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车联网中一种基于软件定义网络与移动边缘计算的卸载策略 被引量:26
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作者 张海波 荆昆仑 +1 位作者 刘开健 贺晓帆 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期645-652,共8页
在新兴的车联网络中,汽车终端请求卸载的任务对网络带宽、卸载时延等有着更加严苛的需求,而新型通信网络研究中移动边缘计算(MEC)的提出更好地解决了这一挑战。该文着重解决的是汽车终端进行任务卸载时卸载对象的匹配问题。文中引入了... 在新兴的车联网络中,汽车终端请求卸载的任务对网络带宽、卸载时延等有着更加严苛的需求,而新型通信网络研究中移动边缘计算(MEC)的提出更好地解决了这一挑战。该文着重解决的是汽车终端进行任务卸载时卸载对象的匹配问题。文中引入了软件定义车载网络(SDN-V)对全局变量统一调度,实现了资源控制管理、设备信息采集以及任务信息分析。基于用户任务的差异化性质,定义了重要度的模型,在此基础上,通过设计任务卸载优先级机制算法,实现任务优先级划分。针对多目标优化模型,采用乘子法对非凸优化模型进行求解。仿真结果表明,与其他卸载策略相比,该文所提卸载机制对时延和能耗优化效果明显,能够最大程度地保证用户的效益。 展开更多
关键词 车联网 软件定义网络 移动边缘计算 卸载机制
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多层次算力网络中代价感知任务调度算法 被引量:25
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作者 刘泽宁 李凯 +2 位作者 吴连涛 王智 杨旸 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1810-1822,共13页
随着越来越多数据的产生以及更加强大的算力和算法的运用,物联网应用也变得越来越智能.典型的物联网应用也从简单的数据感知、收集和表示转向复杂的信息提取和分析.这一持续的趋势需要多层次算力资源及网络.多层次算力网络涉及云计算、... 随着越来越多数据的产生以及更加强大的算力和算法的运用,物联网应用也变得越来越智能.典型的物联网应用也从简单的数据感知、收集和表示转向复杂的信息提取和分析.这一持续的趋势需要多层次算力资源及网络.多层次算力网络涉及云计算、雾计算、边缘计算和海计算等技术之间的相互协作,分别针对区域级别、本地级别和设备级别的物联网应用.但是,由于计算技术的不同特征以及任务的不同需求,如何有效地进行任务调度是多层次算力网络中的一个关键挑战.此外,如何激发多层次算力资源的积极性也是一个关键问题,这是多层次算力网络得以成形的前提.为解决上述挑战,提出了一个云雾混合多层次算力网络及计算卸载系统,定义了一个由时延、能耗及付费组成的加权代价函数,并建模了一个代价感知任务调度(cost aware task scheduling,CATS)问题.而且,为激发云和雾的积极性,提出了一个基于计算量的付费模型并将付费相关代价也考虑进总代价.具体来说,根据云和雾的不同特性和需求,分别提出了一个静态付费模型和动态付费模型,从而构建了一个混合付费模型.为解决上述CATS问题,提出了一个基于势博弈的分析框架,并设计了一个分布式任务调度算法——CATS算法.数值仿真结果表明,与集中式最优方法相比,CATS算法可以在系统平均代价方面提供近似最优的性能,并让更多用户受益.此外,与静态付费模型相比,动态付费模型可能可以帮助雾获得更多收入. 展开更多
关键词 多层次算力网络 雾计算 边缘计算 计算卸载 任务调度 激励机制 势博弈
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车联网中基于NOMA-MEC的卸载策略研究 被引量:9
3
作者 张海波 刘香渝 +2 位作者 荆昆仑 刘开健 贺晓帆 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1072-1079,共8页
