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公开(公告)号:CN115202863A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210531500.2
申请日:2022-05-16
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F9/50 , H04L67/12 , H04L67/1097
摘要: 本申请提供一种任务卸载方法、电子设备及存储介质,该方法包括:根据任务资源需求、空余计算资源和单位资源成本确定第一层卸载率,并且确定若干个目标卸载车辆和各个目标卸载车辆对应的第二层卸载率;根据第一层卸载率和第二层卸载率引导任务车辆将区块生成任务卸载至路侧单元以及各个目标卸载车辆中进行处理;接收路侧单元以及各个目标卸载车辆的任务处理结果,形成目标任务结果;生成目标区块,并对目标区块进行验证,若目标区块验证通过,则将目标区块添加至主侧区块链中存储辅助驾驶数据。本申请提供的方案能够提升区块的生成效率,提升辅助驾驶数据的可信存储效率。
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公开(公告)号:CN115134829A
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202210583735.6
申请日:2022-05-25
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04W24/02
摘要: 本发明提供一种移动业务边缘协作卸载方法、装置、设备及介质,包括:将多个边缘节点进行聚类,得到节点簇,每个节点簇中的节点组成边缘节点协作域;根据边缘协作服务域的服务能力和待处理移动业务的任务信息,确定待处理移动业务的卸载决策;将卸载决策下发至边缘协作服务域对应的目标移动终端,以供目标移动终端将待处理移动业务上传至卸载决策对应的边缘节点进行协助处理;其中,卸载决策包括卸载模式、卸载位置和服务路径,服务能力是基于边缘协作服务域中边缘节点的数量、剩余的计算能力和预先缓存的服务组件确定的。本发明实现适当的能量时延权衡,最小化平均执行时间和能量消耗。
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公开(公告)号:CN112579194A
公开(公告)日:2021-03-30
申请号:CN202011359457.3
申请日:2020-11-27
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明实施例提供了一种基于时延和事务吞吐量的区块链共识任务卸载方法及装置,其中方法包括:基于预设的马尔可夫决策过程MDP,获得当前时刻的当前信道条件、MEC服务器的当前可用计算资源和各个第二移动设备的当前信任值,作为当前马尔可夫状态;MDP中包括:预设的状态空间,预设的奖励函数以及预设的动作空间;将当前马尔可夫状态,输入预设的异步的优势行动者评论家算法A3C模型中,以使该A3C模型基于奖励函数计算奖励,基于奖励获得并输出与当前马尔可夫状态对应的目标动作。本发明实施例能够在降低区块链系统中对区块链共识任务的处理时延的基础上提高事务吞吐量。
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公开(公告)号:CN110012071B
公开(公告)日:2020-09-25
申请号:CN201910172578.8
申请日:2019-03-07
申请人: 北京邮电大学 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司信息通信公司
IPC分类号: H04L29/08
摘要: 本发明实施例提供一种用于物联网的缓存方法和装置。其中,方法包括:接收上一跳节点发送的兴趣包,获取兴趣包携带的所请求内容的信息、缓存节点列表和相对流行度修正参数,并根据所请求内容更新前的相对流行度、相对流行度修正参数和所请求内容的平均请求到达率,获取所请求内容更新后的相对流行度;若判断获知本地缓存中不存在所请求内容,则根据所请求内容更新后的相对流行度判断是否缓存所请求内容;根据判断结果和所请求内容更新后的相对流行度更新兴趣包,生成新的兴趣包,并向下一跳节点发送新的兴趣包。本发明实施例提供的用于物联网的缓存方法和装置,采用基于相对流行度的边缘反馈缓存策略,能增大网内数据命中率并减少请求时延。
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公开(公告)号:CN111953759B
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202010770330.4
申请日:2020-08-04
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/1023 , G06F9/50 , G06N20/00
摘要: 本发明实施例提供的基于强化学习的协同计算任务卸载和迁移的方法及装置,通过使用云边端协同网络中用户终端及服务器执行任务能耗及任务传输能耗,用户终端及服务器执行任务时延、任务传输时延及EN到云端服务器的时延,在能耗约束下,基于延迟成本最小化为目标,完成对用户设备端、云端、边缘端的能耗和延迟成本的优化,从而得到最优任务卸载和迁移策略。这样可以通过云边端协同网络,在优化能耗和延迟的基础上,协同目标端卸载任务,节省任务计算的端到端时延,优化网络能耗;并且,对任务迁移的边缘节点,通过任务迁移,提升边缘端的资源利用率,从而提升了云边端协同网络的资源利用率。
