算力网络中的基于区块链的协作激励方法

    公开(公告)号:CN115473893B

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202211003403.2

    申请日:2022-08-19

    Abstract: 本发明公开了算力网络中的基于区块链的协作激励方法,属于算力网络领域;具体为:首先,搭建动态场景,针对请求节点m从协作节点m'侧为用户n购买渲染资源,通过分别计算请求/协作节点的成本和收益得到各自的效用函数;然后选举当前时隙t的区块生产者,计算区块链的维护成本;利用请求节点和协作节点的效用函数,结合区块链的维护成本,构建请求节点和协作节点的自身收益最大化目标函数;最后,采用凸优化理论和深度强化学习理论,分别对协作/请求节点的自身收益最大化目标函数进行求解,将求解结果构成博弈的纳什均衡,采用博弈理论分析节点之间的竞争关系。本发明分析了节点之间的竞争关系,激励协作者参与任务的协作计算,保障了节点的隐私性。

    MEC网络中基于渲染感知的VR服务模块动态放置方法

    公开(公告)号:CN115278779B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202210900105.7

    申请日:2022-07-28

    Abstract: 本发明公开了MEC网络中基于渲染感知的VR服务模块动态放置方法,属于VR游戏的渲染领域;具体为:首先,搭建包括U个用户玩家,M个基站以及H个VR游戏服务模块的蜂窝网络场景;针对当前时隙t,分别计算放置成本,迁移成本,渲染成本和通信成本;基于各时隙的成本搭建目标函数以及约束条件,满足每个用户的延迟约束下,使整个网络的总成本最小;最后,将目标函数分解为两个子问题:动态访问和服务模块放置问题和准静态资源分配问题;分别用最小割理论和凸优化方法进行求解,得到用户最优接入方案,VR服务模块最优放置方案,以及频谱资源的最优分配方案。本发明在已渲染VR视频流的路由延迟成本与相应VR服务模块迁移成本之间实现一个较好的平衡。

    边缘云网络中基于机会约束规划的在线资源管理方法

    公开(公告)号:CN118612793A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410736876.6

    申请日:2024-06-07

    Abstract: 本发明公开了边缘云网络中基于机会约束规划的在线资源管理方法,属于边缘云网络领域;具体为:首先,搭建动态场景,将任务的生成建模为一个动态的泊松过程,即边缘服务器只能获取当前时隙中的任务信息;然后,将任务对计算资源的需求建模为随机变量,服务器仅能通过历史统计信息得到该随机变量的均值和方差,采用机会约束规划方法消除这种不确定性;最后,采用李雅普诺夫优化算法和广义边界分解算法,求解任务处理功率最小化问题。本发明通过制定在线资源管理策略,在最小化任务处理功率的同时,利用上述算法保证了系统的稳定性。

    算网中基于区块链的算力安全感知及协同方法

    公开(公告)号:CN115473894A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202211059634.5

    申请日:2022-08-31

    Abstract: 本发明公开了算网中基于区块链的算力安全感知及协同方法,属于算力网络领域;具体为:首先,用户向所接入的边缘节点发起任务请求,边缘节点通过评测无线信道,为用户分配计算资源及带宽资源;通过本地资源优化后,边缘节点计算自己的剩余资源,并识别自身类型,协作节点产生算力交易发布到网络中;然后,请求节点产生请求交易;协作节点做出协作决策并提供协同计算服务,生成协作交易;最后,计算协作节点的信任值并选择区块生成节点;区块生成节点将所有的交易打包成区块;广播到网络被记录到区块链中。本发明采用区块链技术实现网络中的实时信息发布和交易记录,能够实时保障算网中算力感知及协作的安全性。

    一种面向吞吐量提升的无人机协作和轨迹优化方法

    公开(公告)号:CN112543050A

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN202011350491.4

    申请日:2020-11-26

    Abstract: 本发明提供了一种面向吞吐量提升的无人机协作和轨迹优化方法,用于优化无人机辅助蜂窝网路的资源分配。本发明中,一架无人机在蜂窝小区的边缘区域按周期飞行,为小区边缘区域的用户提供通信服务,建立联合优化无人机与基站的带宽分配比例、各基站服务覆盖半径以及无人机飞行轨迹,以使得的边缘区域用户最小平均吞吐量最大化的目标函数,并解耦为三个子问题进行求解,从而获得满足需求的资源分配结果和无人机飞行轨迹。本发明可根据各个蜂窝小区的用户密度,调整无人机轨迹,实现了对多个小区的均衡辅助,提升了用户密集小区的服务质量,提高了资源利用效率。

    单无人机反向散射通信网络轨迹优化与资源分配方法

    公开(公告)号:CN112532300A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN202011342707.2