随着车联网(IoV)的迅猛发展,请求进行任务卸载的汽车终端用户也逐渐增长,而基于移动边缘计算(MEC)的通信网络能够有效地解决任务卸载在上行传输时延较高的挑战,但是该网络模型同时也面临着信道资源不足的问题。该文引入的非正交多址(NO... 随着车联网(IoV)的迅猛发展,请求进行任务卸载的汽车终端用户也逐渐增长,而基于移动边缘计算(MEC)的通信网络能够有效地解决任务卸载在上行传输时延较高的挑战,但是该网络模型同时也面临着信道资源不足的问题。该文引入的非正交多址(NOMA)技术相较于正交多址(OMA)能够在相同的信道资源条件下为更多的用户提供任务卸载,同时考虑到任务卸载过程中多方面的影响因子,提出了混合NOMA-MEC卸载策略。该文设计了一种基于深度学习网络(DQN)的博弈算法,帮助车辆用户进行信道选择,并通过神经网络多次迭代学习,为用户提供最优的功率分配策略。仿真结果表明,该文所提出的混合NOMA-MEC卸载策略能够有效地优化多用户卸载的时延以及能耗,最大限度保证用户效益。 展开更多
关键词 车联网 移动边缘计算 非正交多址 卸载机制
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移动Ad Hoc云中基于能量收集的分布式卸载方案研究 被引量:3
4
作者 鲜永菊 郭陈榕 +1 位作者 夏士超 李云 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期254-261,共8页
在物联网快速发展的驱动下,移动Ad Hoc云计算和能量收集(EH)技术通过共享邻近设备的闲置资源满足数据处理等需求,实现绿色通信。然而,由于Ad Hoc云网络的时变性以及EH的随机不稳定性,合理的任务卸载方案研究面临着严峻的挑战。针对以上... 在物联网快速发展的驱动下,移动Ad Hoc云计算和能量收集(EH)技术通过共享邻近设备的闲置资源满足数据处理等需求,实现绿色通信。然而,由于Ad Hoc云网络的时变性以及EH的随机不稳定性,合理的任务卸载方案研究面临着严峻的挑战。针对以上问题,该文运用Lyapunov优化理论和博弈论,提出一种分布式动态卸载方案。理性的终端设备不可能无偿地为其他终端设备服务,为了鼓励终端设备积极参与计算卸载过程,提出一种基于动态报价的激励机制。相比于现有方案,仿真结果表明所提方案可以有效提升系统收益,稳定电池能量和减少任务队列积压。 展开更多
关键词 移动Ad Hoc云 能量收集 分布式卸载 激励机制 博弈论
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面向缓存机制的移动边缘计算任务卸载研究
5
作者 陈姣 沈艳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期194-203,共10页
在移动边缘计算(MEC)环境下,用户需求快速增长,但由于移动设备的计算和存储资源受限,时延和能耗问题日益突显。此外,任务的重复卸载和处理也进一步加剧了时延和移动设备的高能耗问题。针对上述问题,提出一种带有缓存机制的移动边缘计算... 在移动边缘计算(MEC)环境下,用户需求快速增长,但由于移动设备的计算和存储资源受限,时延和能耗问题日益突显。此外,任务的重复卸载和处理也进一步加剧了时延和移动设备的高能耗问题。针对上述问题,提出一种带有缓存机制的移动边缘计算任务卸载方案来减少任务卸载过程中的时延和能耗。首先,基于任务的流行度、新鲜度、数据大小等因素设计一个缓存机制,根据该机制的结果设计缓存更新策略。然后,针对任务卸载和缓存问题,建立一个联合优化模型,优化模型以最小化系统总成本为目标,考虑了任务卸载和缓存对移动设备时延和能耗的影响。为求解这一复杂的优化模型,通过添加惩罚函数的形式将约束条件加入目标函数,并采用粒子群优化(PSO)算法获得任务卸载和缓存的最优决策。实验结果表明,与传统的无缓存的本地计算、无缓存的任务卸载、使用随机缓存的任务卸载等方案相比,该方案的总时延降低了37.00%以上,缓存命中率提高了7.78%以上,具有较高的缓存资源利用率。 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务卸载 缓存机制 缓存更新 缓存命中率
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基于DRL的边缘监控任务卸载与资源分配算法
6
作者 李超 李贾宝 +2 位作者 丁才昌 叶志伟 左方威 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2113-2126,共14页
