一种网络测量数据收集方法及系统

    公开(公告)号:CN114021769B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202111088794.8

    申请日:2021-09-16

    摘要: 本说明书一个或多个实施例提供一种网络测量数据收集方法及系统,包括:任务发布者向平台发布任务信息;平台根据所述任务信息,向工人发布任务内容,并接收工人的执行任务内容及执行任务报价,以便根据所述任务信息、执行任务内容和执行任务报价招募目标工人,计算目标工人的隐私预算参数,向所述目标工人发送所述隐私预算参数;所述目标工人收集网络测量数据,并根据所述隐私预算参数对所述网络测量数据进行扰动处理后,将扰动处理后的网络测量数据发送给所述平台,以使所述平台将扰动处理后的网络测量数据发送给所述任务发布者。本说明书能够有效收集网络测量数据。

    基于深度强化学习的边云协同优化方法

    公开(公告)号:CN113067873B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202110298308.9

    申请日:2021-03-19

    摘要: 本发明提供一种基于深度强化学习的边云协同优化方法,所述方法包括:在离线阶段,通过离线训练深度学习模型生成带有多个早退点的多分支网络,并获取云服务器与终端设备运行深度学习模型中的不同神经网络层的时延和能耗作为设备参数;在优化决策阶段,将预先获取的时延、能耗、准确率以及带宽的设备参数一起输入至优化器进行优化,得到深度学习模型关于早退点、分割点以及量化编码的推理方案;在在线推理阶段,边缘设备与云服务器建立连接并运行深度学习模型,优化器根据边缘设备实时检测到的带宽对推理方案进行动态优化,并按照优化后的推理方案指导边缘设备与云服务器协同实施。本发明对于传输数据的时延、能耗和准确率能够有效优化。

    高可靠性的多维复杂网络自治愈系统

    公开(公告)号:CN113411824B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202110594382.5

    申请日:2021-05-28

    摘要: 本发明提供一种高可靠性的多维复杂网络自治愈系统,该系统包括:终端检测模块,用于检测网络状态信息;网络端检测模块,用于再次确定终端所在小区中断情况;网络切换预测模块,用于确定每个时隙内网络节点对终端的覆盖状态,根据覆盖状态确认是否将会出现由于节点覆盖范围有限造成的网络切换;网络补偿模块,用于根据接收到的网络端检测模块的检测结果,进行网络补偿;网络切换模块,用于进行网络切换准备,以及在收到网络补偿模块无效结果后,进行网络切换。该系统能够提前与预测切换的网络节点进行握手,实现资源预留,有效保证终端用户通信的连续性。采用双端检测,以及网络补偿与切换准备并行的方案,保证通信的连续性,减小网络恢复时延。