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公开(公告)号：CN118102234B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410523995.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 江西师范大学
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，公开了一种基于轨迹信息的移动边缘计算服务迁移方法及系统，该方法包括：获取城市路网数据、边缘服务器信息、车辆起终点位置信息、车辆请求服务数据和车辆属性信息数据；对城市路网地图进行栅格化得到路网栅格图像；将路网栅格图像划分为多个区域，对各区域拥挤程度进行量化；计算车辆行驶能源消耗率，得到行驶能源消耗指标；采用蚁群算法规划行驶轨迹；根据车辆轨迹信息，查找行驶轨迹中所有可用边缘服务器；采用Q‑learning算法对车辆请求服务迁移过程进行策略决策，得到迁移目标队列；根据迁移目标队列对车辆请求服务进行迁移。通过上述方式，本发明能增强服务迁移过程的鲁棒性和灵活性，提高系统性能。
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公开(公告)号：CN118200990A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410612108.X
申请日：2024-05-17
Applicant: 江西师范大学
IPC: H04W28/14 , H04W28/084 , H04W28/08 , G06F18/2323 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的多目标协同服务缓存方法，包括：获取用户历史的服务使用相关信息和边缘服务器信息；建立用户相似矩阵及用户度矩阵，计算得到谱矩阵；对谱矩阵进行聚类，得到各个类簇中心以及各个类簇中心位置；获取各个类簇中请求服务集合和可用边缘服务器，得到各个类簇的预缓存服务队列和边缘服务器集合；计算各个类簇中边缘服务器的综合信任值、总时延和负载均衡指标，建立多目标函数；使用遗传算法寻找各个类簇的最佳边缘服务器；计算最佳边缘服务器最大缓存数量，从预缓存服务队列中选取服务，缓存至各个类簇的最佳边缘服务器；本发明能够提高用户满意度、降低服务响应时延、提高服务缓存效率及边缘服务器资源利用率。
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公开(公告)号：CN117528589B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311841087.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 江西师范大学
IPC: H04L67/5681 , H04W24/02 , H04W24/04 , H04L41/147
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的移动感知层次缓存容错方法，通过将边缘服务器缓存容量按照比例进行划分；根据边缘服务器历史缓存资源信息，选取基本缓存内容缓存到边缘服务器基本缓存内容部分；构建图神经网络模型对用户组进行预测，将用户个性化内容缓存到边缘服务器个性化内容缓存部分；预测用户下一个连接的边缘服务器，将用户正在请求服务相关的缓存内容，缓存到边缘服务器特殊内容缓存部分；为边缘服务器设定容错机制，得到最优可用边缘服务器；判断用户和边缘服务器连接状态进行服务迁移，通过容错机制将边缘服务器特殊内容缓存部分中缓存内容迁移至最优可用边缘服务器。通过上述方式，本发明能够提高数据命中率，降低内容传递时延。
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公开(公告)号：CN116866995B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311132115.1
申请日：2023-09-05
Applicant: 江西师范大学
IPC: H04W28/086 , H04W28/08 , H04W4/44 , G06F18/2337
Abstract: 本发明公开了一种基于移动车辆的内容分层边缘缓存策略，包括：从边缘服务器中获取信息；使用FCM聚类算法对基站覆盖范围区域内的车辆进行聚类；通过车辆历史请求内容与车辆当前请求内容预测车辆偏好内容，并对偏好内容进行更新；计算历史请求内容的热度值，将热度值大于或等于阈值 的历史请求内容作为盛行内容；将边缘服务器的缓存空间划分为三层， 层缓存偏好内容， 层缓存盛行内容，层为协作缓存空间；当边缘服务器的 层协作缓存空间已满时，通过OSA优化选择算法在边缘计算网络空间找到协作概率值最大的可用边缘服务器进行协作缓存；本发明通过对内容进行分层缓存，可以有效减少缓存冗余，增大缓存空
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公开(公告)号：CN116483585A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310712455.5
申请日：2023-06-16
Applicant: 江西师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的多服务预部署方法，包括：从边缘服务器中核心管理单元获取服务相关数据，并进行数据预处理；构建移动用户距离相似度矩阵和移动用户时间相似度矩阵，计算移动用户相似度矩阵；进行同簇聚类分析，获得移动用户簇以及同簇移动用户相似度矩阵；计算同簇移动用户请求服务概率评分矩阵，通过所述评分矩阵对服务进行降序排列，得到移动用户预测服务队列；通过Comm‑Comp算法选择合适的边缘服务器，从所述预测服务队列中选择服务部署到合适的边缘服务器。通过上述方式，本发明能够有效降低移动用户等待服务的时延，极大的满足了时效性要求高的移动用户，提高了移动用户体验度，保障了边缘计算服务器的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115878227A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310186618.0
申请日：2023-03-02
Applicant: 江西师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人群分类的边缘计算任务卸载方法，包括：中心服务器获取用户的历史轨迹信息和当前地理位置信息确定用户的历史预测轨迹和当前预测轨迹；对历史预测轨迹和当前预测轨迹进行轨迹拟合得到拟合目标轨迹；计算用户综合距离，中心服务器根据用户综合距离使用聚类算法对用户进行聚类，得到热点用户区域与离散用户；计算边缘服务器匹配度，根据边缘服务器匹配度得到热点用户区域的区域计算簇；分别对热点用户区域的用户和离散用户进行任务卸载；本发明能够对用户进行聚类形成热点用户区域与离散用户，并利用轨迹预测方法选取对应边缘服务器进行任务卸载，有效降低高峰期间计算资源紧缺产生的影响，提高任务卸载效率。
