多无人机辅助边缘计算场景下基于Q-learning的任务卸载优化

引入多无人机辅助边缘计算系统,由多个无人机和原有边缘服务器共同为移动用户提供通信和计算资源;将优化问题建模为资源竞争和卸载决策约束下的系统总效用最大化问题,系统总效用由用户满意度、任务延迟和系统能耗3个因素组成.由于优化模型是一个具有NP难属性的非凸问题,故采用强化学习方法求解得到使系统总效用最大的最优任务卸载决策集.仿真实验结果表明,与贪心顺序调优卸载方案和随机选择卸载方案相比,该文提出的Q-learning方案的系统总效用分别提高了15%和43%以上.

考虑信息年龄的无人机辅助智能交通系统计算卸载优化

该文考虑无人机(UAV)交通监测与移动边缘计算(MEC)技术结合的智能交通系统。为了保障系统中数据时效性并且降低系统能耗,提出计及信息年龄(AoI)的UAV计算卸载优化方法。首先,建立UAV辅助的MEC系统模型,允许MEC服务器缓存常用的应用程序并为UAV提供计算卸载,以支持UAV执行交通监测任务。通过联合优化UAV任务卸载决策、UAV上下行通信带宽分配以及被卸载任务的计算资源分配,最小化所有UAV与MEC服务器的总能耗,同时满足AoI与资源容量等约束条件。其次,系统能耗最小化问题是混合整数非凸优化问题,因此采用离散化和线性化手段,快速获得问题的近似最优解,并设计离散点生成算法来调节近似误差。最后,仿真结果表明,即使对于大型的非凸问题,所提方法也能够快速得到近似最优解,并且可以在不同的任务场景中满足AoI等约束条件,最大限度降低系统能耗。仿真结果验证了所提方法的有效性。

多无人机协同陆地设施辅助移动边缘计算的系统能耗最小化方法

无人机作为移动基站辅助边缘计算可为用户设备提供广泛的服务范围和额外计算能力,本文提出一种多无人机协同陆地设施辅助边缘计算的系统.该系统将多架无人机作为移动基站,来协同多个陆地设施对移动用户提供计算卸载服务.系统分为局部计算模型、无人机计算模型、陆地设施计算模型以及无人机盘旋能耗模型.目的是优化多个无人机的位置和用户的卸载决策使得系统总体能耗最小.为求解该问题,提出一种多子群驱动的均衡优化算法.该方法基于两个子种群演化交互,集成了变异和种群重启机制,具有良好的优化能力.仿真实验表明,提出的算法能更好降低系统能耗.

无人机辅助MEC车辆任务卸载与功率控制近端策略优化算法

无人机(UAVs)辅助移动边缘计算(MEC)架构是灵活处理车载计算密集、时延敏感型任务的有效模式。但是,如何在处理任务时延与能耗之间达到最佳均衡,一直是此类车联网应用中长期存在的挑战性问题。为了解决该问题,该文基于无人机辅助移动边缘计算架构,考虑无线信道时变特性及车辆高移动性等动态变化特征,构建出基于非正交多址(NOMA)的车载任务卸载与功率控制优化问题模型,然后将该问题建模成马尔可夫决策过程,并提出一种基于近端策略优化(PPO)的分布式深度强化学习算法,使得车辆只需根据自身获取局部信息,自主决策任务卸载量及相关发射功率,从而达到时延与能耗的最佳均衡性能。仿真结果表明,与现有方法相比较,本文所提任务卸载与功率控制近端策略优化方案不仅能够显著获得更优的时延与能耗性能,所提方案平均系统代价性能提升至少13%以上,而且提供一种性能均衡优化方法,能够通过调节用户偏好权重因子,达到系统时延与能耗水平之间的最佳均衡。

基于无人机移动边缘计算的软件定义网络架构分析

随着物联网的发展,各种新兴应用层出不穷如移动在线游戏、虚拟现实、增强现实等。随之而来,人们对延迟和计算能力的要求也在增加。本文研究了无人机移动边缘计算的软件定义网络的基本架构,为用户提供计算能力,内容缓存以及低延迟服务.