为解决边缘计算环境下密集型监控任务资源受限的问题,提出一种基于DRL的监控任务卸载与资源分配算法。以监控任务时延和识别精度为优化目标,将监控系统中的任务卸载、无线信道分配和图像压缩率的联合决策目标优化求解建模为马尔可夫决... 为解决边缘计算环境下密集型监控任务资源受限的问题,提出一种基于DRL的监控任务卸载与资源分配算法。以监控任务时延和识别精度为优化目标,将监控系统中的任务卸载、无线信道分配和图像压缩率的联合决策目标优化求解建模为马尔可夫决策过程;针对无线信道动态性和监控任务随机性引起的训练样本波动性较大,导致算法收敛速度慢和不稳定,采用Transformer注意力机制对多时隙序列的信道状态和监控任务信息进行联合编码。编码后的状态信息能够捕捉多时隙状态序列之间的依赖关系,提升网络状态的表征能力,并以此提高算法鲁棒性。实验结果表明:与传统强化学习算法和启发式算法相比,该算法在降低任务计算时延的同时能够有效提高识别精度。 展开更多
关键词 监控任务 移动边缘计算 深度强化学习 任务卸载 资源分配 注意力机制
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基于深度强化学习的可信任务卸载方案
7
作者 石琼 段辉 师智斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期142-152,共11页
针对移动边缘计算(MEC)中边缘服务器是否可信的安全性问题,以及基于深度强化学习(DRL)的任务卸载方案存在收敛慢、波动大的难题,提出一种基于信任感知和DRL算法的任务卸载方案。首先,构建基于客观信息熵和历史卸载次数组合赋权的多源反... 针对移动边缘计算(MEC)中边缘服务器是否可信的安全性问题,以及基于深度强化学习(DRL)的任务卸载方案存在收敛慢、波动大的难题,提出一种基于信任感知和DRL算法的任务卸载方案。首先,构建基于客观信息熵和历史卸载次数组合赋权的多源反馈信任融合模型,用于聚合信任反馈信息,评估边缘服务器的可信度;然后,利用基于优先级经验采样的优先经验回放(PER)-SAC算法,将基站作为智能体,负责计算任务的卸载决策。实验结果表明,该方案相较于TASACO、SRTO-DDPG和I-PPO方案,具有更优的性能和更好的收敛性,其累积奖励、时延和能耗指标均为最优,且其收敛速度更快、波动幅度更小,在多个测试场景下,相较于TASACO方案能耗性能最少提升5.8%,最大提升32.2%,时延性能最少提升8.5%,最大提升21.3%。 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务卸载 网络安全 深度强化学习 信任机制
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基于鸟群人工鱼群算法的区块链移动边缘计算卸载模型
8
作者 孔小爽 袁健 《电子科技》 2024年第8期26-33,共8页
计算密集型任务数量的增加导致智能移动设备(Smart Mobile Devices,SMD)计算任务过载,借助MEC(Mobile Edge Computing Servers)及利用网络中空闲边缘设备(Edge Devices,ED)可使计算能力受限的SMD将计算任务卸载到MEC和ED协作中,并基于... 计算密集型任务数量的增加导致智能移动设备(Smart Mobile Devices,SMD)计算任务过载,借助MEC(Mobile Edge Computing Servers)及利用网络中空闲边缘设备(Edge Devices,ED)可使计算能力受限的SMD将计算任务卸载到MEC和ED协作中,并基于委托信誉证明(Delegated Proof of Reputation,DPoR)共识机制增强系统的安全性。文中提出一种基于鸟群人工鱼群算法(Bird Swarm-Artificial Fish Swarm Algorithm,BS-AFSA)的区块链移动边缘计算卸载模型,将任务卸载问题转化为优化目标函数来降低计算开销。采用改进鸟群人工鱼群算法来优化任务时延和能量消耗,对算法中的行为参数进行针对性构造,并改进拥挤度因子来提高后期迭代中寻优的局部搜索精度。仿真结果表明,与其他基准算法相比,文中所提算法减少了陷入局部最优的可能性,并降低了联合卸载方案的系统总开销。 展开更多
关键词 区块链 移动边缘计算 计算卸载 共识机制 鸟群算法 人工鱼群算法 任务时延能耗 优化问题
