5G边缘感知性能提升研究

5G网络发展初期,网络未达到连续覆盖,5G边缘感知问题突出。同时,为了提升5G分流比,用户需要尽可能驻留在5G网络上,随之边缘用户感知将会进一步下降。针对这一问题,本文通过边缘感知问题发现识别和边缘感知性能优化提升两项举措开展5G边缘感知提升策略研究,利用策略部署提升5G边缘用户性能感知。部署后,边缘用户感知提升明显。     

基于边缘计算的5G专网在医疗信息化中的应用

本文在对5G网络做出相关适应性改造的同时,引入了边缘计算和物联网等技术,以期探索出一条切实可行的5G应用之路。     

移动边缘计算的需求与部署分析

4G网络架构难以满足5G的大容量、大带宽、大连结、低延迟需求,于是ETSI(欧洲电信标准化协会)提出移动边缘计算的概念。首先分析移动边缘计算的概念以及应用后给网络带来的性能提升;其次解析移动边缘计算服务器部署的位置,以及不同的应用场景相应的最佳部署位置;列举其典型应用场合,包括移动视频、车联网、增强现实、监控视频等。     

一种基于加权K-means的边缘服务器部署方案

随着5G时代的到来,移动边缘计算（MEC）在移动网络的RAN侧提供计算、资源存储和IT服务等系统功能,实现高带宽、低时延的业务支撑和本地管理。从长远角度来看,边缘服务器的合理部署可以提高MEC的服务质量,节省运营商的成本,降低网络资源的浪费。为此,文中提出一种加权K-means算法来优化边缘服务器的部署问题。所提方案根据基站侧的日统计流量计算不同区域范围内移动终端的权值,通过目标方程和约束进行算法设计。在实验阶段,分别通过加权K-means算法、传统K-means算法和随机选择的方法得到边缘服务器的部署位置。在不考虑传输链路异常等情况下,基于不同服务器个数和测试时段,分别计算移动设备与边缘服务器的响应时延。评估结果表明,在相同的移动终端分布和资源分配的条件下,相较于传统K-means算法和随机选择方法,所提方案能够提供更好的部署位置,减少设备的响应时延。     

基于5G移动网络中边缘计算与计算迁移模型的研究

随着通信技术和移动互联网的高速发展,移动通信已进入了5G时代。但数据的蓬勃发展也让网络面临大带宽、低时延、广连接、高可靠度、高安全性等挑战。面对这些挑战,移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)孕育而生了,MEC架构提供了分流、计算、业务感知、计算迁移的能力,并将相应能力下沉至网络边缘。文章首先介绍了边缘计算在5G网络中的基本架构和最新的研究成果。其次,基于MEC平台下的任务迁移是未来必然的发展趋势,分析了MEC环境下任务迁移的过程、算法、优势等。最后提出了目前边缘计算发展所面临的问题及挑战。     

基于运行时验证的边缘服务器DoS攻击检测方法

针对边缘计算系统中边缘服务器面临的拒绝服务(DoS)攻击问题,提出了一种基于并行运行时验证的DoS攻击检测方法.首先,使用命题投影时序逻辑(PPTL)公式形式化描述边缘服务器预期行为和DoS攻击特征;进而,针对待验证PPTL公式,采用并行运行时验证框架,充分利用边缘服务器的计算与存储资源,对程序运行状态进行异常检测和误...     

基于5G边缘计算的深度学习架构与应用

针对深度神经模型在网络边缘难以训练的问题,构建了一种基于5G边缘计算的深度学习模型训练架构。架构利用5G边缘计算接入网打通边缘智能设备与边缘计算层的数据通信,模型训练过程采用各边缘计算节点利用本地数据进行全模型训练,再由中心服务器进行模型参数汇集和更新的分布式训练模式,既保证了模型训练的数据集多样性,又减少了网络压力和保障了本地数据隐私,是一种非常具有潜力的深度学习边缘计算架构。     

电信边缘云概述

随着5G和物联网的发展,集中式的云计算模型不能适应新的应用场景,出现了边缘云技术.本文从运营商的角度介绍了电信边缘云的概念、框架、关键技术和服务能力,简介了中国电信一些实践.最后对电信边缘云的发展提出了一些建议.     

边缘云的技术发展与应用思考

在云网融合的背景下,传统中心云业务在用户边缘位置无法满足超低时延、高带宽、高安全等业务需求现象.为解决此问题,首先对5G网络向边缘云分流方式和分流策略智能化进行研究;其次,对边缘云网融合的算力需求定制化和异构化进行深挖;最后,通过验证和归纳总结,制定出一整套综合解决方案解决或缓解边缘计算应用网络延迟和算力异构化问题的方...     

