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公开(公告)号：CN114884958A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210811936.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04L67/1008 , H04L67/101 , H04B7/185 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种星地融合网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，包括：获取星地融合网络中目标边缘网络内所有地面装置的任务状态参数；利用目标神经网络模型对所有地面装置的任务状态参数进行处理，得到每个地面装置的配置参数；其中，目标神经网络模型是基于目标边缘网络的计算任务传输开销计算模型训练的，且计算任务传输开销计算模型的目标为计算任务的传输开销最小；基于所有地面装置的配置参数确定目标边缘网络的计算任务卸载策略；基于计算任务卸载策略，对目标边缘网络中的所有待执行计算任务进行卸载。该方法能够有效的对抗时变信道增益和随机任务到达，在满足用户服务质量的前提下最小化计算任务的传输开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114884958B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210811936.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04L67/1008 , H04L67/101 , H04B7/185 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种星地融合网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，包括：获取星地融合网络中目标边缘网络内所有地面装置的任务状态参数；利用目标神经网络模型对所有地面装置的任务状态参数进行处理，得到每个地面装置的配置参数；其中，目标神经网络模型是基于目标边缘网络的计算任务传输开销计算模型训练的，且计算任务传输开销计算模型的目标为计算任务的传输开销最小；基于所有地面装置的配置参数确定目标边缘网络的计算任务卸载策略；基于计算任务卸载策略，对目标边缘网络中的所有待执行计算任务进行卸载。该方法能够有效的对抗时变信道增益和随机任务到达，在满足用户服务质量的前提下最小化计算任务的传输开销。
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公开(公告)号：CN114884957B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210811924.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04B7/185 , H04L67/1021 , H04L67/101 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种空天地网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，包括：获取空天地网络中计算任务的多时隙问题模型、所有地面用户在每个时隙的通信状态信息和每个时隙下浮空平台的位置信息；多时隙问题模型的目标为最大化计算任务的速率和；将多时隙问题模型转化为单时隙问题模型，利用目标神经网络模型求解每个地面用户在目标时隙的计算任务卸载比例和选定的浮空平台信息；求解目标地面用户在目标时隙的发射功率、CPU周期频率和收集的能量，从而确定出计算任务的卸载策略。该方法能够有效的对抗时变信道增益、随机任务到达和动态浮空平台变换，确保计算任务的速率和最大化，提升空天地网络中的资源利用率。
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公开(公告)号：CN114884957A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210811924.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04B7/185 , H04L67/1021 , H04L67/101 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种空天地网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，包括：获取空天地网络中计算任务的多时隙问题模型、所有地面用户在每个时隙的通信状态信息和每个时隙下浮空平台的位置信息；多时隙问题模型的目标为最大化计算任务的速率和；将多时隙问题模型转化为单时隙问题模型，利用目标神经网络模型求解每个地面用户在目标时隙的计算任务卸载比例和选定的浮空平台信息；求解目标地面用户在目标时隙的发射功率、CPU周期频率和收集的能量，从而确定出计算任务的卸载策略。该方法能够有效的对抗时变信道增益、随机任务到达和动态浮空平台变换，确保计算任务的速率和最大化，提升空天地网络中的资源利用率。
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公开(公告)号：CN116614377A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310890312.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供了一种无人机集群服务功能链动态配置方法和装置，涉及无人机通信技术领域，本发明所使用的目标神经网络模型采用按需协作通信方式进行服务功能链动态部署，对不同队友建立不同队友模型，相比于现有的广播式通信算法或点对点式通信方式，按需通信的方式下，无人机之间传送不同的激励信息，且每个无人机的Q值都要加入其他无人机发送的激励信息，也即，每个无人机在动作选取时都受其余无人机的激励信息影响，并且按需通信还能减少信令的开销，因此，在利用本发明方法对服务功能链进行动态配置时可以加快收敛速度，提高算法收敛性，使无人机集群网络延迟保持在较低水平。
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公开(公告)号：CN116614377B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310890312.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供了一种无人机集群服务功能链动态配置方法和装置，涉及无人机通信技术领域，本发明所使用的目标神经网络模型采用按需协作通信方式进行服务功能链动态部署，对不同队友建立不同队友模型，相比于现有的广播式通信算法或点对点式通信方式，按需通信的方式下，无人机之间传送不同的激励信息，且每个无人机的Q值都要加入其他无人机发送的激励信息，也即，每个无人机在动作选取时都受其余无人机的激励信息影响，并且按需通信还能减少信令的开销，因此，在利用本发明方法对服务功能链进行动态配置时可以加快收敛速度，提高算法收敛性，使无人机集群网络延迟保持在较低水平。
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