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公开(公告)号：CN115226075B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210853414.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W4/70 , H04W28/08 , H04N21/231 , H04N21/433
Abstract: 本发明涉及一种基于上下文感知的视频缓存方法及系统，属于移动边缘网络计算技术领域。先将目标社区内的所有视频划分为等长的视频段，将每一用户设备划分为多个虚拟设备，然后基于多臂老虎机算法有效预测预测时间段内所有视频段的实际容量，最后以视频段作为UCKM框架的设备，以视频段的实际容量作为设备的容量，以虚拟设备作为UCKM框架的位置，并以最小化传输时延为目标，确定预测时间段的视频缓存策略，能够实时做出可达到社区内进行视频缓存的用户设备的平均时延最小化的视频缓存决策，以解决不同用户对不同内容视频的请求概率不确定，盲目进行缓存会产生成不必要的能量消耗及时延的问题，进而提高用户服务质量。
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公开(公告)号：CN113255934A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110629960.4
申请日：2021-06-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种移动边缘云中网络不确定性感知的联邦学习方法及系统。该方法包括：基于联邦学习FL框架，定义MEC网络不确定下的每个用户设备的训练参数的平均量；确定每个联邦学习FL任务请求过程中的平均模型尺寸因子；确定每个联邦学习FL任务请求过程下的最小聚合器数量以及最大聚合器数量；确定聚合器数量；构建辅助图，并根据辅助图确定位置决策；基于位置决策，确定每个联邦学习FL任务请求过程中产生的总成本；以MEC网络的资源容量为约束条件，根据总成本调整聚合器数量，生成每个联邦学习FL任务请求过程中的最佳聚合器数量，并根据最佳聚合器数量优化联邦学习FL框架。本发明合理分布聚合器，MEC网络不确定性情况下实现最小化实施成本。
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公开(公告)号：CN110971706A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911300667.2
申请日：2019-12-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于移动边缘计算卸载技术领域，提供了一种MEC中近似最优化与基于强化学习的任务卸载方法。本发明对问题建立数学模型，将待解决问题转化为整数线性规划问题。针对此问题，本发明中提出的离线算法对问题中的整数约束条件进行松弛操作，然后对求解结果依次进行过滤、舍入操作，以得到最终解。本发明同时也给出了解决此问题的在线算法，先基于强化学习理论使用线性回归方法预测并给出卸载策略，然后在此基础上结合深度神经网络进一步给出相应的最优资源分配策略。以上方法可以在有限的资源条件下为用户制定合理的任务卸载与资源分配策略，有效减少用户设备的应用程序执行延迟以及设备能耗，在提高服务质量的同时提高整个网络的利用率。
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公开(公告)号：CN118964137A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411128974.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 针对多处理器系统的高效最大反应时间分析方法、电子设备及计算机可读存储介质，属于实时系统端到端延迟分析领域，为了解决多处理器系统中偏移异步周期性因果链的端到端延迟分析问题，技术要点是根据所述任务的最坏情况响应时间，得所述因果链初始的最大反应时间；迭代计算所述因果链中相邻任务释放间隔的上界；将所述相邻任务释放间隔的上界迭代累加于所述初始的最大反应时间，得所述因果链最终的最大反应时间，效果是该方法能够在多项式时间复杂度内高效地得到相对精确的最大反应时间。
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公开(公告)号：CN117858167A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410053336.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/082 , H04L67/10 , H04L67/1034 , H04L67/12
