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基于位置预测的智慧公路边缘任务协同机制

电子与信息学报 2023年第4期45卷 1154-1162页

作者：邵苏杰柴睿均郭少勇吴双王智立邱雪松北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 国网宁夏电力有限公司银川750001

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... 详细信息

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。

关键词：移动边缘计算边缘协同深度强化学习智慧公路位置预测

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边缘协同无线传感器网络性能优化方法研究

边缘协同无线传感器网络性能优化方法研究

作者：张占平兰州交通大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSN)作为物联网感知层的核心，实现了信息世界与物理世界的融合。目前，为了提高WSN节点利用率及采集数据的完整性，大多数的WSN节点被配置了多个传感器。然而，由于低成本的WSN节点在计算、通... 详细信息

无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSN)作为物联网感知层的核心，实现了信息世界与物理世界的融合。目前，为了提高WSN节点利用率及采集数据的完整性，大多数的WSN节点被配置了多个传感器。然而，由于低成本的WSN节点在计算、通信、存储方面受限，导致数据采集冗余度高，数据采集效率低下，且WSN节点很难为采集的密集型数据提供计算及存储资源。传感云通过强大的云服务器扩展了WSN节点计算、存储方面的不足，但也带来了高响应时延、低数据安全和隐私问题。而边缘计算作为高性能、低延迟、高带宽的新型计算范式，能够把云计算的资源下沉到网络边缘，并高效处理海量数据，这为提高WSN性能提供了一种新的方案。针对WSN的上述问题，本文结合边缘计算，对无线传感器网络进行了性能优化研究，主要包括以下几个方面:　　第一:针对多传感器WSN数据采集冗余度高问题，提出了一种边缘协同分析数据采集优化方案。首先，提出了一种基于字母编码的数据编码方法(LetterCoding，LC)，确保传感节点数据与请求数据长度的一致性，便于计算数据质量。其次，设计了一种边缘协同分析节点选择算法(EdgeCooperativeAnalysisNodeSelection，ECANS)，通过分析数据请求任务与节点的相关度，在最大化数据质量前提下得到数据采集的最佳策略;最后，考虑到多个数据采集任务在相同时隙并发执行，相同数据被重复采集，导致节点时延、能耗增加问题，在ECANS算法基础上、提出一种基于LRU-K(LeastRecentlyUsedKtimes)缓存策略的边缘协同分析数据采集算法ECANS-LRUK(EdgeCooperativeAnalysisNodeSelectionbasedLRU-K)，实现不同数据采集任务间的数据共享，进一步降低了数据采集的时延及能耗。实验证明，本文所提数据采集方案，在时延和能耗方面均优于其他数据采集方案。　　第二:针对WSN节点计算及存储资源受限，无法处理已采集的密集型数据问题，提出了一种分布式边缘协同资源选择方案(DistributedEdgeCollaborativeResourceSelection，DECRS)，为资源受限的WSN节点提供计算与存储资源。首先，对密集数据分块，然后根据密集型数据的信息及边缘服务器的状态建立隐私熵、时延及能耗的联合优化模型，最后通过智能启发式算法得到边缘资源选择的最优策略。实验证明，所提密集型数据卸载方案在时延、能耗、隐私熵及联合开销方面均优于其他策略。

关键词：无线传感器网络边缘计算边缘协同数据采集资源选择

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基于信任计算的边缘计算节点任务协同研究

基于信任计算的边缘计算节点任务协同研究

作者：赵文思北京邮电大学

学位级别：硕士

和集中化数据处理的云计算模式相比,边缘计算具备自组网能力和任务自协调能力,其任务协同处理机制具有重要的研究价值。然而边缘计算环境本身的复杂性、动态性等也导致系统安全和性能问题变得愈发突出。为使边缘网络提供更好的服务,如... 详细信息

和集中化数据处理的云计算模式相比,边缘计算具备自组网能力和任务自协调能力,其任务协同处理机制具有重要的研究价值。然而边缘计算环境本身的复杂性、动态性等也导致系统安全和性能问题变得愈发突出。为使边缘网络提供更好的服务,如何实现一个安全可信的计算资源共享的环境,进行高效合理的任务迁移决策,已经受到研究者越来越多的关注。本文针对边缘计算任务协同环境中对可信与高效的需求,主要展开了两方面的研究:首先,为了满足在开放的边缘计算协同环境中,对节点可靠性日益增长的需求,本文研究了一种边缘计算节点的多维信任评估模型。该方法基于多个维度对节点信任值进行综合计算,提高了节点抗恶意攻击的能力,并且很好地避免了制约任务完成度的节点的加入。在此基础上,提出基于K-Means聚类的双重过滤算法,以有效过滤了任务相似度低和恶意设备的反馈。此外,整体算法设计的低复杂度保证了信任机制是轻量级的,适用于大规模边缘计算环境。最后,通过仿真分析了信任计算的实验结果,证明了我们的信任计算机制在可靠性和健壮性均有较好表现。其次,为了解决在多用户多任务的协同场景下进行高效任务迁移的问题,本文进一步提出了一种边缘计算可信协同任务迁移算法。该算法充分考虑任务内的依赖关系,对复杂任务的细粒度迁移场景进行了建模,研究了任务迁移环境中的计算模型、排队模型等。针对优化整体任务相应时间的任务迁移方案进行了研究,设计了一种融合信任与贪心特性的混合遗传算法,以提高任务迁移的高效性与可靠性,保障协同任务环境中的信任需求。最后,通过仿真实验进行验证了算法的有效性。总之,本文研究了边缘计算协同任务环境中的节点可信与任务迁移问题,旨在提升边缘协同环境的可信与高效,解决边缘计算面临的任务协同问题。

