金曦
- 作品数：8 被引量：11H指数：2
- 供职机构：中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金辽宁省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 面向工业监控应用的广域异构无线网络端到端时延分析被引量：4
- 2015年
- 随着无线通信技术的发展,基于Wireless HART,WIA-PA和Zig Bee等协议的无线技术已广泛应用于工业控制领域中.但由于资金、技术、设备等条件的限制,在一定时期内会存在多种网络技术并存的情况.时延分析是一种在网络设计阶段检测网络实时性的有效手段,而目前没有针对工业广域异构网络进行端到端时延分析的研究.因此,本文以面向工业检测和控制应用的广域异构回程网为依托,对基于IEEE 802.11构建的长距离WIFI,Wireless HART,Zig Bee和WIA-PA网络共存环境下的广域异构网络的端到端时延进行理论分析与实验验证.实验结果表明,当802.11长距离WIFI回程网节点数目大于25,网关节点数据聚合周期小于30 ms时,包含Zig Bee子网的广域异构网络时延悲观率在2.3以内,包含其他子网的广域异构网络时延悲观率在1.5以内,根据已有的研究分析表明本文的方法具有合理性和有效性.
- 王金涛金曦曾鹏李栋
- 关键词：异构网无线网络端到端时延
- 面向资源均匀使用需求的工业5G实时调度方法被引量：1
- 2022年
- 在保证控制系统性能要求以及通讯系统吞吐量的同时,本文对5G非授权网络进行建模并研究其非授权频段资源分配与调度算法,针对多回路的数据收发进行资源分配与调度,以均匀占用时隙资源为目标,为不可预知的事件触发数据提供最快的响应,来寻找一种动态的调度方法.首先为明确表示该问题中复杂的依赖关系,构建了传输拓扑,之后根据该拓扑进行系统模型的构建,并将其描述为0-1整数线性规划问题,使其能够通过求解器进行求解,最后对该问题模型进行改进,使得在保证可行解的前提下,缩短求解时间,并设计一种基于资源均匀占用的启发式算法,来大幅度提高问题规模可扩展性.
- 田宇田宇关锁玲许驰夏长清许驰
- 关键词：调度时间触发
- 基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法
- 2023年
- 未知工控协议分类是实现多类型混合工控协议识别的前提。利用工控协议报文格式精简且广泛采用二进制序列的特点,提出基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法。该方法打破传统方法计算文本协议报文的欧氏距离而难以准确反映工控协议报文相似性的问题,通过构建二进制特征序列,计算字符距离,并开展基于字符距离K-means聚类,实现了未知工控协议分类。其中,为确保分类的准确性,提出基于最大平均字符距离的最佳聚类K值确定方法。半物理仿真结果表明,所提方法对未知工控协议分类的准确率可达96.80%,协议类型判别的正确率可达97.07%。
- 屠雅春许驰杜昕宜王倚天夏长清夏长清
- 关键词：K-MEANS聚类
- 面向工业物联网的5G机器学习研究综述被引量：3
- 2023年
- 随着计算机技术不断应用于工业物联网,工业系统中的数据传输愈加需要支持高实时、高可靠、高带宽以及海量连接的特性。传统的网络已经无法满足这些需求,5G网络因其高速率、低时延、支持海量连接以及良好的移动性等优越性能已成为当前工业物联网领域的研究热点。本文对面向工业网络的5G机器学习方法进行了综述,首先分析了5G网络通信技术领域的大规模天线、终端直连、移动边缘计算以及异构超密集组网等关键技术,其次介绍了人工智能技术以及作为其重要组成部分的机器学习技术,同时总结了将机器学习技术引入5G网络以解决具体问题的方法并对之进行了总结与展望,最后提出了5G通信技术的未来研究趋势。
