针对终端用户产生计算任务大小动态变化以及在工业物联网场景下业务的低时延、低能耗需求,提出了一种基于用户意愿度的D2D(device to device)协助的工业物联网资源分配模型。首先在用户层,每隔时隙t,由概率分布函数更新用户成为资源给...针对终端用户产生计算任务大小动态变化以及在工业物联网场景下业务的低时延、低能耗需求,提出了一种基于用户意愿度的D2D(device to device)协助的工业物联网资源分配模型。首先在用户层,每隔时隙t,由概率分布函数更新用户成为资源给予端的意愿度,在移动边缘计算(MEC)服务器层,使MEC具有决策功能,能对终端上传任务做出判断,寻找出合适的MEC处理;其次基于K-means聚类算法,将终端产生的任务匹配到对应的层进行处理;最后在资源分配阶段,为解决Q-learning里Q表难以实时更新的问题,提出N-DQN算法,使用双层神经网络相互拟合。仿真表明所提策略较传统方法,系统能耗降低约10%,系统时延降低约12%。展开更多
近年来,电力线通信(Power Line Communications, PLC)因基础设施完备、分布广、成本低等特性应用于广泛的区域。然而PLC自身不提供广域端到端连接,需要依靠现有电信网,故增加了运营成本,同时现有以太网系统还存在传输效率低下以及只针...近年来,电力线通信(Power Line Communications, PLC)因基础设施完备、分布广、成本低等特性应用于广泛的区域。然而PLC自身不提供广域端到端连接,需要依靠现有电信网,故增加了运营成本,同时现有以太网系统还存在传输效率低下以及只针对话音优化等不足。如何低成本并高效率传输成为人们的迫切需求。虚级联技术使得同步光纤网络/数字体系(SONET/SDH)在数据流量传输中提供更精细的粒度;基于SDH/SONET的以太网(Ethernet over SDH/SONET,EoS)技术因其结构简单,能利用现有SONET/SDH脱颖而出。文中提出在同一系统中将EoS和虚级联技术结合,结果显示这样能够更高效利用带宽,并控制成本在合理的范围。展开更多
文摘针对终端用户产生计算任务大小动态变化以及在工业物联网场景下业务的低时延、低能耗需求,提出了一种基于用户意愿度的D2D(device to device)协助的工业物联网资源分配模型。首先在用户层,每隔时隙t,由概率分布函数更新用户成为资源给予端的意愿度,在移动边缘计算(MEC)服务器层,使MEC具有决策功能,能对终端上传任务做出判断,寻找出合适的MEC处理;其次基于K-means聚类算法,将终端产生的任务匹配到对应的层进行处理;最后在资源分配阶段,为解决Q-learning里Q表难以实时更新的问题,提出N-DQN算法,使用双层神经网络相互拟合。仿真表明所提策略较传统方法,系统能耗降低约10%,系统时延降低约12%。
文摘近年来,电力线通信(Power Line Communications, PLC)因基础设施完备、分布广、成本低等特性应用于广泛的区域。然而PLC自身不提供广域端到端连接,需要依靠现有电信网,故增加了运营成本,同时现有以太网系统还存在传输效率低下以及只针对话音优化等不足。如何低成本并高效率传输成为人们的迫切需求。虚级联技术使得同步光纤网络/数字体系(SONET/SDH)在数据流量传输中提供更精细的粒度;基于SDH/SONET的以太网(Ethernet over SDH/SONET,EoS)技术因其结构简单,能利用现有SONET/SDH脱颖而出。文中提出在同一系统中将EoS和虚级联技术结合,结果显示这样能够更高效利用带宽,并控制成本在合理的范围。
