物联网学报

智能自适应边缘系统：探索与挑战

王旭, 陈南希, 张柔佳

2021, 5(1): 1-10. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00210

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边缘智能已成为新一代物联网的发展趋势。边缘计算设备地理分布广，设备种类多，服务多样化，时延敏感，终端具备移动性。因此，边缘系统需要提供灵活多样的、可重构可扩充的服务。通过将自适应思想融入边缘计算，首先探索了智能自适应边缘系统应用需求，分析并总结了现有自适应边缘系统基础框架，并将深度学习、强化学习等人工智能技术应用于自适应边缘系统。然后，介绍了如何在特定的应用领域设计专门的智能算法。最后，探讨了该领域的发展潜力以及未来面临的挑战。

移动边缘计算中的分层资源部署与共享策略

张厚浩, 李晗琳, 高林

2021, 5(1): 11-18. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00200

摘要 ( 266 )

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随着5G时代的到来，万物互联逐渐成为现实，然而，物联网中的很多终端因计算资源不足导致功能受限。移动边缘计算是一种新型网络计算模式，其终端设备可以将资源敏感型应用卸载到附近计算资源充足的边缘节点，从而降低运行成本/时延，提高服务质量（QoS, quality of service）。针对移动边缘计算资源部署问题进行研究，考虑网络服务提供商（ISP, Internet service provider）支付部署资源的费用，同时向终端设备出租资源以获得收入的场景。由于物联网终端设备的资源需求是快速随机变化的，而边缘计算资源的部署是一个长期缓慢变化的过程，因此，合理的资源部署策略至关重要。提出了一个基于5G网络模型的分层网络结构，其中，计算资源可以部署在基站端、汇聚端以及云端等不同的网络层级。基于该分层网络架构，最优资源部署问题被构建为一个以ISP的利润最大化为优化目标的混合整数规划问题，并基于MATLAB中的CVX工具箱对该问题进行求解。仿真结果表明，所提出的移动边缘计算资源分层部署方案在ISP收入和部署成本方面的性能均优于平坦型资源部署方案。

基于NOMA的车辆边缘计算网络优化策略

杜剑波, 薛哪哪, 孙艳, 姜静, 李树磊, 卢光跃

2021, 5(1): 19-26. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00207

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目前，车载网络正面临着为车辆提供无处不在的连接和大量计算密集型、时延敏感型智能服务的挑战。为了应对这些挑战，非正交多址接入（NOMA, non-orthogonal multiple access）和移动边缘计算（MEC, mobile edge computing）被认为是两种较有前景的技术，它们分别允许多个车辆共享相同的无线资源以及在车辆边缘使用强大的边缘计算资源。在基于 NOMA 的车辆边缘计算网络中，在保证任务处理时延的情况下，提出了任务卸载、用户分簇、计算资源分配和发射功率控制的联合优化问题，使得任务处理成本最小化。由于所提出的问题难以解决，因此将其分解为子问题，并提出了低复杂度和易于实现的方法来解决。仿真结果表明，与其他基准算法相比，该算法在最小化成本方面表现良好。

多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载和轨迹优化

嵇介曲, 朱琨, 易畅言, 王然

2021, 5(1): 27-35. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00190

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提出了一个多无人机辅助移动边缘计算系统，系统部署了多个配备计算资源的无人机为本地资源有限的移动用户提供计算卸载机会。每个用户的计算任务分为两部分：一部分卸载到关联的无人机进行计算，剩余部分在本地进行计算。旨在联合优化一个有限周期内的无人机轨迹和用户调度来最小化所有用户间最大的总时延。所提出的问题是一个混合整数非凸优化问题，为了有效求解该问题，通过引入一些辅助变量将其等价地转化为一种更易处理的形式，然后提出了一个惩罚凹凸过程的算法来求解转化后的问题。数值结果表明，与其他基准方案相比，提出的联合优化方案能获得显著的性能增益。

海洋观监测传感器网络多接入边缘计算卸载方法

苏新, 王子怡, 王宇鹏, 周思源

2021, 5(1): 36-52. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00205

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多接入边缘计算（MAC, multi-access edge computing）可有效保障海洋观监测传感器网络（简称传感网）的低时延、高可靠数据传输及其各类相关海事应用。在近海场景下，结合边缘计算资源分布建立多用户单跳单播（MSU, multi-user single-hop unicast）与多用户多跳单播（MMU, multi-user multi-hop unicast）两种卸载模型。利用混合整数非线性规划分离优化目标，有效地分配传输功率，并通过改进传统人工鱼群算法（AFSA, artificial fish swarm algorithm）制定卸载决策。结果表明，相比传统方案，所提优化算法可降低网络时延近19%。在远海场景下，建立远海MSU卸载模型，结合网络连通概率提出合理的信道分配算法。结果表明，所提算法在网络连通时间充足时，可增加允许分配子信道数量，降低网络时延；在网络连通时间有限时，可控制卸载的海洋用户设备数量，保障网络传输时延。

物联网中多现象观测的压缩感知通信一体化方法

韩成成, 陈力, 王卫东

2021, 5(1): 53-61. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00214

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观测多现象的大规模物联网采用正交多址接入（OMA, orthogonal multiple access）机制传输分布式节点的观测数据，会造成极大的传输时延，导致数据失去时效性。针对这一问题，研究了基于压缩感知（CS, compressed sensing）通信一体化的数据传输方法，该方法将物联网中分布式节点按照观测现象分为多节点簇，不同节点簇在不同分配时隙内传输观测数据。具体来说，在分配的数据传输时隙内，各簇节点利用随机信道作为CS观测矩阵，以相干传输方式将观测数据传至融合中心（FC, fusion center）形成CS观测值，然后FC利用CS算法从CS观测值中恢复观测数据。通过推导可达速率，发现可达性能与节点簇时隙分配密切相关。为实现最优性能，分别在最大总速率和保证观测公平性两个目标下，研究了物联网中节点簇时隙分配问题。最后，通过数值仿真进行性能验证和分析，仿真结果表明，与现有OMA数据传输机制相比，压缩感知通信一体化方法明显提高了物联网的观测数据速率。

