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公开(公告)号:CN110267279A
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201910466174.X
申请日:2019-05-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分进化的三维ECDV-Hop定位方法,针对目前有许多基于二维平面的定位算法有较高的定位精度,但是在现实世界中所需要的是三维空间的高精度定位算法,本发明通过利用多通信半径探测信号来细化节点间跳数以及根据跳数误差指数对跳数进行加权,再利用锚节点的平均跳距误差和跳数的多少进行加权的思想精确未知节点的平均跳距,同时引入阈值HTL来保证用已定位的锚节点和未知节点处在整个网络的局部范围内;最后利用差分进化改进算法优化了未知节点的坐标。本发明提出的ECDV-Hop定位方法提高了无线传感器节点的定位精度,降低了网络能耗。
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公开(公告)号:CN110247793A
公开(公告)日:2019-09-17
申请号:CN201910454299.0
申请日:2019-05-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘云中的应用程序部署方法,该方法结合雾计算与移动边缘云网络,构建由射频拉远单元(RRU)、基带处理单元(BBU)和中央控制器组成的三层树形边缘网络结构。在此基础上将移动边缘云中的应用程序部署问题转化为一种二进制整数规划问题,并给出解决此问题的一种应用程序部署方法。该方法通过将降序最佳适应算法(BFD算法)与按优先级替换算法(PRA算法)结合,找到一种可降低总成本的应用程序部署方式,将应用程序合理地部署在边缘服务器中。并在应用程序的重部署频率方面,给出一种启发式的重部署方法,该方法利用命中率监测函数启发式的触发重部署的操作,使得系统能够合理地确定重部署频率,符合时变需求。
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公开(公告)号:CN110247793B
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN201910454299.0
申请日:2019-05-29
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/0896 , H04L41/5051 , H04W28/16 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘云中的应用程序部署方法,该方法结合雾计算与移动边缘云网络,构建由射频拉远单元(RRU)、基带处理单元(BBU)和中央控制器组成的三层树形边缘网络结构。在此基础上将移动边缘云中的应用程序部署问题转化为一种二进制整数规划问题,并给出解决此问题的一种应用程序部署方法。该方法通过将降序最佳适应算法(BFD算法)与按优先级替换算法(PRA算法)结合,找到一种可降低总成本的应用程序部署方式,将应用程序合理地部署在边缘服务器中。并在应用程序的重部署频率方面,给出一种启发式的重部署方法,该方法利用命中率监测函数启发式的触发重部署的操作,使得系统能够合理地确定重部署频率,符合时变需求。
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