基于安全与低能耗的传感云边缘协同优化策略

多传感器传感网数据采集效率低下,且大量数据在传感云处理存在数据泄露风险。基于此,首先设计了一种安全、节能及高效的分布式边缘协同传感网资源选择架构,提出了一种边缘协同分析节点选择(ECANS)方案。通过对用户请求的分析,获取传感网节点的选择策略,以降低传感节点数据采集的时延和能耗。其次,构建了一种最大化隐私熵的边缘协同传感网隐私保护数据卸载模型,并通过智能启发式算法得到隐私熵最大的边缘资源选择策略。实验结果表明,与ENS数据采集方案相比,ECANS方案使节点时延与能耗分别降低了56.71%和57.66%;在边缘资源选择阶段,与GA资源选择方案和PSO资源选择方案相比,最大化隐私熵模型使系统隐私熵分别提高32.07%及15.36%;与不引入no-EC相比,传感网节点时延和能耗平均降低了46.92%与11.26%。

基于云-雾-边缘协同的变电站图模自动更新控制研究

在能源互联网的背景下,由于海量感知层节点的接入,能源互联网的数据量和数据类型急剧增长,集中数据处理对变电站图模的更新产生了较大影响。为此,提出一种基于云-雾-边缘协同的变电站图模自动更新控制措施。设定间隔规则和存储规则,重设雾层,采用应用层、雾层和云层的3层配置方法,处理应用层和中心云节点之间的数据计算,雾端计算能够代替云层计算的全部或部分功能,从而有效降低了图模自动更新处理对计算设备的性能要求。基于此,重新分配云层数据,并自动更新不同层级信息素,完成变电站图模自动更新控制。实验结果表明:当信息采集点接入量增多时,研究方法应用下信息承载量仍高于1000kbit,在实验过程中该方法的平均执行耗时始终低于0.4s。实验结果说明该方法能够在数据量显著增加的情况下,保持平稳的数据更新,并且稳定输出。

云—雾—边缘协同的数字孪生制造系统仿真过程动态扰动响应方法

鉴于现有仿真技术对制造过程动态响应能力不足,数字孪生技术为仿真系统对制造过程的动态映射提供了解决方案,但仍存在设备运行过程中动态扰动识别困难且扰动识别模型的训练过程受制于计算和数据资源,导致耗时较长,以及用于识别动态扰动和构建约束条件的数据为离线或半离线状态,不能满足实时响应要求的问题。针对以上问题,提出一种基于云—雾—边缘协同的数字孪生制造仿真过程动态扰动响应方法。在云端使用公共数据集训练普适化模型并使用边缘端数据训练个性化模型来提升扰动识别精度,雾端通过部署云端训练的个性化模型保证扰动识别速度,同时将识别的扰动更新到数字孪生仿真模型中。边缘端负责采集实时信号并上传至雾端。经实验验证,扰动约束更新机制能够准确更新扰动,从而对运行过程中的扰动做出快速响应。

云/边缘协同的轴承故障诊断方法

现有轴承故障诊断技术存在以下问题:①传统诊断方法需要人工提取特征,耗时长,诊断结果不稳定;②卷积神经网络诊断方法需要大量的计算资源和较长的训练时间,与故障诊断的实时响应要求存在矛盾。针对以上问题,提出一种云/边缘协同的实时轴承故障诊断方案。经过实验验证,该方案在拥有少量样本情况下与不进行云/边缘协同相比可大幅提高诊断准确率,并节约大量的训练时间。通过改进的轴承故障诊断算法达到了较高的故障诊断准确性,并通过模型的迁移学习与边缘端协同,增强了故障诊断算法对个性化应用的适应性和故障诊断的实时性。