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基于D2D通信的蜂窝数据分流补偿机制设计 被引量:6
9
作者 冯文江 姜文浩 肖骞 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期2119-2124,共6页
设备到设备(device to device,D2D)通信允许邻近用户使用蜂窝网络频段直接通信,既能分流部分蜂窝数据,减轻基站负担,又能提升服务质量。但由于信息不对称,蜂窝网络不知道用户的类型参数,无法准确提供合理补偿,以激励用户参与数据分流。... 设备到设备(device to device,D2D)通信允许邻近用户使用蜂窝网络频段直接通信,既能分流部分蜂窝数据,减轻基站负担,又能提升服务质量。但由于信息不对称,蜂窝网络不知道用户的类型参数,无法准确提供合理补偿,以激励用户参与数据分流。基于契约理论设计了一种分流补偿机制,首先设计蜂窝网络收益函数和分流用户代价函数及其二者的效用;然后基于用户类型参数服从均匀分布设计补偿机制,验证了该机制能满足个人理性和激励相容条件,分析了该机制的最优性能;最后与正比例补偿机制和完全信息补偿机制进行对比仿真,结果表明,本文设计的分流补偿机制既能保证用户愿意参与数据分流,也鼓励用户报告自身真实的类型参数,还能获得接近于完全信息补偿机制下的效用和性能。 展开更多
关键词 数据分流 设备到设备通信 契约理论 激励机制
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边缘计算架构中P2P的组合多资源任务卸载算法 被引量:1
10
作者 鲁蔚锋 李学晴 +1 位作者 徐佳 陈思光 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期98-103,共6页
为了解决点对点(P2P)系统中多种资源合作完成任务卸载的问题,提出了多资源组合交易卸载算法,设计了激励机制,促使设备加入任务卸载系统,同时保证系统内资源可以被高效地利用。通过严格的理论分析可知,所设计的多资源组合交易机制能满足... 为了解决点对点(P2P)系统中多种资源合作完成任务卸载的问题,提出了多资源组合交易卸载算法,设计了激励机制,促使设备加入任务卸载系统,同时保证系统内资源可以被高效地利用。通过严格的理论分析可知,所设计的多资源组合交易机制能满足计算效率可行性和个体理性的要求。通过实验模拟得出结论:提出的多资源组合交易卸载算法的资源交易数量虽然没有达到对比算法下的资源交易数量,但时间复杂度远远低于对比算法。 展开更多
关键词 点对点 任务卸载 资源共享 激励机制 分配算法
原文传递
融合虚拟机分簇与休眠机制的MEC任务卸载策略 被引量:2
11
作者 王颖 李伟 +2 位作者 陈梦盼 陈利 金顺福 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2021年第4期343-351,共9页
为了在低延时约束下降低能源消耗,研究一种移动边缘计算任务卸载策略。采用虚拟机分簇技术,在移动边缘计算服务器中设置始终保持活跃的主模块及可以适时休眠的备用模块。基于备用模块虚拟机周期性休眠机制,建立同步多重休假排队模型,利... 为了在低延时约束下降低能源消耗,研究一种移动边缘计算任务卸载策略。采用虚拟机分簇技术,在移动边缘计算服务器中设置始终保持活跃的主模块及可以适时休眠的备用模块。基于备用模块虚拟机周期性休眠机制,建立同步多重休假排队模型,利用拟生灭过程与矩阵几何解方法,给出任务平均延时及系统节能率。实验结果验证了该任务卸载策略的有效性。融合"教与学"过程改进鸽群算法,优化该任务卸载策略的系统参数,实现不同性能指标的合理均衡。 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务卸载 虚拟机分簇 休眠机制 鸽群算法
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利用用户移动提高WiFi业务分担能力的用户激励机制研究 被引量:1
12
作者 蔡世杰 肖立民 +1 位作者 王京 周世东 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2431-2437,共7页
