基于强化学习的无小区大规模多天线架构下移动边缘计算卸载方法.pdf

大规模多接入边缘计算任务卸载算法.pptx 大规模多接入边缘计算任务卸载算法主讲人：目录01边缘计算概述02任务卸载基础03多接入边缘计算04大规模场景挑战05任务卸载算法研究06未来研究方向 边缘计算概述01 定义与特点边缘计算的定义分布式资源管理数据隐私保护低延迟特性边缘计算是一种分布式计算架构，将数据处理、存储和分析任务从中心云迁移到网络边缘。边缘计算通过在数据源附近处理数据，显著减少了数据传输时间，实现了快速响应。在边缘计算中，数据处理更靠近用户，有助于减少敏感数据传输，增强隐私保护。边缘计算支持分布式资源管理，允许更灵活地利用网络边缘的计算资源，优化任务分配。应用场景边缘计算在智能交通中实时处理车辆数据，优化交通流量，减少

2025-02-08 约4.88千字 46页立即下载

一种无小区大规模天线系统的AP选择方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113411105 B (45)授权公告日 2022.04.19 (21)申请号 202110491819.2 H04L 5/00 (2006.01)

2023-06-19 约7.32千字 6页立即下载

云原生边缘计算架构演进与大规模边缘场景应用实践.pptx ;目录;目录;快速发展的云原生边缘生态;边缘计算关键挑战;经典问题：RemoteClustersvs.RemoteNodes?;基于开源技术的云原生，实现了空前的标准化和生态繁荣;云原生边缘计算的价值;KubeEdge项目;KubeEdge社区-持续活跃引领创新;目录;KubeEdge架构;KubeEdge核心理念;KubeEdge架构-Cloud;KubeEdge架构-Edge;KubeEdge架构-DeviceManagementInterface;KubeEdge架构-EdgeMesh;KubeEdge架构-AI边云协同套件（Sedna）;目录;各行各业广泛落地的产业用户生态;智慧能源：

2024-07-31 约小于1千字 30页立即下载

移动边缘计算下基于深度强化学习的动态任务卸载策略研究.docx 移动边缘计算下基于深度强化学习的动态任务卸载策略研究一、引言随着移动互联网的飞速发展，移动设备产生的计算任务量呈现出爆炸性增长。传统的计算模式已无法满足日益增长的计算需求。为了解决这一问题，移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）技术应运而生。MEC通过在移动网络边缘提供计算、存储和通信等资源，将计算任务卸载到边缘服务器上，以降低延迟和提高用户体验。然而，由于移动设备的计算能力和网络环境的动态变化，如何实现动态任务卸载成为了一个重要且具有挑战性的问题。本文提出了一种基于深度强化学习的动态任务卸载策略，旨在解决这一问题。二、背景与相关研究 移动边缘计算通过将计算任务卸

2025-04-16 约4.99千字 10页立即下载

一种应对大规模问题的递归强化学习方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564890 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210190797.0 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人南京大学地址 210023 江苏

2023-05-07 约2.12万字 14页立即下载

5G通信移动传输中的大规模天线技术分析 .pdf 5G通信移动传输中的大规模天线技术分析摘要：移动数据活动的增长，即第四代移动通信系统4G，已经难以满足移动通信活动的增长需求，而5G作为下一代移动通信系统的基本目标是应对移动数据活动的增长，因为移动活动不同于移动活动，并从根本上解决了移动通信频谱和电源效率问题。大规模天线技术是利用无线通信技术空间资源、提高频谱效率和能效的重要手段，近几十年来，大规模天线技术一直是移动通信领域研究的核心。关键词：5G通信；移动传输；大规模天线技术引言我国移动数据业务量大幅度增加，4G已经不能满足移动通信发展需求，作为新一代的移动通信系统，5G有必要在无线传输技术等各个方面实施充分的变革，