边缘协同的轻量级隐私保护分类框架

针对边端计算环境下存在感知图像数据泄露与隐私保护分类框架计算低效的问题,提出一种边缘协同的轻量级隐私保护分类框架(PPCF),该框架支持加密特征提取和分类,在边缘节点协同分类过程中实现对数据传输和计算过程的隐私保护。首先,基于加性秘密共享技术设计一系列安全计算协议;在此基础上,两台非共谋的边缘服务器协同执行安全卷积、安全批量归一化、安全激活、安全池化等深度神经网络计算层以实现PPCF。理论与安全性分析证明了PPCF的正确性和安全性,性能评估结果显示,PPCF可达到与明文环境等同的分类精度;与同态加密和多轮迭代计算方案相比,PPCF在计算开销和通信开销方面具有明显优势。

基于边缘协同计算的超声云检测系统设计

设计基于边缘协同计算的超声云检测系统,介绍系统整体架构、关键技术和实验结果,指出该系统可合理利用带宽资源均衡负载,有效降低云计算传输和处理时延,提高用户满意度。

边缘协同赋能工业互联网平台发展的方法与路径

互联网技术的普及与应用已经成为时代的主流,随着5G时代的到来以及大数据、云计算等技术的日趋成熟,边缘协同赋能成为一种新的趋势,并不断助力工业互联网平台的发展,推动工业体系的不断完善,为我国当前经济的稳定与发展贡献力量。基于以上背景,文章探讨了边缘协同赋能工业互联网平台发展的方法和路径,具有十分重要的时代意义和现实价值。

基于位置预测的智慧公路边缘任务协同机制

近年来智慧公路为用户提供了道路监测、辅助驾驶等新型服务,但随之而来的是数据流量爆炸式的增长,这对网络的承载能力带来了极大的考验。随着5G和移动边缘计算技术的成熟,海量任务不必集中在云端处理,边缘侧的协同处理成为一种较好的选择。为了在车辆高速移动场景下为用户提供高效可靠的服务,该文提出一种基于位置预测的智慧公路边缘任务协同(CETLP)机制。首先,结合智慧公路场景下车辆运动特点,建立面向时延和负载均衡的边缘任务协同模型。进而,针对任务时延最小化以及网络负载均衡等目标,提出一种基于深度强化学习的边缘任务协同算法,对海量任务的协同策略进行求解。仿真结果表明,所提机制能够在保证网络负载均衡的情况下降低服务时延。

面向边缘智能的协同推理综述

近年来,信息技术的不断变革伴随数据量的急剧爆发,使主流的云计算解决方案面临实时性差、带宽受限、高能耗、维护费用高、隐私安全等问题.边缘智能的出现与快速发展有效缓解了此类问题,它将用户需求处理下沉到边缘,避免了海量数据在网络中的流动,得到越来越多的关注.由于边缘计算中资源性能普遍较低,通过资源实现协同推理正成为热点.通过对边缘智能发展的趋势分析,得出边缘协同推理目前仍处于增长期,还未进入稳定发展期.因此,在对边缘协同推理进行充分调研的基础上,将边缘协同推理划分为智能化方法与协同推理架构2个部分,分别对其中涉及到的关键技术进行纵向归纳整理,并从动态场景角度出发,对每种关键技术进行深入分析,对不同关键技术进行横向比较以及适用场景分析.最后对动态场景下的边缘协同推理给出值得研究的若干发展方向.

协同边缘网络中智能计算卸载与资源优化算法

针对具有依赖关系的计算密集型应用任务面临的卸载决策难题,提出了一种基于优先级的深度优先搜索调度策略。考虑到用户能量受限和移动性,构建了一种联合用户下行能量捕获和上行计算任务卸载的网络模型,并在此基础上建立了端到端优化目标函数。结合任务优先级及时延约束,利用深度强化学习自学习的优势,将任务卸载决策问题建模为马尔科夫模型,并设计了基于任务相关性的Dueling Double DQN(D3QN)算法对问题进行求解。仿真数据表明,所提算法较其他算法能够满足更多用户的时延要求,并能减少9%~10%的任务执行时延。