Wi Fi网络可以分担蜂窝网络的通信业务压力,缓解其拥塞状况。然而,Wi Fi网络的业务分担只能在其覆盖范围内进行。由于用户具有移动性,如果通过提供一些奖励引导Wi Fi网络覆盖范围之外的用户延迟其在蜂窝网络中的业务、直至其进入Wi Fi... Wi Fi网络可以分担蜂窝网络的通信业务压力,缓解其拥塞状况。然而,Wi Fi网络的业务分担只能在其覆盖范围内进行。由于用户具有移动性,如果通过提供一些奖励引导Wi Fi网络覆盖范围之外的用户延迟其在蜂窝网络中的业务、直至其进入Wi Fi覆盖区再接受服务,Wi Fi网络的业务分担能力将得到显著提升。该文探讨了运营商通过激励机制鼓励用户延迟其蜂窝网络业务转而接入Wi Fi网络的过程,并将其建模为两阶段斯塔克博格(Stackelberg)博弈。在该博弈中,运营商期望采取最优的奖励方案,能够兼顾蜂窝网络拥塞和付出的用户奖励。该文推导出了运营商的最优奖励方案。数值结果表明,所提激励机制可以有效降低包括蜂窝网络拥塞代价和奖励用户代价在内的运营商总代价。 展开更多
关键词 蜂窝网络 WiFi覆盖 业务分担 用户移动 激励机制
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机会分流中一种改进声誉机制的评价算法
13
作者 李成双 李建波 李英 《青岛大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第4期29-34,共6页
在SoWatch(Social-based Watchdog system)基础上,提出一种基于节点历史数据量期望与方差和转发数据时间延迟的声誉评价算法(EVRA,Expectation Variance based Reputation Algorithm)。控制中心基于转发节点的历史数据分流量,给予声誉评... 在SoWatch(Social-based Watchdog system)基础上,提出一种基于节点历史数据量期望与方差和转发数据时间延迟的声誉评价算法(EVRA,Expectation Variance based Reputation Algorithm)。控制中心基于转发节点的历史数据分流量,给予声誉评价;目的节点基于转发节点完成数据分流的时间给予声誉评价。通过综合考虑目的节点与控制中心的声誉评价,真实地反映转发节点在数据分流中的贡献。为了验证EVRA的有效性,EVRM分别与SoWatch、无声誉机制Prophet转发路由协议进行比较。实验结果表明,与SoWatch机制相比,EVRA平均数据分流时间降低了15%,平均跳数降低10%。EVRA比无声誉机制的Prophet平均完成数据分流时间降低了30%和平均完成数据分流的跳数降低25%。 展开更多
关键词 机会分流 声誉机制 SoWatch PROPHET
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激励机制赋能高效雾网络
14
作者 王蓓蓓 沈斐 +2 位作者 李旭杰 徐慧慧 张冲冲 《电信科学》 2019年第3期25-35,共11页
为了提高雾网络的资源利用率以及服务质量,确保异构雾节点的可靠性与安全性,需要合理的激励机制。激励机制的引入,能够有效调动雾网络设备的服务积极性,减少设备恶意或自私等行为。首先提出了雾计算的研究意义,并给出了雾网络的特点及... 为了提高雾网络的资源利用率以及服务质量,确保异构雾节点的可靠性与安全性,需要合理的激励机制。激励机制的引入,能够有效调动雾网络设备的服务积极性,减少设备恶意或自私等行为。首先提出了雾计算的研究意义,并给出了雾网络的特点及应用场景。其次介绍了雾网络的系统架构。然后将激励机制分别与雾网络中资源感知技术以及任务卸载技术相融合,并进一步给出了部分融合实例,体现了激励机制在雾网络中的重要作用。 展开更多
关键词 雾网络 资源感知:任务卸载 激励机制
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动态拓扑下的无人机网络计算任务卸载方法
15
作者 职科翔 李刘杰 +2 位作者 刘晨熙 李长庚 彭木根 《移动通信》 2024年第3期83-89,共7页
面向动态拓扑下的无人机网络计算任务卸载问题,提出了基于注意力机制和深度强化学习的高性能低复杂度计算任务卸载方法。利用注意力机制动态表征网络中无人机的数量,解决了传统基于深度强化学习的计算任务卸载方法仅适用于固定网络拓扑... 面向动态拓扑下的无人机网络计算任务卸载问题,提出了基于注意力机制和深度强化学习的高性能低复杂度计算任务卸载方法。利用注意力机制动态表征网络中无人机的数量,解决了传统基于深度强化学习的计算任务卸载方法仅适用于固定网络拓扑的难题。在此基础上,提出了预训练和强化学习的级联训练方法,有效地提升了所提方法的收敛速度及性能。仿真结果表明,相比于对比方案,所提算法能显著降低系统的平均时延和丢包率。 展开更多