关键词：边缘计算边缘协同任务迁移信任评估 K-means

边缘协同赋能工业互联网平台发展的方法与路径

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中国高新科技 2021年第15期 57-58页

作者：杨文峰贵州航天云网科技有限公司

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... 详细信息

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。

关键词：边缘协同工业互联网平台方法

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基于边缘协同计算的超声云检测系统设计

医学信息学杂志 2019年第7期40卷 40-44页

作者：刘敏李鹏唐县中医医院超声科保定07100 河北大学附属医院超声科保定07100

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。

关键词：远程诊断超声云资源均衡边缘协同

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天基边缘计算系统设计及关键技术

上海航天（中英文） 2022年第4期39卷 139-146页

作者：张飞陈小前曹璐覃江毅汤敏郭鹏宇冉德超军事科学院国防科技创新研究院北京100071

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,... 详细信息

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。

关键词：天基边缘计算云-边-端架构计算卸载云计算边缘协同

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面向5G超密集蜂窝网络的边缘需求响应研究

面向5G超密集蜂窝网络的边缘需求响应研究

作者：高庆航江西师范大学

学位级别：硕士

随着物联网(Io T)和网络通讯技术的发展,大量的信息以各种形式发送、传输、处理,影响着人们生产生活的方方面面。5G技术的兴起推动了移动边缘计算(MEC)的发展,有效缓解了移动用户端的资源有限和云端处理时延较长的问题,但也存在信号易... 详细信息

随着物联网(Io T)和网络通讯技术的发展,大量的信息以各种形式发送、传输、处理,影响着人们生产生活的方方面面。5G技术的兴起推动了移动边缘计算(MEC)的发展,有效缓解了移动用户端的资源有限和云端处理时延较长的问题,但也存在信号易损耗等挑战。增大基站的密度有利于降低损耗,超密集蜂窝网络正因此逐步成为了5G蜂窝网络的核心特征之一。而大面积、高密度的基站部署势必带来如边缘资源利用、系统能源消耗等新型边缘需求响应问题。超密集蜂窝网络环境下的边缘需求响应(EDR)过程是典型的资源分配问题,在硬件上涉及物理设施的部署与开启策略,在实际应用中涉及边缘用户和服务设施之间多对多的资源调度。现有研究主要存在以下不足:(1)在通过调整物理设施状态以优化边缘资源利用率的研究中,对用户密度、用户流动性及环境因素影响考虑不周;(2)在涉及边缘服务端负载均衡的研究中,主要围绕边缘服务器的选择次数相对均衡,忽略了用户任务的差异性和边缘服务器的异构性;(3)在通过排队论进行系统建模的过程中,部分学者使用了M/M/1排队模型,忽略了调度算法对任务到达过程中马尔可夫性质的影响;(4)在边缘协同过程中,对服务器之间协作处理计算任务的动机与信任问题考虑不足。结合以上不足,本文从边缘用户和边缘设施提供商两个角度联合研究了边缘需求响应过程,研究主要包含以下2个方面:(1)基于UCB和动态规划的两阶段边缘需求响应研究。在用户端,从时延和信息发送能耗两个角度入手,并将其表示为用户成本。用户成本将影响用户体验质量(Qo E),进而影响服务器选择过程。在边缘服务器端,从物理设施开启策略和任务执行过程的资源分配两个角度着手,考虑了用户密度、用户任务差异性以及服务设施异构性的影响,以提高边缘资源利用率和边缘系统负载均衡、并降低系统能耗。本文引入了强化学习中的UCB算法,以更具体地量化相关指标。在线学习与动态规划相结合,为两阶段边缘需求响应过程更新选择。(2)基于区块链和VCG拍卖的协作式边缘计算研究。作为边缘需求响应过程的深化,边缘协同有利于进一步优化边缘端的资源利用。在现实场景下,每个边缘服务器可能分属于不同的边缘设施提供商,边缘服务器之间的协作可能面临信任和动机不足的问题。本文结合区块链和VCG拍卖理论进一步考虑了协作式边缘计算的内部协作和激励协作,并就协作过程中可能出现的分叉攻击进行说明以提出解决方案。通过在墨尔本中心商务区的EUA数据集上展开实验,验证了提出的方法可以在保证用户体验质量的基础上,提高边缘资源利用率和边缘系统的负载均衡、降低系统能源消耗。