- 柴浩轩金曦金曦许驰
- 关键词：工业物联网人工智能
- 基于强化学习的算力资源度量方法被引量：1
- 2023年
- 工业边缘计算中,节点具有分布零散、异构以及算力受限的特点,为保障算力供给通常采用任务与平台紧耦合的模式,然而该模式易使生产系统刚性化,资源复用效率低,冗余资源成本高昂。针对这一问题本文提出了多维度任务分析与强化学习相结合的算力度量方法,首先对工业场景中计算任务的时、空复杂度,计算类型等特征进行细粒度分析,通过构建任务模型与计算模型分析各计算任务特征与资源需求比例之间的关系;随后,基于上述分析构建马尔科夫决策过程并把状态、动作、奖励建立为三元组,将奖励值定义为对任务执行时间的预测优化问题;最后,设计基于深度Q网络的计算任务算力度量方法,对不同形式的计算任务进行算力需求量化,并通过与设备实际算力消耗进行分析对比,验证所提方法可有效降低不必要的资源损耗。实验结果显示,所提出的模型和方法预测任务执行时间成功率可达99.37%,相较于Q-Learning等算法提升了约5.84%、7.54%和34.23%,可有效实现边缘侧的算力度量。
- 夏天豪夏长清夏长清许驰许驰
- 工业5G的D2D多跳中继辅助传输方法及中断性能分析被引量：2
- 2022年
- 面向工业5G网络的超可靠强实时传输要求,研究基于设备到设备通信(device-to-device,D2D)的多跳多中继辅助传输方法。基于随机几何理论,采用泊松点过程对工业现场设备进行建模,并划分中继选择区域。多跳中继过程中,每一跳中继选择信干噪比最大的节点进行解码转发,充分考虑层叠部署的多条D2D传输路径上的节点干扰以及随机噪声,推导出端到端中断概率的闭式表达式。仿真分析了中继节点部署密度、发射功率、路径距离等因素对端到端中断概率的影响。结果表明,采用多跳多中继辅助的D2D传输可以大幅降低工业5G网络的端到端中断概率,提高传输可靠性。
- 王准许驰王倚天徐文彪夏长清夏长清
- 关键词：中继选择
- 面向工业无线系统的实时聚合调度方法
- 2023年
- 工业无线系统中网络资源受限,如何确保大量控制指令的实时传输是工业无线网络面临的关键问题.聚合传输是提高网络资源利用率的有效手段,然而,现有方法主要面向树状拓扑网络,未考虑数据流目的节点不同导致的解聚点延迟问题,在网状拓扑中聚合后的网络系统实时性难以保障.为此,本文研究网状拓扑下的工业实时聚合调度问题,首先提出了考虑数据包聚合的最短截止时间算法(EDF-PA),EDF-PA在路径重叠区域采用被动聚合等待的方式对数据包进行聚合,以降低数据流间的传输冲突;在此基础上,为进一步提高重叠区域数据包聚合度,本文提出了一种改进的聚合调度算法(EDF-OPA),EDF-OPA采用主动聚合等待的方式,以数据流可调度性为约束,最大化特定重叠区域的数据包聚合度.仿真结果表明,本文提出的EDF-OPA算法可以有效提高工业无线系统性能,相比传统聚合调度方法的调度成功率可提升35%,在网络丢包严重时,性能仍可提升20%.
- 王忠锋王忠锋张楠尚志军田宇夏长清尚志军
- 关键词：工业无线网络调度数据聚合实时性
- 基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移
- 2024年
- 针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任务截止期等约束,构建系统长期平均开销最小化问题;由于问题中长期目标及约束中变量在不同时隙相互耦合,难以求解,基于李雅普诺夫优化理论,将长期平均开销最小化问题解耦为独立时隙的策略优化问题;通过马尔可夫决策过程建模,并采用双层竞争深度神经网络架构,提出基于深度强化学习的多任务迁移算法.实验结果表明,所提算法能够稳定收敛,并在长期能耗约束和任务截止期要求下有效降低系统长期平均开销.
- 许驰唐紫萱金曦金曦
- 关键词：马尔可夫决策过程