2024-11-25 约4.01千字 5页立即下载

基于移动边缘计算的卸载策略研究.docx 基于移动边缘计算的卸载策略研究一、引言随着移动互联网的快速发展，移动设备的数据处理和计算需求日益增长。然而，由于移动设备的计算资源和能源限制，传统的云计算模式在处理大规模计算任务时往往面临延迟高、能耗大等问题。为了解决这些问题，移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）作为一种新兴的计算模式，被广泛应用于云计算与物联网的交叉领域。MEC通过在网络的边缘部署计算资源，实现了计算任务在靠近数据源的本地进行卸载和执行，从而大大降低了延迟和能耗。本文旨在研究基于移动边缘计算的卸载策略，以提高计算任务的执行效率和资源利用率。二、移动边缘计算概述 移动边缘计算是一种分布式计算

2025-01-21 约4.67千字 9页立即下载

一种大规模确定性网络中基于网络边缘流量整形调度方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114553782 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210108088.3 (22)申请日 2022.01.28 (71)申请人北京邮电大学

2023-05-11 约2.13万字 19页立即下载

基于智能优化算法的多小区大规模MIMO系统实时功率分配方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114884545 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210633566.2 (22)申请日 2022.06.06 (71)申请人黑龙江大学地址 150000

2023-05-14 约2.31万字 18页立即下载

深度强化学习赋能移动边缘计算：混合数据卸载的优化与创新.docx 一、引言 1.1研究背景与意义在数字化时代，移动设备的广泛普及和移动应用的迅速发展，深刻改变了人们的生活和工作方式。从日常的社交娱乐，如使用社交媒体分享生活点滴、观看高清视频、畅玩沉浸式游戏，到专业的工作场景，如移动办公、远程医疗诊断、智能物流调度等，移动设备都扮演着不可或缺的角色。据相关数据显示，到2025年，全球连接互联网的设备数量预计将从2019年的266.6亿激增至754.4亿台，每年这些设备产生的数据量超过847ZB。这一数据的急剧增长，充分体现了移动设备在当今社会的重要地位以及数据处理需求的爆发式增长。然而，移动设备在享受技术发展带来的便利时，也面临着严峻

2025-02-20 约3.51万字 27页立即下载

深度强化学习驱动的移动边缘计算任务卸载策略革新与实践.docx 深度强化学习驱动的移动边缘计算任务卸载策略革新与实践一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1移动互联网与物联网发展下的计算需求挑战随着移动互联网和物联网技术的飞速发展，各类智能设备如智能手机、平板电脑、智能穿戴设备以及大量的物联网传感器等接入网络的数量呈爆发式增长。国际数据公司（IDC）预测，到2025年全球联网设备数量将达到约750亿。这些设备在运行过程中产生了海量的数据，对计算能力提出了前所未有的高要求。以智能交通领域为例，自动驾驶车辆需要实时处理摄像头采集的路况信息、雷达感知的距离数据以及车辆自身的运行状态数据等，这些数据量巨大且要求即时处理，以确保车辆能够迅速做出

2025-04-07 约3.65万字 30页立即下载

基于大规模集群的运维架构设计.pptx 5G产业链发展及投资机遇分析基于大规模集群的运维架构设计

2024-03-15 约小于1千字 23页立即下载

2025-02-28 约2.88万字 41页立即下载

2024-12-26 约2.14万字 31页立即下载

基于强化学习和区块链的车联网计算卸载方法.docx 基于强化学习和区块链的车联网计算卸载方法 一、引言随着物联网、云计算及移动互联网技术的不断发展，车联网(VehicularNetwork)已经成为了当今研究的热点领域。车联网为车辆提供了更智能、更高效的交通环境，然而，车载设备在处理复杂计算任务时面临诸多挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于强化学习和区块链的车联网计算卸载方法。该方法旨在通过强化学习算法进行决策，将计算任务卸载到合适的计算节点上，同时利用区块链技术保证数据的安全性和可靠性。二、车联网背景及挑战车联网通过将车辆与周围环境进行连接，实现了车辆间的信息共享和协同驾驶。然而，车载设备在处理如自动驾驶、实时导航等复杂计算任务时

2025-02-15 约4.65千字 10页立即下载