MEC在无人机救灾系统中的应用研究

5G高速率、低延迟和高可靠通信及移动边缘计算(MEC,Mobile Edge Computing)提供的高计算能力,为垂直应用服务带来了蓬勃发展。无人机救灾系统的5G移动边缘计算端到端部署方案,依托5G移动通信及MEC以确保数据即时传输和即时计算,通过建设5G移动网络基础设施以建成空中救灾应用系统及点对点设施的整合,推动此垂直应用案例的实现。

边缘计算下整车驾驶辅助系统动态优化研究

通过SOA架构思想应用,对整车驾驶辅助系统的软件、硬件等方面进行动态化调整,采集当前车辆行驶中的数据,充分发挥边缘计算的作用,合理制定车辆避让方案,有效保障车辆安全稳定运行。因此,应对当前驾驶辅助系统进行全面分析,合理运用当前的各类算法、通信协议等,增强网络传输性能,提高效率,确保各类信息数据都可以更快传输到云端中,并且让系统做出科学合理的决策,让车辆保持安全行驶状态,有效保障驾驶人的生命安全。

高强度聚焦超声治疗仪中计算机辅助系统的设计

计算机辅助系统是高强度聚焦超声治疗仪的核心,它的精确性直接影响到治疗的效果。文中将对该系统做总体的描述,并 就我所研制的HIFU中的计算机辅助系统的一些关键的技术进行研讨。

肿瘤细胞计算机辅助诊断系统的研究

介绍了一种肿瘤细胞计算机辅助诊断系统的研究方法 ,重点介绍了利用最大差分边缘检测法分割细胞核以及利用流域法分割细胞浆的实现方法 ,据此采用了一种逐步分类的肿瘤细胞分类识别方法。试验表明 。

受限回程链路下无人机辅助MEC的空地能耗折中

针对无人机(UAV)辅助的移动边缘计算(MEC)网络中无人机的能耗和地面用户的能耗的矛盾关系,研究了受限回程链路下的UAV辅助的MEC网络的空地能耗折中问题,同时考虑到无人机的能耗与地面用户的能耗通常相差几个数量级,引入放大因子兼顾地面用户能耗.通过联合优化计算任务分配、GUs发射功率、GUs卸载时间和无人机轨迹,以最小化加权总能耗,可以表示空地能耗之间的权衡关系.由于所提出问题的非凸性使其难以优化,提出了一种基于块坐标下降法和连续凸近似技术的两阶段交替迭代优化算法得到该问题的次优解.仿真实验结果验证了所提出的方案在兼顾公平性条件下刻画了无人机能耗和用户能耗之间的折中关系,并在降低总能耗方面优于其他基准方案.

立体交通系统通感算一体化关键技术

以无人机、智能网联汽车、道路基础设施等空地平台为载体的立体交通系统是智慧城市综合交通在6G网络中发展的前沿方向。随着海量无线通信终端、智能传感器等物理设备与交通运输环境、载运工具和道路基础设施深度融合,立体交通系统对通信感知的需求日益增长;然而,当前系统的发展受网络体系结构、通信资源、计算资源和感知能力的制约,其信息交互与综合处理能力亟待协同提高。另一方面,通信感知与边缘计算一体化(ISACEC)技术发展及其在空地协同网络中应用,为立体交通系统演进提供了新的推动力。面向立体交通系统应用场景,总结了ISAC-EC技术发展与应用现状,然后构建了空对地、地对空通信感知联合优化模型,给出了通信波束和雷达波束联合设计的关键技术思路;最后,针对典型应用场景开展仿真实验,结果展现了通感算一体化关键技术在立体交通系统中的应用潜力和优势,可为系统发展建设提供指导。

基于边缘提取和特征跟踪的道路检测算法

研究了汽车辅助驾驶系统中的计算机视觉问题。一方面 ,用小波变换对高速公路上的道路边缘进行检测 ;另一方面 ,利用灰度以及几何特征实时跟踪和检测车道边缘 ,通过建立道路边缘模型 ,采用数据拟合的方法确定边界轨迹方程 ,从而估算出公路的延伸方向 ,实现汽车的自动防偏 ,并为解决汽车智能辅助驾驶系统的避障问题提供了有力的保证。