基于深度强化学习的边缘网络内容协作缓存与传输方案研究

为了应对第五代无线通信网络中数据吞吐量急剧增加的问题,移动边缘缓存成为了一种有效的解决方案。它通过在边缘设备上存储网络内容,减轻回程链路和核心网络的负担,缩短服务时延。到目前为止,大多数边缘缓存研究主要优化协作内容缓存,忽略了内容传输的效率。研究超密集网络的内容协作边缘缓存与无线带宽资源的分配问题,通过余弦相似度和高斯相似度求解基站之间总的相似度,将网络中的小基站根据总相似度进行分组,把缓存和无线带宽分配问题建模成一个长期混合整数的非线性规划问题(LT-MINLP),进而将协作边缘缓存与带宽分配问题转换为一个带约束的马尔可夫决策过程,并利用深度确定性策略梯度DDPG模型,提出了一种基于深度强化学习的内容协作边缘缓存与带宽分配算法CBDDPG。提出的基站分组方案增加了基站之间文件共享的机会,提出的CBDDPG算法的缓存方案利用DDPG双网络机制能更好地捕捉用户的请求规律,优化缓存部署。将CBDDPG算法与三种基线算法(RBDDPG、LCCS和CB-TS)进行了对比实验,实验结果表明所提方案能够有效地提高内容缓存命中率,降低内容传递的时延,提升用户体验。

电镜图像的量子衍生协同式边缘滤波

针对冠状病毒电镜图像特点及其轮廓提取、目标检测和噪声抑制的综合处理需求,研究了量子衍生边缘滤波机制及协同策略。从像素的双量子比特态表示与量子测量及结果检验方式出发,结合力场转换与量子衍生中值滤波,构建了量子衍生协同式边缘滤波框架及实施路线。实验分析了边缘滤波框架中的协同策略及融合效果,对比验证了量子测量结果检验方式的有效性。实验表明:冠状病毒电镜图像经过量子衍生协同式边缘滤波处理后,提升了形态学分析的质量条件。

基于边缘云协同网络的数据存储容灾备份仿真

为了提高集中式网络的请求响应效率,提出并设计了边缘云协同数据存储容灾备份方案。通过将云核心网络的数据存储功能推向边缘网络,使其协同完成用户端的请求需要,降低回传链路压力和响应时间。数据存储策略融合了热度数据生命期与流行度两种指标对用户端兴趣数据进行预测,并结合存储命中率与存储溢出作为存储更新的约束条件,对边缘网络中数据进行动态调整。考虑到网络故障对数据安全带来的影响,设计了数据存储容灾备份框架,根据网络数据更新采取动态备份机制,为了数据备份过程中数据恢复成本与恢复时间的联合求解,引入粒子群算法搜索最优备份策略。仿真结果表明,所设计的数据存储容灾备份方案对用户数据倾向具有准确的预测度,能够对边缘网络数据存储进行准确的动态更新,合理的容灾备份,同时有效提高边缘云网络的协同性、高效性与数据安全性。

支持边缘端—云端协同工作的群组命令传输算法

Internet是连接云端与分布在不同区域边缘端的重要传输载体,其尽力而为的服务模式在支持群组控制命令传输时,会造成快速消耗网络资源及路径竞争等问题。首先,把Internet群组控制命令传输问题转换为不相交带约束的多Steiner树问题(constrainted multi-Steiner trees with disjoint problem,CMSTDP),并提出一种改进型遗传算法。该算法聚焦于提升全局搜索能力和缓解路径竞争两个方面。实验从群组命令传输成功率、收敛延时比及解误差率三个方面验证,该算法适合应用于边缘端—云端之间的群组命令传输。

边缘计算:万物互联时代新型计算模型

随着物联网的快速发展和4G/5G无线网络的普及,万物互联的时代已经到来,网络边缘设备数量的迅速增加,使得该类设备所产生的数据已达到泽字节(ZB)级别.以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代,其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据,主要表现在:1)线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据;2)从网络边缘设备传输海量数据到云中心致使网络传输带宽的负载量急剧增加,造成较长的网络延迟;3)网络边缘数据涉及个人隐私,使得隐私安全问题变得尤为突出;4)有限电能的网络边缘设备传输数据到云中心消耗较大电能.为此,以边缘计算模型为核心的面向网络边缘设备所产生海量数据计算的边缘式大数据处理应运而生,其与现有以云计算模型为核心的集中式大数据处理相结合,即二者相辅相成,应用于云中心和网络边缘端的大数据处理,较好地解决了万物互联时代大数据处理中所存在的上述问题.边缘计算中的"边缘"是个相对的概念,指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源.边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行.首先系统地介绍边缘计算的概念和原理;其次,通过现有研究工作为案例(即云计算任务迁移、视频分析、智能家居、智慧城市、智能交通以及协同边缘),实例化边缘计算的概念;最后,提出边缘计算领域所存在的挑战.该文希望能让学界和产业界了解和关注边缘计算,并能够启发更多的学者开展边缘式大数据处理时代边缘计算模型的研究.