关键词：超密集蜂窝网络边缘需求响应边缘协同资源分配负载均衡

网联自动驾驶中感知图像隐私目标分类与检测方法

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网联自动驾驶中感知图像隐私目标分类与检测方法

作者：周永洁贵州大学

学位级别：硕士

网联自动驾驶车辆融合丰富的传感器对周围环境进行精确感知,结合深度卷积神经网络算法检测复杂场景中感知图像目标的类别和位置,从而决策和调整车辆的驾驶行为。为了节省计算和能源资源,车辆将复杂的分类和检测计算任务外包至边缘服务... 详细信息

网联自动驾驶车辆融合丰富的传感器对周围环境进行精确感知,结合深度卷积神经网络算法检测复杂场景中感知图像目标的类别和位置,从而决策和调整车辆的驾驶行为。为了节省计算和能源资源,车辆将复杂的分类和检测计算任务外包至边缘服务器。但是,由于边缘服务器是半可信的,含有隐私信息的感知图像在边缘服务器执行传输和计算任务的过程中会面临着严重的数据隐私泄露风险。因此,本文从感知图像目标分类和检测两个方面对网联自动驾驶中感知图像隐私计算技术进行研究,主要研究工作如下:(1)针对边缘计算环境下感知图像目标分类中的类别隐私泄露与隐私目标分类框架计算低效的问题,构造一种边缘协同的轻量级隐私目标分类框架,在两台边缘服务器协同分类过程中实现对感知图像传输和计算过程的隐私保护。车辆只需要对感知图像执行像素级随机拆分和传输的任务,不再需要与服务器在线协同计算,两台边缘服务器就能协同实现端与端的隐私目标分类,同时也不需要对中间计算过程的结果执行解密操作。首先,基于加性秘密共享技术设计一系列具有神经网络功能函数的安全计算协议,在此基础上,两台非共谋的边缘服务器协同执行安全卷积层、安全批量归一化层、安全激活层、安全池化层、安全全连接层等一系列安全深度神经网络计算层以构造边缘协同的轻量级隐私目标分类框架。完备的理论分析所设计构造的协议和框架的正确性、安全性、复杂性,所构造框架可以同时保护图像特征、类别结果和神经网络模型参数等隐私,也能够同时实现目标分类的正确性和安全性,而且其计算和通信复杂度均优于现有研究。(2)针对边缘计算环境下感知图像目标检测中的类别和位置隐私泄露与隐私目标检测框架计算低效的问题,构造一种边缘协同的轻量级隐私目标检测框架,在边缘协同检测过程中实现对图像特征的安全提取、安全分类以及安全检测。特别地,设计一种安全目标锚框聚类预测方法,实现目标锚框的安全提取过程。提出一种安全目标分类与回归的方法,在多目标检测的复杂场景和图像隐私不被泄露的前提下,安全高效执行多目标分类与回归任务。此外,提出安全目标上采样和安全自适应特征融合方法,实现安全提高图像特征分辨率和安全融合图像特征的过程。基于以上基础,最后构造一种边缘协同的轻量级隐私目标检测框架。理论分析所构造方法和框架的正确性、安全性、复杂性,不仅能够实现目标检测的正确性,还能够有效保护感知图像的类别和位置隐私,而且具有明显的计算和通信复杂度优势。(3)使用真实场景KITTI自动驾驶数据集对所构造的轻量级隐私目标分类框架和隐私目标检测框架进行仿真实验,并基于主流复杂的Res Net和YOLOv3-SPP网络模型进行实验评估。仿真结果显示,所构造框架均达到与明文模型下同等的分类和检测精度,计算误差均控制在10范围内。此外,所构造框架的计算复杂度与明文模型同阶,通信复杂度均控制在常数轮。与同态加密和多轮迭代计算方案相比,所构造框架的计算成本更低,通信开销也在可接受范围内,具有明显的分类和检测效率优势,计算和通信开销均优于现有工作。在整个隐私计算中,两台边缘服务器和敌手均不能窃取到完整的图像特征、神经网络模型参数、类别与检测结果等隐私。

关键词：网联自动驾驶边缘协同隐私保护目标分类目标检测加性秘密共享

一种海上智能油气田应用系统的微服务架构设计

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科技创新与应用 2022年第16期12卷 105-108页

作者：高静安创锋刘欢田迪中海石油(中国)有限公司秦皇岛32-6/渤中作业公司天津300452 中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司天津300452

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... 详细信息

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。

关键词：边缘协同智能油田框架设计