摘要:日益增长的物联网终端设备数量对地面网络的服务能力提出了巨大挑战。超密集低地球轨道卫星星座成为弥补地面网络覆盖区域有限以及用户终端计算能力不足的技术手段。通过建立卫星与地面连接模型,分析用户可获得的平均算力和回程容量,构建了多目标优化问题,旨在最小化所需卫星数量,同时满足用户任务卸载的差异化服务质量(QoS, quality of service)需求。提出了一种两阶段星座设计算法,首先优化算力卫星的资源分配策略,随后确定最优QoS下的星座参数。仿真结果验证了模型的准确性,并探讨了轨道高度、任务量和覆盖率对星座设计的影响。与Kuiper、OneWeb和SpaceX星座相比,该算法设计的星座在相同卫星数量下,平均覆盖率分别提高了29.52%、48.73%和34.82%。
摘要:基于多波束技术的卫星通信系统能够为5G的海量物联网通信应用场景、海量物联设备接入和传输、泛在通信等下一代通信愿景提供更强大的支撑。在卫星物联网(IoT, Internet of things)面向的海量终端应用场景中,物联网终端的流量分布是非均匀的。进一步提高多波束卫星系统的通信资源利用效率成为重要的研究方向。多波束调度和无线资源的分配是提高系统资源利用率和公平性的关键问题。首先,分析了波束调度和无线资源分配之间的耦合性,随后,提出了一种柔性波束调度和资源分配的联合优化策略。提出了分离式群优化算法(SSO-BSA, beam scheduling algorithm based on separated swarm optimization)来求解灵活波束指向坐标,并设计了基于服务价值度的按需资源分配算法(ORAA-SVD, on-demand resource allocation algorithm based on service value degree),为波束和物联网终端提供灵活的资源分配。仿真验证了在不同流量强度下所提算法与基准算法的各项指标性能。仿真结果表明,相比于基准算法,所提算法在公平性和资源利用率方面有着更优的性能表现。
摘要:卫星物联网是6G实现万物智联的关键所在,而其频谱资源和星上载荷的双重受限性,给海量用户的接入效能提升带来严峻挑战。针对稀疏码多址接入(SCMA, sparse code multiple access)星载接收机多用户检测效率低下问题,考虑迭代过程中码字发送概率的差异性,提出一种基于状态位置信息的对数域消息传递算法(SPI-Log-MPA, state position information based log message passing algorithm)。该算法根据用户码字状态位置的变化情况,在迭代检测过程中通过减少不可靠码字、提前对稳定用户进行解码、设立奖惩机制对非稳定用户进行解码等措施,显著提升了检测效率。在此基础上,对阶段设置与状态位置信息矩阵两方面进行优化,提出两阶段的改进算法,进一步加快了收敛速度。复杂度分析与仿真结果表明,所提算法在保证误码率性能的前提下具有更低的计算复杂度。
摘要:边缘计算和云计算中心的大规模部署,为实现绿色低碳的工业互联网(IIoT, industrial Internet of things)带来了机遇与挑战。针对时间敏感型工业互联网业务,提出了一种基于云边协同的碳排放量优化方法。首先,对云边协同架构下工业互联网中时间敏感型业务的碳排放进行了深入分析,并建立了包含云计算中心、边缘节点和骨干网数据传输的综合碳排放模型。在此基础上,考虑低时延约束,设计了一种基于交替方向乘子法(ADMM, alternative direction method of multipliers)的任务卸载优化算法,旨在最小化工业互联网的整体碳排放。为了验证所提方法的有效性,利用美国不同地区的真实碳强度数据,进行了仿真实验。仿真实验结果表明,该方法能够在保证业务低时延的前提下,显著地降低工业互联网的碳排放量,实现云边协同的优势互补。
摘要:南海地区的贝类资源十分丰富,但目前关于这些资源的信息分散在各种书籍和网站中。利用自行训练的深度学习模型进行知识关系的自动抽取可以减少人工整合信息的烦琐工作,但这一过程往往需要大量的数据标注和专家评估,且文本抽取效果的泛化性欠佳。利用ChatGPT构建中国南海贝类的知识服务体系,为上述问题提供了解决方案。通过将ChatGPT与贝类知识提问模板相结合,可以减少对数据集的依赖抽取文本,且效果较为理想;在此基础上,完成了贝类知识图谱的构建及可视化,并利用哈尔滨工业大学语言技术平台(LTP, language technology platform)4.0技术开发了智能问答系统。该应用体系也为人工智能大模型在其他信息搜集和处理方面的应用提供了思路。