1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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    6G 赋能智慧物联网技术与应用* 栏目所有文章列表
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    1. 6G赋能智慧物联网技术与应用专题序言
    许威, 李春国, 康嘉文, 杨照辉, 熊泽辉, 刘文
    计算机科学    2022, 49 (6): 1-2.   DOI: 10.11896/jsjkx.qy20220601
    摘要935)      PDF(pc) (1110KB)(809)    收藏
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    2. 空中智能反射面辅助边缘计算中基于PPO的任务卸载方案
    谢万城, 李斌, 代玥玥
    计算机科学    2022, 49 (6): 3-11.   DOI: 10.11896/jsjkx.220100249
    摘要1242)      PDF(pc) (2653KB)(1090)    收藏
    针对6G时代“智慧物联网”边缘计算系统中障碍物阻挡对任务卸载性能的影响,提出了一种无人机搭载智能反射面(Reconfigurable Intelligent Surfaces,RIS)辅助的计算任务部分卸载方案。首先,在满足用户传输功率、无人机高度、任务卸载比例限制的条件下,通过联合优化时隙分配、任务卸载比例、无人机高度、RIS相移和用户传输功率,建立用户总能耗最小化问题;其次,将该非凸优化问题分解为4个子问题,使用深度强化学习中的近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)方法确定时隙分配策略;最后,将每个训练时间步作为一次求解,基于交替迭代方法和连续凸逼近方法得到问题的优化解。仿真结果表明,基于PPO的算法训练速度较快其用户总能耗比采用全部卸载方案的能耗减少了约23%,比采用无人机高度固定方案的能耗减少了约5.3%。
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    3. 超密集物联网络中多任务多步计算卸载算法研究
    周天清, 岳亚莉
    计算机科学    2022, 49 (6): 12-18.   DOI: 10.11896/jsjkx.211200147
    摘要1209)      PDF(pc) (2370KB)(907)    收藏
    随着物联网(Internet of Things,IoT)的迅速发展,各种物联网移动设备(IoT Mobile Device,IMD)需要处理越来越多的计算密集型和延迟敏感型任务,这给移动边缘计算网络带来了新的挑战。为了应对这些挑战,装备移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的超密集物联网应运而生。在该网络中,IMD可将计算密集型任务卸载至边缘计算服务器上进行处理,从而节省自己的计算资源并降低能耗。然而,这样会造成额外的传输时间,进而导致更高的延迟。为了均衡能耗与时延,针对多用户多任务的超密集物联网络,提出了一个最小化能耗和时延的均衡问题,以联合优化用户(IMD)关联、计算卸载和资源分配。为了进一步平衡网络负载,充分利用计算资源,在问题建模时采用多步计算卸载。最后,利用智能算法——自适应粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO) 对所提问题进行求解。相比传统粒子群算法,自适应粒子群算法能降低20%~65%的总开销。
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    4. RIS辅助双向物联网通信系统性能分析
    董丹丹, 宋康
    计算机科学    2022, 49 (6): 19-24.   DOI: 10.11896/jsjkx.220100064
    摘要949)      PDF(pc) (2608KB)(930)    收藏
    可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)可以智能地调整无线传播环境来显著提升通信性能,相比传统的中继系统具有成本低、功耗低、易部署等特点,被视为6G的潜在关键技术之一。由于RIS可以动态地改变无线电波的相位特征,通过合理地调整相移可以实现网络的可伸缩性,灵活服务于网络中海量的物联网节点。为了进一步提升RIS辅助物联网传输系统的性能,提出了一个由RIS辅助物联网通信的双向传输系统,通过引入全双工技术和自干扰消除技术,有效提高了系统容量和传输效率。推导了所提系统的中断概率、平均误码率和平均信道容量的解析表达式,得到了系统性能与系统中RIS反射单元的数量等系统参数之间的函数关系。蒙特卡洛仿真验证了推导的准确性和所提方案的性能优势。
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    5. 基于5G毫米波通信的高速公路车联网任务卸载算法研究
    邱旭, 卞浩卜, 吴铭骁, 朱晓荣
    计算机科学    2022, 49 (6): 25-31.   DOI: 10.11896/jsjkx.211100198
    摘要865)      PDF(pc) (2417KB)(681)    收藏
    随着车联网的快速发展,不断涌现的新型车载任务对通信、计算能力提出了更高的要求。5G毫米波基站的大量部署为高速公路车辆用户提供了更加高速可靠的服务。同时,移动边缘计算技术将具有计算和存储能力的MEC(Mobile Edge Computing)服务器部署在用户终端周围,为车载任务提供计算服务的同时降低了传输时延。文中针对高速公路场景下车辆任务的卸载决策及通信资源分配问题,将计算及通信资源联合优化问题建模为0-1混合整数线性规划问题。首先,将原优化问题解耦为资源块分配子问题及卸载决策子问题;其次,使用注水算法及粒子群算法分别对子问题进行求解;最后,基于启发式算法对子问题进行迭代求解,以获得最优的资源块分配方案及卸载决策向量。仿真结果表明,该算法可在满足所有车载任务需求的同时最小化系统平均时延。
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    6. 面向6G可信可靠智能的区块链分片与激励机制
    王思明, 谭北海, 余荣
    计算机科学    2022, 49 (6): 32-38.   DOI: 10.11896/jsjkx.220400004