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 本发明提出一种单无人机反向散射通信网络轨迹优化与资源分配方法,属于无人机反向散射通信网络技术领域。包括:步骤1,将所有地面反向散射节点组成的目标区域,根据节点位置进行聚类,划分为N个小区,并获取各小区的质心位置;步骤2,设置无人机在小区间连续飞行,并在各小区的质心位置的上方悬停采集数据;步骤3,建立单无人机反向散射通信网络轨迹优化与资源分配的优化目标;步骤4,将优化目标进行解耦,转换为每个小区悬停时间以及每个小区内收集能量与传输时间的比例划分问题,迭代求解,输出最优的各小区的服务时间Ti以及各小区内的比例参数βi。本发明方法减小了无人机能量消耗,最大程度上利用了时间资源,显著提高了系统能效。

    一种基于优化能量效率的线上协作缓存方法

    公开(公告)号:CN110138836B

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201910299945.0

    申请日:2019-04-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于优化能量效率的线上协作缓存方法,属于通信技术领域,首先,搭建包括内容服务器CP,宏基站MBS,小基站SBS和用户UE的双层异构超密集网络场景;针对新的要缓存的内容l,MBS计算某个用户UE对该内容的偏好因素和社交因素,进一步得到每个UE对该内容的偏好因素和社交因素,结合内容l的当前热度因素计算决策函数值,当决策函数值Il大于等于判定阈值I0后,将内容l添加到缓存文件集合中,同时MBS计算能缓存该内容的各SBS;判断需要缓存内容l的各SBS以及MBS自身是否有足够的缓存空间,如果是,则直接缓存内容l;否则,从最近最少被请求的文件开始删除,直到缓存空间足够存储该内容l。本发明能实现缓存内容的实时分配,保证能耗的节省,节约网络成本。

    在室内家庭网络下基于移动性预测的网络切换优化方法

    公开(公告)号:CN107466012B

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201710733088.1

    申请日:2017-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种在室内家庭网络下基于移动性预测的网络切换优化方法,属于移动通信领域,首先,分析室内用户行为特征,将预测时间分为若干时间段,在每一时间段根据用户移动特征进行预测。其次,考虑室内拓扑结构对用户移动轨迹的影响,训练生成所有的可能轨迹,在这些轨迹上进行用户轨迹的预测。此外,由于穿墙损耗的影响,距同一FAP相同距离位置的连接概率将发生变化,提出调整特殊位置的连接概率来保证选取最优的下一切换目标FAP。根据仿真结果可以看出,采用本发明所提预测方法来进行网络切换的优化,有效地减少了不必要的切换次数,并增加了用户的滞留时间,保证室内用户持续性通信服务。

    一种在异构网络中基于移动性预测的资源分配优化方法

    公开(公告)号:CN108900980B

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201811110521.7

    申请日:2018-09-21

    Abstract: 本发明提供了一种在异构网络中基于移动性预测的资源分配优化方法,属于通信技术领域。本方法包括:对用户的历史移动轨迹进行聚类,将聚类结果作为用户的主要位置,获取用户在各主要位置上对网络资源需求情况;将用户的历史移动轨迹建模为二阶HMM模型,将整个预测区域依据主要位置划分为对应的移动状态,将主要位置作为隐状态的取值,显状态为时间,利用二阶HMM预测模型对用户的下一位置进行预测;根据预测的位置,结合用户在该位置的网络资源需求,安排目标基站为用户设备进行按需分配。本发明在异构通信网络中,引入移动性预测技术来优化资源分配过程,保证用户的持续性通信服务,更好地提高了用户服务体验,改善了网络资源利用率。

    一种D2D通信中基于社交感知的用户发现及资源分配方法

    公开(公告)号:CN105960024B

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201610405711.6

    申请日:2016-06-08

    Abstract: 本发明一种D2D通信中基于社交感知的用户发现及资源分配方法,属于移动通信领域。具体为:首先,建立满足社交关系及物理位置限制的D2D通信场景;根据D2D通信用户发现及配对算法,对场景中的D2D通信用户进行配对并优化;进一步计算基站的整个系统吞吐量CTotal;然后,将系统吞吐量CTotal作为目标函数,结合限制条件,采用量子粒子群算法进行求解,得到最佳的粒子位置,从而进行系统子载波及功率分配;最后,对D2D通信中基于社交感知的用户发现及资源分配进行仿真验证;优点在于:考虑了用户节点剩余能量及请求冲突情况下的退避机制;并且联合子载波及功率分配,提出了资源联合分配方法,根据仿真结果可以看出,社交感知的D2D发现及配对算法具有更好的性能。

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