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公开(公告)号:CN116684968A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310727925.5
申请日:2023-06-19
Applicant: 重庆邮电大学空间通信研究院
IPC: H04W72/0453 , H04W24/02 , H04B17/391 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明涉及无线通信领域,特别涉及一种面向6G的文本语义通信资源分配方法,包括提出一个最大化总语义信息频谱效率的模型,求解该模型获取最优资源分配;本发明结合DRL方法和AM算法求解最优资源分配,与现有技术相比,本发明大大减少了运行时间的消耗,使实时选择优化在实际动态信道环境下真正可行。
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公开(公告)号:CN113056007B
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202110165759.5
申请日:2021-02-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明涉及基于正交频分多址的并行移动边缘计算网络资源分配方法,其包括以下步骤:步骤一:建立一个基于正交频分多址的单MEC服务器、多用户的场景模型;步骤二:建立远端计算模型,在满足传输和时延的约束条件下,通过系统的总能耗数学表达式,建立以系统总能耗最小化为目标的资源分配方案优化问题的数学模型;步骤三:引入简化变量,改变系统的总能耗数学表达式,以获得简化后的以系统总能耗最小化为目标的资源分配方案优化问题的数学模型;步骤四:通过使用基于连续松弛和基于罚凹凸算法,分别获得一种使系统总能耗最小的资源分配结果。本发明相比于现有的串行操作能更好地利用移动边缘计算系统的通信资源和计算资源,实现系统能耗最小化。
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公开(公告)号:CN114928612A
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202210617639.9
申请日:2022-06-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04L67/1074 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明涉及无线通信和边缘计算技术领域,公开了一种移动边缘计算中协同卸载的激励机制与资源分配方法,步骤包括:构建一个具有空闲移动设备辅助MEC服务器卸载忙碌用户计算任务的系统模型;在满足基站BS计划征集的计算资源量的约束条件下,建立激励问题的数学模型,并设计计算资源共享拍卖CRSA机制以促使更多的空闲设备参与协同卸载;建立边缘计算模型,在满足时延的约束条件下,建立以系统总能耗最小化为目标的优化问题数学模型;引入简化变量,改变系统总能耗的数学表达式,以获得简化后的以系统总能耗最小化为目标的优化问题数学模型,并提出资源分配方法使得系统能耗达到最小。本发明所设计的CRSA机制和资源分配方案,使得系统的能耗达到最小。
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公开(公告)号:CN119364526A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411630103.6
申请日:2024-11-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/0453 , H04B17/391 , H04B17/382 , H04B7/04
Abstract: 本发明属于无线通信技术,特别涉及一种IRS辅助的NOMA语义传输资源分配方法,包括:在IRS辅助的NOMA语义传输模型中,通过优化语义压缩率、功率分配以及IRS处的相移,最大化用户的最小语义频谱效率。仿真结果表明,本发明不仅能够保证用户之间进行信息传输的公平性,并且本发明与现有技术相比在传输可靠性和传输速率上都有所提升,本发明能够基于信号和信道的质量来精确地映射。
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公开(公告)号:CN116684968B
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202310727925.5
申请日:2023-06-19
Applicant: 重庆邮电大学空间通信研究院
IPC: H04W72/0453 , H04W24/02 , H04B17/391 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明涉及无线通信领域,特别涉及一种面向6G的文本语义通信资源分配方法,包括提出一个最大化总语义信息频谱效率的模型,求解该模型获取最优资源分配;本发明结合DRL方法和AM算法求解最优资源分配,与现有技术相比,本发明大大减少了运行时间的消耗,使实时选择优化在实际动态信道环境下真正可行。
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公开(公告)号:CN113056007A
公开(公告)日:2021-06-29
申请号:CN202110165759.5
申请日:2021-02-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明涉及基于正交频分多址的并行移动边缘计算网络资源分配方法,其包括以下步骤:步骤一:建立一个基于正交频分多址的单MEC基站、多用户的场景模型;步骤二:建立远端计算模型,在满足传输和时延的约束条件下,通过系统的总能耗数学表达式,建立以系统总能耗最小化为目标的资源分配方案优化问题的数学模型;步骤三:引入简化变量,改变系统的总能耗数学表达式,以获得简化后的以系统总能耗最小化为目标的资源分配方案优化问题的数学模型;步骤四:通过使用基于连续松弛或基于罚凹凸算法,分别获得一种对应的使系统总能耗最小的资源分配结果。本发明相比于现有的串行操作能更好地利用移动边缘计算系统的通信资源和计算资源,实现系统能耗最小化。
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