雾计算网络场景下移动设备因其电池寿命有限而大大制约了其工作能力,简单的计算迁移方案已无法满足用户的服务需求。因此,文中提出了一种融合无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)的可充电雾计...雾计算网络场景下移动设备因其电池寿命有限而大大制约了其工作能力,简单的计算迁移方案已无法满足用户的服务需求。因此,文中提出了一种融合无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)的可充电雾计算迁移机制。具体地,通过充分考虑任务迁移比、传输时间和功率分割比的联合优化,构建了一个多用户场景下最小化所有任务完成总能耗的优化问题。基于上述非凸优化问题,提出了一个基于凸差规划与加速梯度的交替优化算法,该算法基于凸差规划和交替优化理论,将非凸优化问题转化成两个凸优化子问题进行交替求解;同时,结合加速梯度下降方法,实现任务迁移比、传输时间和功率分割比等最优解的快速求解。特别地,通过在传统FC模型中融合SWIPT技术,使得智能设备从射频信号中解码结果信息的同时可以从中采集能量,以延长电池的使用寿命。最后,仿真结果表明文中所提出的可充电雾计算迁移机制可以有效降低任务处理能耗,较DGECO方案能耗平均降低了约12.8%。展开更多
针对行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)室内信号易受到环境和多径效应干扰的问题,提出一种基于多模型融合的室内PDR优化建模方法.给出多模型融合的室内PDR建模方法系统模型,包括步数检测、步长推算、方向推算以及位置推算4...针对行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)室内信号易受到环境和多径效应干扰的问题,提出一种基于多模型融合的室内PDR优化建模方法.给出多模型融合的室内PDR建模方法系统模型,包括步数检测、步长推算、方向推算以及位置推算4个关键阶段.该方法在步数检测阶段融合了峰值检测算法、局部最大值算法以及提前过零检测算法;在步长推算阶段融合Weinberg方法和Kim方法,并利用卡尔曼滤波算法校正步数检测和步长推算的误差.基于不同场景从步数、步长、方向、位置误差方面与传统算法进行比较.结果表明,该组合模型结合了传统步数检测和步长推算算法的特征识别结果,可实现对步数检测、步长推算过程中信号特征的优化处理;在手持场景下,步数检测识别准确,步长推算中值误差在0.060 m以内,方向推算平均绝对误差最小为3.06°,位置推算平均误差为0.2353 m,取得较好的室内步行状态识别与定位性能.展开更多
为了构建高效与长生命周期的内容服务物联网,基于雾节点决策、云服务决策及雾节点与云服务器带宽占比的联合优化考量,本文规划了一个最小化内容服务总能耗的优化问题。同时,提出了融合LRU-2和牛顿动量的公平能耗最小化算法(LRU-2 and Ne...为了构建高效与长生命周期的内容服务物联网,基于雾节点决策、云服务决策及雾节点与云服务器带宽占比的联合优化考量,本文规划了一个最小化内容服务总能耗的优化问题。同时,提出了融合LRU-2和牛顿动量的公平能耗最小化算法(LRU-2 and Nesterov Momentum based Fair Energy Minimization Algorithm,LNM-FEM)用于解决该优化问题。具体地,基于雾节点的历史平均能耗、剩余能量及距离设计了公平性度量指标,根据该度量与雾层缓存情况获得能耗公平性最优的雾节点决策及云服务决策;在雾层没有命中的情况下,当云层将内容反馈给相应雾节点后,雾节点根据本文提出的缓存策略,将内容缓存至雾节点;基于所获得的最优雾节点决策与云服务决策,通过牛顿动量法,联合优化雾节点和云服务器的带宽占比,达到最小化内容服务总能耗的目的。最后,仿真结果表明所提算法具有收敛速度快、命中率高等特点,且与其他三种基准方案相比,总能耗最低、雾节点能耗均衡性最高、网络寿命分别平均提升了23%、28.7%和34%。展开更多
文摘雾计算网络场景下移动设备因其电池寿命有限而大大制约了其工作能力,简单的计算迁移方案已无法满足用户的服务需求。因此,文中提出了一种融合无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)的可充电雾计算迁移机制。具体地,通过充分考虑任务迁移比、传输时间和功率分割比的联合优化,构建了一个多用户场景下最小化所有任务完成总能耗的优化问题。基于上述非凸优化问题,提出了一个基于凸差规划与加速梯度的交替优化算法,该算法基于凸差规划和交替优化理论,将非凸优化问题转化成两个凸优化子问题进行交替求解;同时,结合加速梯度下降方法,实现任务迁移比、传输时间和功率分割比等最优解的快速求解。特别地,通过在传统FC模型中融合SWIPT技术,使得智能设备从射频信号中解码结果信息的同时可以从中采集能量,以延长电池的使用寿命。最后,仿真结果表明文中所提出的可充电雾计算迁移机制可以有效降低任务处理能耗,较DGECO方案能耗平均降低了约12.8%。
文摘针对行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)室内信号易受到环境和多径效应干扰的问题,提出一种基于多模型融合的室内PDR优化建模方法.给出多模型融合的室内PDR建模方法系统模型,包括步数检测、步长推算、方向推算以及位置推算4个关键阶段.该方法在步数检测阶段融合了峰值检测算法、局部最大值算法以及提前过零检测算法;在步长推算阶段融合Weinberg方法和Kim方法,并利用卡尔曼滤波算法校正步数检测和步长推算的误差.基于不同场景从步数、步长、方向、位置误差方面与传统算法进行比较.结果表明,该组合模型结合了传统步数检测和步长推算算法的特征识别结果,可实现对步数检测、步长推算过程中信号特征的优化处理;在手持场景下,步数检测识别准确,步长推算中值误差在0.060 m以内,方向推算平均绝对误差最小为3.06°,位置推算平均误差为0.2353 m,取得较好的室内步行状态识别与定位性能.
基金国家自然科学基金(11973068)江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助项目(DZXX-008)+3 种基金State Key Laboratory ofAnalytical Chemistry for Life Science(SKLACLS2015)NUPTSF(NY220028)江苏省高等教育教改研究课题(2021JSJG710)南京邮电大学教学改革研究重点项目(JG01621JX10)。
文摘为了构建高效与长生命周期的内容服务物联网,基于雾节点决策、云服务决策及雾节点与云服务器带宽占比的联合优化考量,本文规划了一个最小化内容服务总能耗的优化问题。同时,提出了融合LRU-2和牛顿动量的公平能耗最小化算法(LRU-2 and Nesterov Momentum based Fair Energy Minimization Algorithm,LNM-FEM)用于解决该优化问题。具体地,基于雾节点的历史平均能耗、剩余能量及距离设计了公平性度量指标,根据该度量与雾层缓存情况获得能耗公平性最优的雾节点决策及云服务决策;在雾层没有命中的情况下,当云层将内容反馈给相应雾节点后,雾节点根据本文提出的缓存策略,将内容缓存至雾节点;基于所获得的最优雾节点决策与云服务决策,通过牛顿动量法,联合优化雾节点和云服务器的带宽占比,达到最小化内容服务总能耗的目的。最后,仿真结果表明所提算法具有收敛速度快、命中率高等特点,且与其他三种基准方案相比,总能耗最低、雾节点能耗均衡性最高、网络寿命分别平均提升了23%、28.7%和34%。