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公开(公告)号:CN115134827A
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202210557338.1
申请日:2022-05-19
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供一种任务卸载方法、物联网设备及服务设备,该方法包括:物联网设备基于本地模型获取待卸载任务执行完毕时对应的总时延和总能耗;根据总时延和总能耗确定本地模型对应的权重参数;向服务设备发送权重参数;服务设备接收物联网设备发送的权重参数,并根据权重参数确定物联网设备对应的目标模型;向物联网设备发送目标模型;物联网设备接收服务设备发送的目标模型;根据目标模型对本地模型进行更新,并基于更新后的本地模型执行新的待卸载任务。该方法用以解决现有技术中执行待卸载任务的过程中,用户信息易泄露的缺陷,实现在物联网设备无需与服务设备进行用户信息交互的情况下,即在保证用户隐私不被泄露的情况下,有效执行待卸载任务。
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公开(公告)号:CN109743600B
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN201910035896.X
申请日:2019-01-15
申请人: 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04N21/2662 , H04N21/647
摘要: 本发明的基于可穿戴的现场运维自适应视频流传输速率控制方法,所述接收端传输速率控制包括S1、对到达时间滤波S2、计算自适应阈值S3、进行过载检测S4、远程速率控制S5、REMB处理;所述发送端传输速率控制具体为,首先根据RTCP数据包包含视频流的丢包率计算发送速率,然后进一步优化调整发送速率,最后根据计算后的发送速率采用视频编解码等速率控制方法控制当前数据包的发送速率,实现视频数据流速率对网络状况的有效适应和匹配。本发明之目的在于通过视频流传输速率随网络链路质量变化自适应动态调整,较大程度的提高网络带宽利用率,提高视频流的发送速率,提升视频播放的流畅性和稳定传输速率。
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公开(公告)号:CN110753065A
公开(公告)日:2020-02-04
申请号:CN201911032287.5
申请日:2019-10-28
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
摘要: 本发明公开了一种网络行为检测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:根据待检测用户的网络行为,确定待检测用户的待检测行为特征向量,根据待检测行为特征向量,以及,预先确定的聚类模型,确定待检测行为特征向量的所属类簇,其中,聚类模型为根据多个用户的历史网络行为以及基于拉普拉斯映射的近邻传播聚类算法确定的模型,聚类模型包括类簇以及类簇中心,当待检测行为特征向量与所属类簇的中心的距离大于预设阈值时,确定待检测行为特征向量对应的行为为攻击行为。通过基于拉普拉斯映射的近邻传播聚类算法确定出的聚类模型对用户的网络行为进行检测,该检测方法检测效率及检测准确率均较高。
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公开(公告)号:CN109246495A
公开(公告)日:2019-01-18
申请号:CN201811376532.X
申请日:2018-11-19
申请人: 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04Q11/00 , H04L12/24 , H04B10/032
摘要: 一种面向多层次、多指标的光网络业务质量评估方法,包括物理层、网络层、业务层,所述物理层从健康度、修复性、扩展性三个方面对站点和光缆进行评估,网络层从网架健壮度、网络性能对网络环境进行评估,业务层从故障保护、业务风险两个方面对传输业务质量进行评估;利用神经网络算法确定业务质量和指标体系中各指标之间的映射关系,神经网络结构包含输入层、隐含层和输出层;输入层和输出层均为一层,隐含层包括多层,每层神经元之间不互连且层与层之间的神经元采用全连接方式,能够有效提升光网络的业务质量,有助于提高运维人员的工作效率。
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公开(公告)号:CN111953758B
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202010769644.2
申请日:2020-08-04
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L67/1008
摘要: 本发明实施例提供了一种边缘网络计算卸载和任务迁移方法及装置,其中,方法包括:采用基于拉格朗日的任务迁移算法先确定出初始卸载策略下初始最佳迁移策略,然后再重新按照基于强化学习的任务任务卸载算法,确定当前卸载策略,使用当前卸载策略,更新得到当前最佳迁移策略,直至当前卸载策略和当前最佳迁移策略满足边缘网络最优策略条件,得到边缘网络最优卸载策略以及边缘网络最优迁移策略。这样通过MECS间计算任务的迁移,实现MECS之间的协作,均衡MECS间的任务负载,以提升边缘网络资源利用率。
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