关键词 无人机通信 计算任务卸载 注意力机制 强化学习
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面向多智能体与双层卸载的车联网卸载算法
16
作者 张冀 龚雯雯 +1 位作者 朵春红 齐国梁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期182-197,共16页
在车联网(IoV)边缘计算环境中,针对如何高效地进行任务卸载和资源分配来缓解移动车辆存储和计算能力有限的问题,提出多智能体与双层卸载的IoV卸载算法。首先,提出移动边缘计算(MEC)服务器与车辆以及空闲车辆(MEC-V-NTVC)互联的3层网络模... 在车联网(IoV)边缘计算环境中,针对如何高效地进行任务卸载和资源分配来缓解移动车辆存储和计算能力有限的问题,提出多智能体与双层卸载的IoV卸载算法。首先,提出移动边缘计算(MEC)服务器与车辆以及空闲车辆(MEC-V-NTVC)互联的3层网络模型,建立了任务模型、判断模型和计算模型;其次,将任务车辆的计算卸载以及资源分配抽象成部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),并提出双层卸载机制以达到最小化系统总成本的目的。基于空闲车辆云以及单调值函数分解QMIX,提出一种基于双层卸载机制的深度强化学习卸载算法DLSQMIX。该算法协调任务车辆、空闲车辆以及环境信息,在考虑车辆任务时间约束的情况下,充分利用MEC服务器以及空闲车辆的计算能力,求得系统最优卸载决策。从边缘服务器、空闲车辆的计算能力、任务车辆、空闲车辆的数量以及平均任务量等方面对系统开销和时延进行对比。仿真实验结果表明,DLSQMIX算法能够有效求解任务卸载问题,与遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法以及QMIX算法相比,所提算法的系统开销减小2.52%~3.91%,时延降低3.50%~6.59%。 展开更多
关键词 车联网 边缘计算 空闲车辆云 双层卸载机制 单调值函数分解
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基于模拟退火机制的车辆用户移动边缘计算任务卸载新方法 被引量:4
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作者 张德干 李霞 +2 位作者 张捷 张婷 龚倡乐 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3220-3230,共11页
在车联网(IOV)环境中,如果将车辆的计算任务都放置在云平台执行,无法满足对于信息处理的实时性,考虑移动边缘计算技术以及任务卸载策略,将用户的计算任务卸载到靠近设备边缘的服务器去执行。但是在密集的环境下,如果所有的任务都卸载到... 在车联网(IOV)环境中,如果将车辆的计算任务都放置在云平台执行,无法满足对于信息处理的实时性,考虑移动边缘计算技术以及任务卸载策略,将用户的计算任务卸载到靠近设备边缘的服务器去执行。但是在密集的环境下,如果所有的任务都卸载到附近的边缘服务器去执行,同样会给边缘服务器带来巨大的负载。该文提出基于模拟退火机制的车辆用户移动边缘计算任务卸载新方法,通过定义用户的任务计算卸载效用,综合考虑时耗和能耗,结合模拟退火机制,根据当前道路的密集程度对系统卸载效用进行优化,改变用户的卸载决策,选择在本地执行或者卸载到边缘服务器上执行,使得在给定的环境下的所有用户都能得到满足低时延高质量的服务。仿真结果表明,该算法在减少用户任务计算时间的同时降低了能量消耗。 展开更多
关键词 车联网 边缘计算 卸载决策 优化 模拟退火机制
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大电网调控系统的移动终端设计及关键技术 被引量:4
18
作者 田国辉 张亮 +3 位作者 景沈艳 张令涛 张浩 刘仁勇 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第22期143-150,共8页