天基边缘计算系统设计及关键技术

卫星具有覆盖范围广、抗灾害性强等特点,随着卫星研制与发射成本的不断降低,推动卫星与地面移动通信网络、物联网(IoT)、云计算中心深度融合,构建天地一体化网络和应用架构,已成为航天发展的重要方向。随着地面多用户、大数据量的接入,亟须开展卫星在轨数据处理技术相关研究,提升卫星的在轨服务能力和质量。本文提出了对卫星计算资源进行整合,构建天基边缘计算系统,并提出了天基边缘计算的3种资源管理策略和4种平台部署协同模式。此外,对天基边缘计算的优势和还需解决的关键技术进行了分析,并搭建了天基边缘计算原型系统,对不同计算卸载策略性能进行了分析。

一种云边协同的工业应用云化方案

随着工业互联网与云计算应用的快速发展,云技术与制造型企业的业务合作不断加深,边缘计算作为构筑在边缘设备上的云技术平台,可为制造型企业提供低延时、可定义、自组织、标准开放的分布式云服务。针对边缘计算技术在工业生产中的以上特点,首先综述工业应用传统本地部署模式并分析其痛点与需求,随后结合边缘计算的技术优势从工业应用角度展开分析,并对边缘计算技术的应用场景进行了讨论。

基于时延和能耗约束的感知数据协作卸载策略研究

研究了物联网感知数据边缘卸载问题,即多个边缘节点相互协作,将原本需要发送给云中心的感知数据全部或部分卸载,以保护数据隐私与提升用户体验。在协作卸载过程中,感知数据传输以及边缘节点之间的信息交互会消耗系统资源,产生协作代价。如何在保持较低协作代价的基础上提高感知数据的卸载比例是一个具有挑战性的问题。首先,将该问题表述为一个满足网络时延和系统能耗约束的感知数据卸载比例和协作规模联合优化问题。其次,提出了一种基于约束投影和变量分裂的分布式交替方向乘子法(ADMM,alternating direction method of multipliers)进行求解。最后,使用MATLAB进行仿真实验,数值结果表明,与分布式优化算法(DOA,distributed optimization algorithm)、公平合作算法(FCA,fairness cooperation algorithm)和多子任务到多服务器卸载方案(MTMS,multi-subtasks-to-multi-servers offloading scheme)相比,所提方法在网络时延和能耗上均有较大优化。

区块链赋能5G共建共享技术研究

5G投资巨大,运营商之间的5G基础设施共建共享有利于在实现预定网络质量和网络覆盖的情况下,节约5G投资成本。区块链具有分布式链式存储、链上数据不容易被篡改等特点,适用于为存在竞合关系的运营商提供可信任记账功能从而赋能5G共建共享、促进行业良性发展。首先对5G技术和区块链技术进行了简单描述;然后对区块链赋能跨运营商5G合作的典型应用进行了简述;最后对区块链与5G技术融合的方向进行了展望。

一种海上智能油气田应用系统的微服务架构设计

大型多层级企业在进行信息化与智能化建设过程中,一方面探索IT技术为企业生产流程与管理带来的持续转变,另一方面也在分析信息化成果如何持续积累与多方面复用,所以在微服务设计过程中通过业务中台与技术中台战略,进行业务聚合与服务积累。文章以中海油某智能油田综合管理平台建设为例,介绍一种结合能源行业特点的智能油田综合管理系统设计实践。