本发明涉及车联网中的任务卸载与资源优化领域，特别涉及一种车联网中基于MEC计算任务卸载的资源优化方法，在移动边缘计算技术的协助下，针对车联网在有限资源和动态拓扑下需要处理大量低时延任务的问题，研究一种最小化系统开销的车联网部分任务卸载及资源分配策略；考虑路侧单元和车辆作为服务节点的差异以及任务时延、通信距离和计算资源约束建立数学模型；将该混合整数非凸问题分解为三个子问题联合求解；通过变量替换将计算资源分配子问题转换为凸优化问题，得到最优卸载比；本发明能够有效地确定卸载决策，分配信道资源和计算资源，并降低系统开销。
📄 2021113009057
📂 H04W72_53
👤 重庆邮电大学
📅 2021-11-04
本发明公开了一种智能反射面辅助通信中的资源分配方法及系统，本发明根据预设定理，确定最优的用户速率矢量，使用交替优化变量思想将非凸优化模型转化为可解的单变量优化模型，获取最优的波束成形矢量和智能反射面相移矢量，根据最优解实现智能反射面辅助通信中的资源分配。
📄 2021110311168
📂 H04W72_53
👤 南京信息工程大学
📅 2021-09-03
本发明提供了一种基于反向拍卖算法的自动驾驶动态感应优化方法，该方法中自动驾驶汽车利用传感器与周边环境信息进行交互并将搜集到的信息上传至云平台进行处理。云平台通过分析数据的类型、大小和需求评估每个车载终端所需要的通信资源，并相应的动态调整资源分配策略。与传统自动驾驶动态感应方法相比，本发明能够借助云平台的算力利用反向拍卖配对算法有效提高资源的利用率。
📄 2024101881965
📂 H04W72_53
👤 南京信息工程大学
📅 2024-02-20
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