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面向智能网联汽车边缘网络的分布式端-边协同算法 被引量：1
1
作者 朱凯男 朱永东 +2 位作者 赵志峰 刘云涛 张园 《无线电通信技术》 2022年第1期103-110,共8页
车联网高级安全服务中,智能网联车辆配备了摄像头,可以拍摄周围的视频,用于安全、交通监控和监视等目的。车辆将获取的视频上传到边缘计算节点后,可以对视频进行分析和备份,以满足不同的安全驾驶需求。然而,车辆连续直接向边缘计算节点... 车联网高级安全服务中,智能网联车辆配备了摄像头,可以拍摄周围的视频,用于安全、交通监控和监视等目的。车辆将获取的视频上传到边缘计算节点后,可以对视频进行分析和备份,以满足不同的安全驾驶需求。然而,车辆连续直接向边缘计算节点上传生成的视频内容会非常消耗带宽,并消耗大量的能量。基于该问题,提出一种面向智能网联汽车边缘网络的分布式端-边协同算法。针对车联网高可靠低时延内容传输的特点,引入有限块长度编码机制。同时,引入车辆视频信息源的压缩编码功率消耗,建立车辆能耗模型。根据车辆视频信息源的视频质量要求,通过调整视频编码码率、信息源传输速率,以及车辆多路径路由的决策,提出一种完全分布式的优化算法,以提高网络资源利用率,并保证单个车辆的能耗公平性。 展开更多
关键词 车联网 高可靠低时延 端-边协同 分布式优化
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基于工业场景应用的WIA-FA与5G融合解决方案 被引量：1
2
作者 孙超 苏郁 +2 位作者 杨雨沱 张小松 梁炜 《无线电通信技术》 2022年第5期844-850,共7页
随着我国工业领域数字化、智能化转型的不断提速,工业无线技术的应用场景趋向网络中接入设备种类繁多,无线传输要求高可靠性、低时延和高并发传输。针对工业场景无线技术越来越苛刻的要求,在5G技术现有的技术指标基础上,对工业场景下5G... 随着我国工业领域数字化、智能化转型的不断提速,工业无线技术的应用场景趋向网络中接入设备种类繁多,无线传输要求高可靠性、低时延和高并发传输。针对工业场景无线技术越来越苛刻的要求,在5G技术现有的技术指标基础上,对工业场景下5G技术应用面临的问题进行了分析,总结了在端到端延迟、可靠性、维护性和部署成本等方面的问题,提出了一种无线局域网技术WIA-FA与5G技术融合的解决方案。合理部署工业现场室内无线局域网络与室外广域无线传输网络,最大程度提高无线网络传输的高靠性和低时延方面的性能,降低部署成本和维护难度。 展开更多
关键词 数字化转型 高可靠低时延 5G网络 WIA-FA网络
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分级智能工业互联网业务执行可靠性与时延性能分析 被引量：1
3
作者 马俊超 黄永明 《无线电通信技术》 2021年第6期758-764,共7页
随着人工智能技术的发展,工业互联网业务执行和决策趋向更加智能化和自动化。同时,业务支持和任务执行变得更加复杂,且各业务对高可靠和低时延的需求越来越苛刻。以任务内容为中心,总结了任务数据特点、任务内容传输及任务计算等对人工... 随着人工智能技术的发展,工业互联网业务执行和决策趋向更加智能化和自动化。同时,业务支持和任务执行变得更加复杂,且各业务对高可靠和低时延的需求越来越苛刻。以任务内容为中心,总结了任务数据特点、任务内容传输及任务计算等对人工智能业务执行的高可靠性和低时延的影响,并分析和建模了高可靠和低时延之间的矛盾及折中。在此基础上,提出了一种自适应任务调度方案,合理选取任务执行节点、优化传输和计算资源分配以最大化人工智能业务执行在高可靠和低时延方面的性能。仿真结果表明,相比于其他对比方案,自适应调度方案能够取得更高的任务执行性能。 展开更多
关键词 分级智能 工业互联网 自适应调度方案 高可靠低时延
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基于5G通信技术的临床医学应用研究——以华山医院神经医学智慧诊疗体系建设为例 被引量：1
4
作者 黄虹 张琪 孙一睿 《中国数字医学》 2022年第6期1-5,共5页
第5代移动通信技术(5G),是为满足人们日益增长的移动通信网络需求而发展的新一代无线移动通信技术,将对医学领域产生重大影响。本研究将基于5G通信技术的3大特征分析增强移动宽带(eMBB)、超高可靠低时延通信(uRLLC)和海量机器类通信(mMT... 第5代移动通信技术(5G),是为满足人们日益增长的移动通信网络需求而发展的新一代无线移动通信技术,将对医学领域产生重大影响。本研究将基于5G通信技术的3大特征分析增强移动宽带(eMBB)、超高可靠低时延通信(uRLLC)和海量机器类通信(mMTC),结合医院神经医学领域发展态势,阐述了5G通信技术特点在神经医学领域临床医学的应用与发展,并以实际案例进行探讨与展望。 展开更多
关键词 增强移动宽带 超高可靠低时延通信 海量机器类通信 神经医学
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面向电力物联网URLLC业务的智能网络切片管理方法 被引量：5
5
作者 叶万余 《工业工程》 北大核心 2022年第1期129-135,共7页
基于5G通信技术的电力物联网正在如火如荼地建设,随之产生的是用电信息采集、输变电状态监测以及精准负荷控制等新型电力物联网业务。为了满足这些业务对5G网络的超低时延和超高可靠性的需求,提出一种面向电力物联网URLLC(ultra reliabl... 基于5G通信技术的电力物联网正在如火如荼地建设,随之产生的是用电信息采集、输变电状态监测以及精准负荷控制等新型电力物联网业务。为了满足这些业务对5G网络的超低时延和超高可靠性的需求,提出一种面向电力物联网URLLC(ultra reliable low latency communication)业务的智能网络切片管理方法。该方法综合运用5G切片和移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)技术,建立电力业务传输和计算的时延、能耗以及可靠性模型,并通过DQN(deep Q network)算法对切片资源进行优化。仿真实验表明,所提出的智能网络切片管理方法的可靠性高于98%,且优于经典的基于坐标块下降方法和资源平均分配方法。 展开更多
关键词 电力物联网 5G网络 移动边缘计算 深度强化学习 超高可靠与超低时延
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