边云协同智能技术在电力领域的应用

韩青, 高昆仑, 赵婷, 陈江琦, 杨新宇, 杨树森

2021, 5(1): 62-71. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00204

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随着电力物联网规模的不断扩大和部署在电力系统各环节的设备数量的快速增加，海量边缘设备所产生的数据呈指数级爆炸增长。海量边缘数据的高效、快速和安全处理与分析给传统的云计算智能技术带来极大挑战，而边云协同智能技术因节省带宽、减少时延、保护数据隐私等优点具有深度助力电力领域发展的巨大潜力。首先，对边云协同智能的概念和研究现状进行了介绍，阐述了边云协同智能的特征和优势，并对其赋能电力领域进行了适用性探讨。然后，结合电力系统的建设需求，讨论了面向电力场景的边云协同智能关键技术，接着针对电力领域的两个典型场景，分别给出了基于边云协同智能技术的解决方案，并搭建仿真实验进行效果验证。最后，对全文进行了总结并对下一步的研究方向进行了简要的展望。

区块链技术在物联网中的应用概述

郭才, 李续然, 陈炎华, 戴弘宁

2021, 5(1): 72-89. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00201

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物联网正在将传统工业重塑为以数据驱动决策为特征的智能工业。然而，物联网本身的特性带来了一系列挑战，如去中心化、互操作性差、存在隐私和安全漏洞等。区块链技术的出现为物联网应对挑战提供了新的解决途径。研究了区块链技术与物联网的融合，并把这种融合命名为物链网（BCoT, blockchain of things）。首先介绍物联网及区块链技术，然后着重介绍区块链和物联网的融合，提出了实现物链网体系结构的方案，并进一步讨论了物链网在工业中的应用问题，最后对该领域的开放性研究方向进行了概述。

基于时隙ALOHA与自适应接入类禁止混合的大规模终端接入算法

朱振宇, 朱晓荣, 蔡艳, 朱洪波

2021, 5(1): 90-98. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00164

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为了解决物联网环境中大规模终端接入碰撞率高、时效性低的问题，提出了一种基于时隙ALOHA与自适应接入类禁止（ACB, access class barring）混合的大规模终端接入算法。该算法首先以各终端所处理业务的数据量及对时延的要求对业务进行分类，对于时延不敏感且有效数据部分小于 1 000 bit 的业务，采用基于时隙ALOHA的竞争接入方式；对于时延敏感型业务或者有效数据部分大于1 000 bit的业务，采用基于ACB的随机接入方式。在此基础上，提出了一种基于定量估计的接入申请量预测方法，并依据此预测值动态调整 ACB 控制参数。仿真结果表明，与现有的其他接入算法相比，在保证高优先级业务时延要求的前提下，所提出的算法有效降低了碰撞率，提高了系统接入成功率。

基于改进樽海鞘群寻优SVM的土壤含水量预测算法

赵小强, 杨帆, 晏珠峰

2021, 5(1): 99-107. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00192

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针对传统土壤含水量预测算法存在的精度和效率较低等问题，采用支持向量机（SVM, support vector machine）建立预测模型，提出一种改进樽海鞘群算法（SSA, salp swarm algorithm）优化SVM的土壤含水量预测算法。首先，引入反向学习和混沌优化对标准樽海鞘群算法进行改进，解决算法易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题；其次，利用改进的樽海鞘群算法对影响 SVM 性能的参数进行优化，构建对应的预测模型；最后，将所提模型与粒子群优化SVM预测模型、鲸鱼算法优化SVM预测模型进行对比。实验结果表明，所提模型的均方误差和决定系数分别为0.42和0.901，与其他两种模型相比性能更优，验证了所提算法的有效性。

基于参与意愿的物流联盟资源优化配置模型

李梦蓉, 朱华瑜, 亓晋, 孙雁飞

2021, 5(1): 108-116. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00163

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企业通过组建物流联盟的方式协同完成大型物流任务从而降低物流成本、提高物流效率，物流联盟协同运作的稳定程度主要与企业参与联盟合作的积极性相关。因此，考虑物流联盟成员的参与意愿对物流联盟资源配置的影响，构建了基于参与意愿的资源优化配置模型，并提出了基于后悔理论的最优解排序方法求解模型，依据参与意愿指标对该方法进行验证。结果表明，所提方法排序结果的参与意愿分布得分比传统方法提高了3.5倍，可有效提升资源配置的科学性与合理性，并有助于巩固供应链协同运作模式的稳定性。

泛在电力物联网形势下考虑多主体投资的配电网运行优化策略

沈晓东, 刘俊勇, 胡帅, 饶萍, 何迈

2021, 5(1): 117-122. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2021.00203

摘要 ( 107 )

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泛在电力物联网鼓励各种分布式电源、储能以及电动汽车等大量新型电力设备接入配电网侧。随着可再生能源在配电网中的渗透率不断提高及电力市场逐步开放，电网投资主体趋向多元化，可再生能源接入电网的不确定性和各主体利益的协调问题日益突出。考虑区域配电网中不同分布式能源（DER, distributed energy resources）投资主体的利润，提出了一种泛在电力物联网形势下基于激励机制的最优运行策略，该策略能减少负荷波动和潮流倒送对电网的不良影响，为DER投资者提高了利润，算例证明了所提方法的有效性。

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