两种氧化锆内冠在种植体基台上的边缘和内部适合性

目的评估两种计算机辅助设计(CAD)/计算机辅助制造(CAM)系统制作的氧化锆内冠在种植体基台上的边缘和内部适合性。方法采用不同扫描方式在同一个种植体基台上制备Procera和Lava氧化锆内冠各5颗,与传统方法制作的5颗贵金属内冠进行比较。用超硬石膏复制15个基台,随机与两种氧化锆内冠和贵金属内冠黏结、切割、包埋。采用扫描电镜(SEM)评估内冠的边缘、肩台、牙合面以及轴面适合性。结果 3种内冠间的边缘和轴面适合性差异无统计学意义(P>0.05)。Lava内冠牙合面适合性明显优于Procera内冠(P<0.05)和贵金属内冠(P<0.05),而Procera内冠又明显优于贵金属内冠(P<0.05)。结论两种氧化锆内冠的边缘和内部适合性均在临床可接受范围内,不同制作技术对氧化锆内冠的内部适合性具有一定影响。

边缘计算下整车驾驶辅助系统动态优化

本文提出了一种基于车载SOA架构解耦整车驾驶辅助系统的硬件、软件和算法,通过采集用户当前的用车场景,通过边缘计算实时优化系统能力的技术方案,并且在福特某款车型上搭建实验平台,通过设计基于ALFUS评价体系的车道辅助驾驶能力测试用例,横向对比多款不同真车,得到本技术方案在湿滑等复杂路况下各种指标明显优于竞品的结论。

基于5G+工业互联网的天车远程控制

随着5G+工业互联网技术的发展,利用5G技术的低时延、高带宽等特点,结合高清视频回传、AI、机器视觉、边缘计算等技术,能够实现在地面控制室以5G方式操控天车作业,使提升作业安全和作业效率,降低作业强度,改善作业环境。以某钢铁公司的5G天车远程控制及边缘云项目为例,阐述我国5G+工业互联网的现状,冶金行业5G+远程控制的应用场景需求和难点,并结合落地应用的个性化开发,说明其实现原理及解决方案。

5G推进ADAS和自动驾驶发展进程

5G能克服当前V2X技术的局限。通过在自动驾驶车辆上搭建车载5G网关,并推动边缘计算与自动驾驶融合,将推进ADAS和自动驾驶技术的发展,并为提升自动驾驶系统交通安全性提供保障。

5G导盲镜,让盲人聆听世界

将AI处理放在边缘计算,利用5G低时延、大带宽打造智能视觉辅助系统,利用5G切片技术为导盲镜提供专属网络保障,帮助盲人"看见"世界我国是世界上视障人士最多的国家,他们在出行、社交、工作、学习等诸多方面存在障碍。随着社会发展和医学的进步,他们对于视力恢复和视障辅助技术的需求也越来越强烈,亟待利用最新的科学知识和设备,研究新型的康复和辅助技术和设备,帮助视障人士实现接近常人的生活。

前沿科技动态

美国海军利用数字孪生技术开发舰艇监测系统。据美国海上系统司令部网2021年9月1日消息,美国海军正在开发旨在利用数字孪生技术提升舰队维修能力的新型舰艇健康监测系统。据悉,该系统将为潜艇和航母的机械及船体结构配备传感器,利用边缘计算和数据特征进行辅助数据收集,使用机器学习算法判断运行状态,同时借助数字孪生技术预测未来可能发生的故障情况。此外,该系统预计于2022年1月在自防御试验舰上完成安装、测试和数据收集。

移动地理信息系统技术发展的3个时代

为了明晰的理清移动地理信息系统技术发展脉络,本文简述了信息技术变革是如何推动该技术向嵌入式时代、移动互联网时代、智能物联网时代不断演变,并依次分析了每个时代的技术架构及其典型应用,在此基础上提出了集成全球导航定位、5G、人工智能和计算机视觉等信息技术于一体的新一代移动地理信息系统概念,分析了其具备的泛在化、实时化、智能化特征,论述了支撑3大特征的跨平台内核、同步定位与全息高精度导航地图、语义地图和智能决策3种核心技术,总结其发展和应用的变化趋势,对后续移动GIS的发展有一定的指导意义。