    摘要1016)      PDF(pc) (2887KB)(639)    收藏
    第六代 (6G) 无线通信网络将成为内生智能、泛在连接以及全场景互联互通的基座,是实现可信可靠智能的重要基础。区块链技术被认为是提升6G网络性能的去中心化赋能技术。未来区块链的共识节点将由海量边缘设备组成,并通过无线网络连接。然而,自利的边缘设备参与区块链共识过程仍面临着信息不完全对称、资源限制和异构无线通信环境的挑战。为此,提出了面向6G可信可靠智能的区块链分片与激励机制。为了最大化区块链分片的收益和可靠性,提出了基于实用拜占庭机制的区块链分片架构,同时设计了一个基于契约理论的激励机制。首先,通过分析基于实用拜占庭的片内共识机制及其区块在无线网络中的广播特性,构建了维护区块链分片网络的计算和通信的能耗模型;然后,为了提高系统可靠性和抵御恶意攻击的能力,提出了基于主观逻辑的信誉机制;最后,分别在信息完全对称和不完全对称的条件下求出了最优契约组合。该契约组合最大化区块链服务请求者的区块收益,同时满足预算可行性、个体理性和激励相容性。仿真结果表明,基于契约理论的激励机制能更可靠地激励边缘节点参与区块链共识过程,并从经济学角度有效地维护区块链的运行。
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    7. 面向铁路集装箱的高可靠低时延无线资源分配算法
    胥昊, 曹桂均, 闫璐, 李科, 王振宏
    计算机科学    2022, 49 (6): 39-43.   DOI: 10.11896/jsjkx.211200143
    摘要940)      PDF(pc) (1905KB)(608)    收藏
    智能集装箱系统通过信息的实时采集和传输,提高了集装箱的运转效率。为了保证集装箱终端的超可靠低时延通信,文中提出以短包的形式传输信息,研究多小区铁路集装箱终端上行传输系统的和速率最大化问题,提出了一个频谱资源分配策略,多个小区间共用频谱资源,小区内的终端通过竞争获取频谱。首先,采用博弈论模型构建这种竞争关系,并证明了纳什均衡解的存在,其最好的纳什均衡解就是系统和速率最大化的全局最优解;然后,设计了一种分布式迭代算法,该算法只需要局部信息交互,并在理论上证明了当平滑系数足够小时,算法能以任意高的概率收敛到最好的纳什均衡点;最后,对所提算法进行了仿真验证。仿真结果表明,所提算法的收敛速度较快,且优于BRD算法和No-regret算法。
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    8. Clustering-based Demand Response for Intelligent Energy Management in 6G-enabled Smart Grids
    Ran WANG, Jiang-tian NIE, Yang ZHANG, Kun ZHU
    计算机科学    2022, 49 (6): 44-54.   DOI: 10.11896/jsjkx.220400002
    摘要978)      PDF(pc) (3070KB)(722)    收藏
    As a typical industrial Internet of things (IIOT) service,demand response(DR) is becoming a promising enabler for intelligent energy management in 6G-enabled smart grid systems,to achieve quick response for supply-demand mismatches.How-ever,existing literatures try to adjust customers’ load profiles optimally,instead of electricity overhead,energy consumption patterns of residential appliances,customer satisfaction levels,and energy consumption habits.In this paper,a novel DR method is investigated by mixing the aforementioned factors,where the residential customer cluster is proposed to enhance the performance.Clustering approaches are leveraged to study the electricity consumption habits of various customers by extracting their features and characteristics from historical data.Based on the extracted information,the residential appliances can be scheduled effectively and flexibly.Moreover,we propose and study an efficient optimization framework to obtain the optimal scheduling solution by using clustering and deep learning methods.Extensive simulation experiments are conducted with real-world traces.Numerical results show that the proposed DR method and optimization framework outperform other baseline schemes in terms of the system overhead and peak-to-average ratio (PAR).The impact of various factors on the system utility is further analyzed,which provides useful insights on improving the efficiency of the DR strategy.With the achievement of efficient and intelligent energy management,the proposed method also promotes the realization of China’s carbon peaking and carbon neutrality goals.
