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公开(公告)号：CN110830390B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201911093357.8
申请日：2019-11-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种QoS驱动的移动边缘网络资源分配方法，包括如下步骤，步骤S1、对任意用户，判断计算任务是否满足约束条件，若满足，则用户向拍卖者提交出价向量，否则，用户放弃计算任务；步骤S2、获取计算任务的紧急程度，并计算归一化紧急程度；步骤S3、根据紧急程度计算用户的单位计算资源出价和单位通讯资源出价；步骤S4、拍卖者收集各等级的用户提交的出价向量，并计算出各等级用户获取的资源块数目；步骤S5、为每个等级的用户分配资源并确立胜者及其支付费用；步骤S6、依次判断是否有等级为的任务被拒绝，若存在，则从其他有空余资源的资源块中抽取资源。该方法根据不同等级用户的QoS需求，利用拍卖理论为用户提供差异化服务，最大化运营商收益。
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公开(公告)号：CN109362080B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201811328018.9
申请日：2018-11-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种中断约束下的认知无线供电网络资源分配方法，在认知无线供电网络中，次用户通过为主用户进行无线供电，换取接入主用户频谱的传输机会，从而达到双赢的目的。为了保证主用户的服务质量，主用户的中断时隙数即主用户未达到目标传输速率的时隙数不能高于预定义阈值。本发明假设所有时隙的信道增益都是先验已知，在满足主用户中断约束的条件下，以最大化次用户的传输速率为目标，提出了一种对时间、子载波和功率进行优化分配的资源分配方法。该方法通过中断约束保证了主用户的服务质量，并以此为前提，对剩余资源进行优化分配，提升了次用户的传输速率。
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公开(公告)号：CN109729543B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201811641540.2
申请日：2018-12-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法，包括如下步骤：步骤一：建立基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法解决的优化问题模型及其优化条件；步骤二：根据步骤一所述的优化问题模型对优化用户设备总能耗进行可行性判断；步骤三：对用户设备K的任务卸载比例，任务总压缩率和任务数据传输时间联合优化，并求得用户设备k的最优的任务卸载比例，卸载部分任务压缩率和数据传输功率，本发明的一种基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法，通过对卸载计算任务数据进行适当的压缩处理，减少计算任务数据传输量和传输能耗，最终可以减少用户设备的总能耗，减少计算任务数据传输量，更好的处理计算数据量大的任务。
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公开(公告)号：CN109474957B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201811199922.4
申请日：2018-10-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于认知微微蜂窝和双链接的数据卸载方法，该方法用于异构网络中，当宏蜂窝用户终端进入认知微微蜂窝基站通信范围时，宏蜂窝用户终端的同时连接宏蜂窝基站和认知微微蜂窝基站，并采用所述数据卸载方法将部分或全部数据卸载至认知微微蜂窝基站；该方法以最大化认知微微蜂窝用户终端的总数据速率为目标问题构建问题模型，并设置约束条件，通过求解问题，得到数据卸载的具体参数。解决了认知无线网络技术解决频谱缺乏和利用率低的问题，提高了用户服务数据速率。
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公开(公告)号：CN109362080A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811328018.9
申请日：2018-11-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种中断约束下的认知无线供电网络资源分配方法，在认知无线供电网络中，次用户通过为主用户进行无线供电，换取接入主用户频谱的传输机会，从而达到双赢的目的。为了保证主用户的服务质量，主用户的中断时隙数即主用户未达到目标传输速率的时隙数不能高于预定义阈值。本发明假设所有时隙的信道增益都是先验已知，在满足主用户中断约束的条件下，以最大化次用户的传输速率为目标，提出了一种对时间、子载波和功率进行优化分配的资源分配方法。该方法通过中断约束保证了主用户的服务质量，并以此为前提，对剩余资源进行优化分配，提升了次用户的传输速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109714797B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201910119559.9
申请日：2019-02-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/16
Abstract: 本发明提出了一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法，包括以下步骤：步骤1，对于所有的用户i＝1,...,N,依次为每个用户i的所有任务k＝1,...,Ki构建其喜爱列表。对于每个用户i以及用户i上的每个任务k，计算其对每个移动边缘计算服务器j的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权vi,k,j，并按照vi,k,j值的大小将用户i的任务k对M个移动边缘计算服务器的出价进行降序排序，并构成用户i的任务k的喜爱列表其中，在考虑不同用户任务的服务质量需求基础上，以最大化移动边缘计算服务器运营商的利益为目标，利用拍卖理论有效的分配了移动边缘计算服务器上的计算资源和通信资源。
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公开(公告)号：CN109275149B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201811153246.7
申请日：2018-09-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种认知无线供电网络中基于能量累积的资源分配方法，该方法在两阶段协议的基础上，针对主用户收集的能量可以积累存储供后面使用的情况，假设所有信道增益都先验已知，以保证主用户在给定的时间内传输的数据量达到目标值为目标问题，在满足主用户QoS要求、次用户传输功率受限以及能量因果限制条件下，以次用户传输数据量最大化为目标，提出了一种资源分配方法，对时间、子载波以及功率进行了优化分配。该方法可以在给定时隙内灵活分配累积的收集的能量以满足主用户的目标数据量需求，并进而给次用户留下更多的资源，以获得更高的数据传输速率。
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公开(公告)号：CN109714797A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910119559.9
申请日：2019-02-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/16
Abstract: 本发明提出了一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法，包括以下步骤：步骤1，对于所有的用户i＝1,…,N,依次为每个用户i的所有任务k＝1,…,Ki构建其喜爱列表。对于每个用户i以及用户i上的每个任务k，计算其对每个移动边缘计算服务器j的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权vi,k,j，并按照vi,k,j值的大小将用户i的任务k对M个移动边缘计算服务器的出价进行降序排序，并构成用户i的任务k的喜爱列表其中， 在考虑不同用户任务的服务质量需求基础上，以最大化移动边缘计算服务器运营商的利益为目标，利用拍卖理论有效的分配了移动边缘计算服务器上的计算资源和通信资源。
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公开(公告)号：CN109729543A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811641540.2
申请日：2018-12-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法，包括如下步骤：步骤一：建立基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法解决的优化问题模型及其优化条件；步骤二：根据步骤一所述的优化问题模型对优化用户设备总能耗进行可行性判断；步骤三：对用户设备K的任务卸载比例，任务总压缩率和任务数据传输时间联合优化，并求得用户设备k的最优的任务卸载比例，卸载部分任务压缩率和数据传输功率，本发明的一种基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法，通过对卸载计算任务数据进行适当的压缩处理，减少计算任务数据传输量和传输能耗，最终可以减少用户设备的总能耗，减少计算任务数据传输量，更好的处理计算数据量大的任务。
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公开(公告)号：CN109474957A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811199922.4
申请日：2018-10-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于认知微微蜂窝和双链接的数据卸载方法，该方法用于异构网络中，当宏蜂窝用户终端进入认知微微蜂窝基站通信范围时，宏蜂窝用户终端的同时连接宏蜂窝基站和认知微微蜂窝基站，并采用所述数据卸载方法将部分或全部数据卸载至认知微微蜂窝基站；该方法以最大化认知微微蜂窝用户终端的总数据速率为目标问题构建问题模型，并设置约束条件，通过求解问题，得到数据卸载的具体参数。解决了认知无线网络技术解决频谱缺乏和利用率低的问题，提高了用户服务数据速率。
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