络系统模型，并制定相应的缓存策略，使得网络能量消耗下降。
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公开(公告)号：CN106793108B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201611028418.9
申请日：2016-11-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04B7/0456
Abstract: 本发明提供一种MIMO系统下行链路中联合用户选择和功率分配优化方法，包括：将功率均匀分配给所有组中的波束；对于每条波束都计算相对于每个用户的信干噪比(SINR)；选择能使该波束信干噪比最大的用户作为该波束的通信用户，根据用户选择结果，利用拉格朗日乘子法对分配到和波束上的功率进行优化，至此，一次用户选择和功率优化迭代结束，然后根据得到的功率分配结果继续迭代地选择用户和优化功率，直到系统合率达到收敛。采用本发明的技术方案，可以达到更好的系统吞吐量。
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公开(公告)号：CN109246761A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811058262.8
申请日：2018-09-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了考虑延迟及能耗的基于交替方向乘子法的卸载方法，首先建立一个拥有多个移动用户终端、一个部署MEC服务器的宏基站的小区模型；然后，建立基于无线通信理论的数学模型并根据凸优化理论进行数学转化；而后，基于交替方向乘子法设计一个联合考虑延迟和能耗的MEC系统中移动终端用户计算任务的高效卸载算法并分析所提算法的性能。相比于现存的MEC系统下计算任务的卸载方案，本方法很好地权衡移动终端用户的延迟敏感及能耗节约的需求，与此同时，有效地降低了系统的延迟与能量的总消耗。最后，对所提出的算法方案进行了仿真验证，得到与理论分析相一致的结果。
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