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公开(公告)号：CN117395726B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311695817.0
申请日：2023-12-12
Applicant: 江西师范大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W4/44 , H04W4/024 , G08G1/01 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了一种基于路径规划的移动边缘计算服务迁移方法，包括：获取城市路网数据，起始路口位置信息，目标路口位置信息，边缘服务器信息和车辆服务信息；根据城市路网数据，得到路口特征；构建马尔可夫决策过程模型对车辆进行路径规划，获得路口队列；根据路口队列，得到途经边缘服务器集合；计算途经边缘服务器集合中边缘服务器的服务器适应性指标，从途经边缘服务器集合中选择最佳边缘服务器；构建服务迁移规则，获得当前车辆请求服务迁移的目标边缘服务器；判断车辆是否超过当前通信的边缘服务器的服务范围，将当前车辆请求服务迁移至目标边缘服务器。通过上述方式，本发明能够保(56)对比文件Yong Ma;Mengxuan Dai，etc..APerformance and Reliability-GuaranteedPredictive Approach to Service MigrationPath Selection in Mobile Computing《.IEEEInternet of Things Journal ( Volume: 10,Issue: 20, 15 October 2023)》.2023,17977-17987.钱志鸿;田春生;郭银景;王雪.智能网联交通系统的关键技术与发展.电子与信息学报.2020,(01),全文.彭世明.车联网下移动边缘计算任务卸载和迁移策略研究《.CNKI-硕士论文》.2023,全文.Dou An;Teng Zhang. Mobile EdgeComputing Task Migration Algorithm Basedon Vehicle Network《. 2023 IEEE 5thInternational Conference on Power,Intelligent Computing and Systems(ICPICS)》.2023,208-213.莫瑞超;许小龙;何强;刘琦;赵庆展.面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究.应用科学学报.2020,(05),全文.袁友伟;刘恒初;俞东进;李忠金.面向边缘侧卸载优化的工作流动态关键路径调度算法.计算机集成制造系统.2019,(04),全文.
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公开(公告)号：CN117395726A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311695817.0
申请日：2023-12-12
Applicant: 江西师范大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W4/44 , H04W4/024 , G08G1/01 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了一种基于路径规划的移动边缘计算服务迁移方法，包括：获取城市路网数据，起始路口位置信息，目标路口位置信息，边缘服务器信息和车辆服务信息；根据城市路网数据，得到路口特征；构建马尔可夫决策过程模型对车辆进行路径规划，获得路口队列；根据路口队列，得到途经边缘服务器集合；计算途经边缘服务器集合中边缘服务器的服务器适应性指标，从途经边缘服务器集合中选择最佳边缘服务器；构建服务迁移规则，获得当前车辆请求服务迁移的目标边缘服务器；判断车辆是否超过当前通信的边缘服务器的服务范围，将当前车辆请求服务迁移至目标边缘服务器。通过上述方式，本发明能够保证服务的连续性和可靠性，提高边缘服务器的服务质量。
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公开(公告)号：CN115801475A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310106901.8
申请日：2023-02-14
Applicant: 江西师范大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于双重扫描算法的DDOS攻击检测方法及系统，包括：在每个时间段分别使用池塘抽样算法对边缘网关转发队列中的流量数据包进行等概率抽样，得到样本数据包和抽样数据包；统计并计算样本数据包中不同的源IP个数与不同的目的IP个数的比值；若比值大于等于阈值Q1，认为局域网中可能存在DDOS攻击；计算SYN数据包增值率，若SYN数据包增值率大于等于阈值Q2，则认为局域网中存在DDOS攻击；提取抽样数据包的特征向量，对特征向量使用双重SCAN扫描算法找到DDOS攻击的来源；本发明能够适应动态网络环境变化，在保证检测精度的基础上提高检测效率。
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公开(公告)号：CN111680062A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010410538.5
申请日：2020-05-15
Applicant: 江西师范大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种安全多目标数据对象查询方法及存储介质，所述方法包括获取明文数据集；对所述明文数据集中的各个明文数据对象进行第一加密，得到第一加密数据对象集；对所述明文数据集中的各个明文数据对象进行第二加密，得到第二加密数据对象集；构建映射，具有映射关系的第一加密数据对象和第二加密数据对象指向相同的明文数据对；对所述第一加密数据对象集进行多目标数据对象查询，得到目标第一加密数据对象集；根据所述映射得到所述目标第一加密数据对象集对应的目标第二加密数据对象集；对所述目标第二加密数据对象集进行解密，得到目标明文数据对象集。本发明查询过程处于全密状态，显著提升了查询安全性。
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