Abstract: 本发明属于网络服务技术领域，公开一种在无服务器边缘网络中的高可用大数据流处理请求放置方法。目的是在满足用户可靠性要求的同时最小化处理延迟。设计一种有效的算法，为每个数据流处理请求的功能找到合适数量的实例，并且以最大限度地减少每个用户经历的平均延迟，同时满足其可靠性要求的对请求进行放置。在请求被放置后，其输入数据数据速率可能会改变并且不确定。设计在线学习算法来预测方法来预测数据速率，并动态调整备用实例以吸收不确定的数据速率。基于真实数据集的实验表明，有效的解决了大数据流处理在边缘无服务器网络中的放置问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114186416A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111513549.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , H04L67/12 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种边缘网络数据年龄优化方法及系统。所述方法，包括：构建包括目标函数和约束条件的边缘网络数据年龄优化框架；目标函数是基于数据年龄及传输处理延时构建的；约束条件包括数据集在生成之后被调度、数据集通过基站放置到潜在位置、潜在位置的计算能力大于处理请求的资源需求以及不超过物联网设备的预算；采用边缘网络数据年龄优化离线启发式算法、边缘网络数据年龄优化近似算法或边缘网络数据年龄优化在线启发式算法对边缘网络数据年龄优化框架进行求解，得到调度策略。本发明实现了移动边缘计算框架中物联网设备应用的年龄感知大数据处理，提升了物联网设备大数据的分析质量，从而提高了通信质量。
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公开(公告)号：CN110971707A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911300742.5
申请日：2019-12-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了一种在移动边缘网络中的分布式服务缓存方法，属于网络服务技术领域。该方法通过在移动边缘云中的5G基站部署微云，将网络服务提供商提供的服务从远程云迁移到用户附近的网络边缘节点，以减少网络服务的响应延迟。研究了移动服务市场下移动边缘网络中的服务缓存问题，针对网络服务提供商之间的资源共享问题设计了一种分布式且稳定的博弈论机制，引入新颖的成本分摊模型和联盟形成博弈来最小化所有网络服务提供商的成本，并通过广泛的仿真实验进行验证，有效的解决所有参与者的社会成本问题。
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公开(公告)号：CN113255934B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202110629960.4
申请日：2021-06-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种移动边缘云中网络不确定性感知的联邦学习方法及系统。该方法包括：基于联邦学习FL框架，定义MEC网络不确定下的每个用户设备的训练参数的平均量；确定每个联邦学习FL任务请求过程中的平均模型尺寸因子；确定每个联邦学习FL任务请求过程下的最小聚合器数量以及最大聚合器数量；确定聚合器数量；构建辅助图，并根据辅助图确定位置决策；基于位置决策，确定每个联邦学习FL任务请求过程中产生的总成本；以MEC网络的资源容量为约束条件，根据总成本调整聚合器数量，生成每个联邦学习FL任务请求过程中的最佳聚合器数量，并根据最佳聚合器数量优化联邦学习FL框架。本发明合理分布聚合器，MEC网络不确定性情况下实现最小化实施成本。
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公开(公告)号：CN114186416B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111513549.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘网络数据年龄优化方法及系统。所述方法，包括：构建包括目标函数和约束条件的边缘网络数据年龄优化框架；目标函数是基于数据年龄及传输处理延时构建的；约束条件包括数据集在生成之后被调度、数据集通过基站放置到潜在位置、潜在位置的计算能力大于处理请求的资源需求以及不超过物联网设备的预算；采用边缘网络数据年龄优化离线启发式算法、边缘网络数据年龄优化近似算法或边缘网络数据年龄优化在线启发式算法对边缘网络数据年龄优化框架进行求解，得到调度策略。本发明实现了移动边缘计算框架中物联网设备应用的年龄感知大数据处理，提升了物联网设备大数据的分析质量，从而提高了通信质量。
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公开(公告)号：CN114779940B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210491553.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于三维VR场景中的用户视场角调整方法及系统。该方法包括：在用户使用VR设备体验VR场景期间，获取连续两帧场景图片；基于连续两帧场景图片确定投影场景流向量；生成连续两帧场景图片的虚拟场景图；基于投影场景流向量确定虚拟场景图的投影场景流值；确定虚拟场景图的周边视觉像素；基于虚拟场景图的投影场景流值计算周边视觉像素的投影场景流平均值；基于投影场景流平均值动态调整用户视场角。本发明通过获取用户使用虚拟现实设备时所观察到的场景图片，计算平均投影场景流、动态调整用户的FoV，从而能够缓解用户的VIMS。本发明更适用于三维VR场中的场景流，可以很好的保障用户在虚拟场景中的沉浸感，增强用户使用VR设备的体验。
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