人机云终端作为大电网调控系统的人机交互终端,为大电网的监视、分析、防控和决策提供支撑。随着移动互联技术的发展,人机云终端已经拓展到平板、手机等移动终端设备。文中研究了大电网调控系统的移动终端架构设计。运用计算迁移技术,... 人机云终端作为大电网调控系统的人机交互终端,为大电网的监视、分析、防控和决策提供支撑。随着移动互联技术的发展,人机云终端已经拓展到平板、手机等移动终端设备。文中研究了大电网调控系统的移动终端架构设计。运用计算迁移技术,将移动终端的计算任务迁移至云端服务,保证了移动终端的可持续化展示能力。提出了人机移动端交互协议,通过更为精准的人机数据交互服务,提升了移动终端展示画面的加载性能。采用基于属性的访问控制机制,保障了不同权限的用户对系统资源的细粒度安全访问。分析了调控人员的行为数据,能够多元化展示调控人员关注的内容,满足调控人员随时随地感知电网运行态势的需求。 展开更多
关键词 大电网 调控系统 移动终端 计算迁移 人机移动端交互协议 安全访问机制
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面向多用户的移动边缘计算任务分级处理卸载机制
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作者 张泽维 李陶深 许钧智 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期72-79,共8页
在信道资源受限情况下,最小化卸载过程中的时延和能耗是改善基于无线携能通信的多用户移动边缘计算(MEC)网络卸载性能的关键因素之一。通过规划计算任务的卸载比重和链路传输过程中的信道分配,提出一种多任务分级处理机制(MHPM),以实现... 在信道资源受限情况下,最小化卸载过程中的时延和能耗是改善基于无线携能通信的多用户移动边缘计算(MEC)网络卸载性能的关键因素之一。通过规划计算任务的卸载比重和链路传输过程中的信道分配,提出一种多任务分级处理机制(MHPM),以实现计算卸载过程中信道资源的合理调度。同时,根据移动终端设备在MEC卸载过程中的平均时间消耗和能量消耗,构建了约束多目标优化问题的数学模型,并结合MHPM和约束非主导的排序遗传算法Ⅱ求解该模型,从而实现了设备时延与能耗之间的有效均衡。仿真实验结果表明,采用MHPM可以降低设备在卸载过程中的平均时间消耗和能量消耗,而利用约束多目标优化算法可以得到目标函数的最优解。 展开更多
关键词 无线携能通信 移动边缘计算 计算卸载 多任务分级处理机制 约束多目标优化
原文传递
基于公交车缓存机制的移动数据分流研究
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作者 姚宏 白长敏 +3 位作者 梁庆中 胡成玉 樊媛媛 颜雪松 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第6期1324-1335,共12页
为了应对爆炸式增长的车辆流量数据和用户日益增长的应用程序需求给蜂窝网络运营商(如3G/LTE)造成的巨大的流量负载和网络拥塞等问题,当前已有很多工作提出将数据通过高容量的用户设备间通信进行分流。通过蜂窝网络分发数据对象到一部... 为了应对爆炸式增长的车辆流量数据和用户日益增长的应用程序需求给蜂窝网络运营商(如3G/LTE)造成的巨大的流量负载和网络拥塞等问题,当前已有很多工作提出将数据通过高容量的用户设备间通信进行分流。通过蜂窝网络分发数据对象到一部分订阅用户(称为种子用户),由种子用户通过本地机会通信的方式传送给其他订阅用户。为了最大化分流的效率,大多数的工作根据分流的对象和意义,提出了多种分流的方案,但是这些工作大都关注于种子用户的选择问题上。为了研究数据的缓存分配对分流的影响,着眼于城区VANET环境下的数据分流,根据城区多种数据异构的特性,提出利用公交车作为种子用户,通过制定数据缓存分配方案来间接完成数据分流的方案。缓存方案越好,用户命中自己想要的数据的概率就越大,分流的数据量就越多。据此,相应制定出几种贪心的缓存方案,一种启发式方案。通过大量的实验验证了启发式分配方案在分流数据量较多的情况下的优势,同时指出影响数据分流效率的几个重要参数。 展开更多
关键词 移动数据分流 车载网络 缓存机制
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