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    9. 智能电网中基于优先级的预约式电动汽车充电管理研究
    张捷, 唐强, 刘朔晗, 曹越, 赵维, 刘韬, 谢士明
    计算机科学    2022, 49 (6): 55-65.   DOI: 10.11896/jsjkx.220200013
    摘要915)      PDF(pc) (3375KB)(650)    收藏
    电动汽车因排放的温室气体极少,在力图实现绿色交通的今天具有巨大应用潜力。然而,其充电时间长及充电拥挤等问题,极大地影响了电动汽车用户的出行体验。为优化电动汽车充电服务,充电站选择方案(于何处充电)及充电调度策略(于何时充电)成为了解决城市电动汽车充电问题的关键。面向以未来6G为承载的交通物联网应用,提出了一项考虑充电优先级(Charging Priority,CP)的抢占式充电调度策略。该策略以经典排队论为基础,允许充电优先级(由充电需求和剩余停车时长计算)较高的电动汽车以抢占的方式充电,最大限度优化充电时序。在CP充电调度策略的基础上,该方案进一步结合预约信息对充电站选择方案进行优化,为电动汽车选择充电行程时长(含一次充电行为)最短的充电站。其中,该方案要求电动汽车上传其充电预约信息以准确预测充电站的服务拥塞状态,从而高效地调配充电资源。方案的结果验证基于赫尔辛基城市交通场景,对充电网络进行了仿真模拟。结果表明,所提优化充电管理方案(CP充电调度策略及基于预约的充电站选择方案)能有效缩短电动汽车的平均充电行程时长,并在有限停车时长内为更多电动汽车提供完整的充电服务。
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    10. 面向6G的全景视频片划分优化编码算法
    杨桃雨, 徐媛媛, 谭增洁
    计算机科学    2022, 49 (6): 66-72.   DOI: 10.11896/jsjkx.220400034
    摘要716)      PDF(pc) (2872KB)(720)    收藏
    第6代无线通信的兴起为虚拟现实全景视频的发展提供了更广阔的前景。基于片的全景视频编码方案能够在相同网络带宽条件下提升全景视频的观看体验,片划分大小会影响视频传输的性能,与较小的片相比,采用较大的片能够降低编码冗余,但需传送更大区域来覆盖相同视口,这会造成更多的像素开销。目前已有片划分工作主要是针对矩形视口而设计的,而实际中,球型视频到二维平面的投影会对视口不同区域进行不同程度的拉伸,用矩形片覆盖不规则视口区域时像素开销计算更为复杂。针对这一挑战,文中提出了一种适用于用户真实视口的片划分算法。首先,分析了投影格式对视口区域造成的拉伸失真,并对在不同片划分下不规则视口区域的额外像素开销进行了推导;然后,通过权衡不同划片粒度编码单元的像素开销与编码效率的关系,提出了一种全景视频序列最优片划分编码方案;最后,通过与片划分穷举搜索法进行对比,验证了所提算法在较少的计算复杂度下能取得与穷举搜索法相当的传输效率。
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