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Air-Ground Collaborative Mobile Edge Computing:Architecture,Challenges,and Opportunities 被引量:1
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作者 Qin Zhen He Shoushuai +5 位作者 Wang Hai qu yuben Dai Haipeng Xiong Fei Wei Zhenhua Li Hailong 《China Communications》 SCIE CSCD 2024年第5期1-16,共16页
By pushing computation,cache,and network control to the edge,mobile edge computing(MEC)is expected to play a leading role in fifth generation(5G)and future sixth generation(6G).Nevertheless,facing ubiquitous fast-grow... By pushing computation,cache,and network control to the edge,mobile edge computing(MEC)is expected to play a leading role in fifth generation(5G)and future sixth generation(6G).Nevertheless,facing ubiquitous fast-growing computational demands,it is impossible for a single MEC paradigm to effectively support high-quality intelligent services at end user equipments(UEs).To address this issue,we propose an air-ground collaborative MEC(AGCMEC)architecture in this article.The proposed AGCMEC integrates all potentially available MEC servers within air and ground in the envisioned 6G,by a variety of collaborative ways to provide computation services at their best for UEs.Firstly,we introduce the AGC-MEC architecture and elaborate three typical use cases.Then,we discuss four main challenges in the AGC-MEC as well as their potential solutions.Next,we conduct a case study of collaborative service placement for AGC-MEC to validate the effectiveness of the proposed collaborative service placement strategy.Finally,we highlight several potential research directions of the AGC-MEC. 展开更多
关键词 air-ground architecture COLLABORATIVE mobile edge computing
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面向异构复合任务的无人集群动态重叠联盟任务分配方法
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作者 姚昌华 程田圆 +1 位作者 屈毓锛 苏婷 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第2期217-228,共12页
智能无人集群由于其平台特性的多样性,具备较好的资源调配空间和功能弹性,能够应对复杂多变的任务需求。现有研究大多未考虑任务的异构性和关联性等实际需求,其任务分配方法在需求和资源的适配性、集群协同的动态响应能力上存在不足。... 智能无人集群由于其平台特性的多样性,具备较好的资源调配空间和功能弹性,能够应对复杂多变的任务需求。现有研究大多未考虑任务的异构性和关联性等实际需求,其任务分配方法在需求和资源的适配性、集群协同的动态响应能力上存在不足。文章针对无人集群系统在遂行多目标任务过程中存在的任务分配不均、协同性差和动态适应性差等问题,提出了面向异构复合任务的动态响应重叠联盟任务分配架构。首先,综合考虑多个耦合异构任务的价值、优先级、需求和任务变化带来的影响来构建联盟博弈模型;然后设计算法,分布式协同调度不同无人集群(无人机和无人车)的资源,实现集群异构成员的资源与异构任务合理匹配,并能根据任务变化情况进行高效的动态调整。仿真结果表明,文章提出的算法能够适应动态任务场景,形成稳定高效的任务联盟和资源分配方案,提高了无人集群遂行多样化异构任务的系统收益和成功率,实现了无人集群系统在动态条件下的协同任务分配优化。 展开更多
关键词 无人集群 智能决策 重叠联盟博弈 动态任务分配
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基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复 被引量:4
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作者 向朝参 程文辉 +4 位作者 张昭 焦贤龙 屈毓锛 陈超 戴海鹏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期619-634,共16页
智能交通系统(intelligent transportation systems,ITSs)被广泛用于智慧城市中,却普遍存在感知数据缺失问题.而交通感知站点有限的存储计算能力严重制约感知数据的恢复,极大影响ITSs的正常使用.虽然可以利用边缘节点强大的存储计算能... 智能交通系统(intelligent transportation systems,ITSs)被广泛用于智慧城市中,却普遍存在感知数据缺失问题.而交通感知站点有限的存储计算能力严重制约感知数据的恢复,极大影响ITSs的正常使用.虽然可以利用边缘节点强大的存储计算能力解决这个困境,但边缘节点部署的高复杂性和感知数据时空相关性的高动态性对数据精确恢复提出挑战.为了解决上述挑战,提出基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复系统.具体地,首先利用子模优化理论,提出具有理论下界的边缘节点次优部署分配算法.然后,基于低秩理论恢复感知数据,并基于恢复结果估计非缺失下限,通过反馈自适应调整感知站点的数据上传比例,从而保证数据精确恢复.最后,基于澳大利亚600个交通站点1年的感知数据构建原型系统,对所提算法进行评估.实验结果表明,所提算法的边缘节点部署性能达到最优性能的90%以上,缺失数据恢复精度比3种对比方法提高43.8%以上.同时,自适应数据恢复能够平均提高精度40.3%. 展开更多
