二维码（扫一下试试看！） | | 海洋监测数据多级传输控制 | | Multi-Tier Transmission Control of Marine Observation Data | | 投稿时间：2020-04-14 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2020.056 | | 中文关键词:海空天综合数据传输网络虚拟机分配计算卸载联合调度 | | English Keywords:sea-air-space integrated networkvirtual machine allocationcomputation offloadingjoint scheduling | | 基金项目:国家自然科学基金资助项目（61371119） | | 作者 | 单位 | E-mail | | 常昊天 | 国防科技大学 气象海洋学院, 江苏, 南京 211101 | | | 冯径 | 国防科技大学 气象海洋学院, 江苏, 南京 211101 | jfeng@seu.edu.cn | | 段超凡 | 国防科技大学 气象海洋学院, 江苏, 南京 211101 | | | 颜超 | 国防科技大学 气象海洋学院, 江苏, 南京 211101 | | | 夏凯文 | 国防科技大学 气象海洋学院, 江苏, 南京 211101 | |
| | 摘要点击次数:983 | | 全文下载次数:418 | | 中文摘要: | | 建立基于海基、空基、天基平台的海空天综合数据传输网络（SASIN）和协同数据传输机制，通过增加具有热点的巡游节点，如无人机、无人艇和船舶等，辅助采集处理浮标/潜标数据，转发至数据中心，从而增加数据整体传输效率，减小传输延时.研究了SASIN中的虚拟机分配和计算任务卸载联合调度控制机制，有效地将计算资源分配给无人机边缘服务器中的不同虚拟机.提出了一种动态网络条件下基于Q学习的计算卸载学习方法，从而处理多维SASIN资源调度. | | English Summary: | | The sea-air-space integrated network (SASIN) and collaborative data transmission mechanism were proposed. By complementing cruising nodes with access points, such as UAVs and unmanned boats, the buoy/submarine buoy data was partially collected, processed and forwarded to the data center, thus increasing the overall data transmission efficiency and reducing the transmission delay. This paper studied the joint scheduling control mechanism of virtual machine allocation, task scheduling and computation task offloading in SASIN. In this paper, a Q-learning based computational offloading method was proposed in dynamic network conditions, so as to deal with the multi-dimension resource scheduling of the SASIN. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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