5G边缘计算和网络切片技术

由于能够以低成本提供5G无线网络中多样化的业务场景,网络切片和边缘计算一直以来深受学术界和工业界的提倡.网络切片通过将网络实体划分成多个逻辑独立网络,为不同业务场景提供所需服务,而边缘计算利用网络中用户和边缘网络设备的计算和存储功能,承载部分核心节点中的控制、管理、业务功能,能够提升传统移动宽带业务能力和应对新兴的机器类业务.将网络切片和边缘计算融合,提出了基于边缘计算的接入网络切片,能够满足5G中广泛的用例和商业模型,使得运营商能够根据第三方需求和网络状况以低成本为用户灵活提供个性化的网络服务.     

基于模型类的B/S交互的研究与实现

通过对模型和数据提供器的研究,提出了一种新的模型类,用以提高交互的效率和灵活性。采用该模型类可以在提交服务器端时避免刷新页面,抛弃了传统页面交互时值回传给服务器端的机制,处理交互灵活快捷,但仍沿用传统的服务器端传值到客户端的机制。     

基于边界边缘检测的在线产品轮廓跟踪

产品流水线实时检测需有效解决流水线上运动产品的图像跟踪,提出仅选择在视频码流中跟踪目标的一个边界边缘来实现产品轮廓的跟踪。首先利用边缘运动去除背景,随后使用跟踪轮廓的正常方向导数选择边界边缘。准确跟踪是基于减少无关边缘的影响,因此仅选择边界边缘像素。使用边缘运动消除背景边缘需要计算跟踪目标的运动,同时移除边缘的运动和边缘与目标不同方向的运动,从而得到运动产品的轮廓。仿真实验结果表明,该跟踪方法对流水线上的产品有较好的跟踪效果,且具有较强的稳健性。     

用Win2000 server的终端服务器程序管理网络服务器

服务器的远程管理，一直是一个很复杂的问题。介绍一种利用Win2000 server的终端服务器管理程序来解决服务器远程管理的一种方法，它使得管理服务器更为简单，可操作性增强。     

基于UCB算法的信道选择方案

物联网在设备中的应用导致了更多的网络交通堵塞,本地服务器无法满足大数据传输的需要。很难做到在大数据下的中央处理模式云计算。边缘计算的出现,将数据卸载到多个边缘服务器进行处理。卸载到服务器的数据需要通过信道,以前的信道选择方法是基站的统一分配。如果终端设备可以通过自己的学习选择信道,可以提高效率、减轻基站的负担。文章对此开展分析。     

基于协作信誉和设备反馈的物联网边缘服务器信任评估算法

针对边缘服务器的安全问题,提出了一种集成了服务器协作信誉以及设备用户反馈的信任评估算法来提高边缘计算上下文的安全性.交互过程中,使用了一种基于客观信息熵理论的融合算法来聚合服务器间的协作信誉,同时采用了部分同态加密算法来防止交互过程中用户数据的泄露.交互结束后,选择高可信的设备节点计算反馈信任,克服了传统机制的恶意反馈...     

基于建筑物特征的5G 2.6GHz多通道设备选型原则

作为满足高数据速率eMBB业务场景的5G关键技术之一,大规模天线技术对天线能力提出了更高的要求.国内运营商已有最大64通道的5G 2.6 GHz宏站设备,通过Massive MIMO提供优异的网络性能.为了降低CAPEX和OPEX压力,满足部分天面空间受限场景需求,运营商引入了32通道和8通道设备,灵活适配多种场景.为...     

基于广电5G的边缘云计算平台的建设实践

通过5G边缘云计算平台的部署以及云网边协同、边边协同等模式,创新地实现了在5G领域内分布式云计算架构的落地,既能发挥规模降本效应,又能提供规范化、标准化、高效化的技术服务,充分发挥边缘云计算平台快速部署、弹性扩容等核心技术特点,具备良好的技术创新和业务模式创新。     

基于5G边缘计算的智能电网高性价比任务调度

针对智能电网环境中电力数据量庞大且对处理时效性要求高的问题,将5G边缘计算引入智能电网系统.研究了基于5G边缘计算的智能电网任务调度问题,在满足电网任务完成需求的同时,最大限度地降低成本.基于此提出了一种基于贪心策略的启发式任务调度算法,通过与两种算法在包括输入任务数、传输数据大小和延迟要求等参数下的比较,验证了所提算...     

基于多协议的人工影响天气中转服务器

为了满足人工影响天气不同作业决策时段需求,设计了一种基于混合TCP - UDP协议的人工影响天气中转服务器.连接双方(指挥端和客户端)的指令通讯协议采用混合TCPUDP算法的传输协议进行数据连接.该机制使用UDP作为短对话时的传输层协议,而对于大量数据需要传输时则使用TCP作为传输层的协议.这样,对于短对话可以避免TCP的额外开销,而对于长对话又可以得到由TCP提供的可靠传输和拥塞控制.