关键词 边缘智能计算 智能交通系统 边缘节点部署 感知数据恢复 子模理论 低秩理论
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面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构 被引量:4
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作者 董超 经宇骞 +5 位作者 屈毓锛 周博 黄洋 贾子晔 戴海鹏 吴启晖 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1-12,共12页
介绍了面向低空智联网频谱认知与决策这一典型应用场景的新型体系架构。首先,分析了低空智联网频谱安全管控与高效共享面临的挑战,凝练了亟待解决的关键科学问题。其次,以云边端深度融合支撑低空智联网频谱管控和共享为思路,提出了面向... 介绍了面向低空智联网频谱认知与决策这一典型应用场景的新型体系架构。首先,分析了低空智联网频谱安全管控与高效共享面临的挑战,凝练了亟待解决的关键科学问题。其次,以云边端深度融合支撑低空智联网频谱管控和共享为思路,提出了面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构。接着,探讨了基于云边端融合的低空智联网频谱快速精准认知与敏捷适变决策等关键技术。最后,介绍了该体系架构的未来研究方向。 展开更多
关键词 低空智联网 频谱认知与决策 云边端融合 协同学习 协同推理
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面向优先级任务的移动边缘计算资源分配方法 被引量:16
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作者 董思岐 吴嘉慧 +2 位作者 李海龙 屈毓锛 胡磊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期18-23,共6页
目前移动边缘计算中的资源分配方法,多数按照任务请求计算卸载的时间顺序分配计算资源,未考虑实际应用中任务存在优先级的问题。针对此类情况下的计算需求,提出一种面向优先级任务的资源分配方法。根据任务平均处理价值赋予其相应的优先... 目前移动边缘计算中的资源分配方法,多数按照任务请求计算卸载的时间顺序分配计算资源,未考虑实际应用中任务存在优先级的问题。针对此类情况下的计算需求,提出一种面向优先级任务的资源分配方法。根据任务平均处理价值赋予其相应的优先级,对不同优先级的任务进行计算资源加权分配,在保证高优先级任务获取充足计算资源的同时,减少完成所有任务计算的总时间及能耗,从而提高服务质量。仿真结果表明,与平均分配、按任务数据量分配和本地计算方法相比,该方法的计算时延分别降低83.76%、15.05%和99.42%,能耗分别降低84.78%、17.37%和87.69%。 展开更多
关键词 移动边缘计算 优先级任务 加权分配 资源分配 服务质量
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面向无人机自组网和车联网的媒体接入控制协议研究综述 被引量:9
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作者 董超 陶婷 +4 位作者 冯斯梦 屈毓锛 刘青昕 吴钰蕾 张珉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期790-802,共13页
随着移动通信技术的迭代更新,车联网(VANET)和无人机自组网(FANETs)已成为通信网络的重要组成部分,而媒体接入控制(MAC)协议则是移动自组织网络未来发展的核心研究内容之一。安全控制信息和用户业务信息是自组织网络最主要的两类信息,... 随着移动通信技术的迭代更新,车联网(VANET)和无人机自组网(FANETs)已成为通信网络的重要组成部分,而媒体接入控制(MAC)协议则是移动自组织网络未来发展的核心研究内容之一。安全控制信息和用户业务信息是自组织网络最主要的两类信息,而两者不同的服务质量(QoS)需求对MAC机制的设计带来了严峻的考验。该文主要考虑车联网和无人机自组网,针对其网络特征,从不同的优化目标出发,对其使用的MAC协议进行分析与归纳,并对下一步的研究方向进行了思考与展望。 展开更多
关键词 媒体接入控制协议 移动自组织网络 多无人系统 优化性能
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面向优先级用户的移动边缘计算任务调度策略 被引量:10
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作者 董思岐 李海龙 +1 位作者 屈毓锛 胡磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第9期2701-2705,共5页
随着移动终端处理的数据量及计算规模不断增加,为降低任务处理时延、满足任务的优先级调度需求,结合任务优先级及时延约束,提出了基于任务优先级的改进min-min调度算法(task priority-based min-min,TPMM)。该算法根据任务的处理价值及... 随着移动终端处理的数据量及计算规模不断增加,为降低任务处理时延、满足任务的优先级调度需求,结合任务优先级及时延约束,提出了基于任务优先级的改进min-min调度算法(task priority-based min-min,TPMM)。该算法根据任务的处理价值及任务的数据量计算任务的优先级,结合任务截止时间、服务器调度次数制定资源匹配方案,解决了边缘网络中服务器为不同优先级的用户进行计算资源分配的问题。仿真实验结果表明,该算法可以均衡服务器利用率,并有效降低计算处理的时延,提高服务器在任务截止处理时间内完成任务计算的成功率,相比min-min调度算法,TPMM算法最多可降低78.45%的时延,提高80%的计算成功率;相比maxmin调度算法,TPMM算法最多可降低80.15%的时延并提高59.7%的计算成功率;相比高优先级(high priority first,HPF)调度算法,TPMM算法最多降低59.49%的时延,提高57.7%的计算成功率。 展开更多
关键词 边缘计算 优先级用户 任务调度策略
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