云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 吴大鹏

吴大鹏: 作品数：127被引量：393H指数：11; 导出分析报告; 供职机构：重庆邮电大学更多>>; 发文主题：感知物联网网络时延机会网络更多>>; 发文领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学电气工程更多>>; 发文期刊：《计算机技术与发展》《信息通信技术与政策》《计算机工程与设计》《传感技术学报》更多>>; 所获基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金重庆市教育委员会科学技术研究项目重庆高校创新团队建设计划项目更多>>

异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略: 《电子与信息学报》2025年第2期470-479,共10页王汝言杨安琪吴大鹏唐桐祝志远; 国家自然科学基金(62271096,U20A20157);重庆市自然科学基金(CSTB2023NSCQ-LZX0134);重庆市高校创新研究群体(CXQT20017);重邮信通青创团队支持计划(SCIE-QN-2022-04);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202300632);重庆市博士后特别资助项目(2022CQBSHTB2057);重庆市研究生科研创新项目(CYB22250)。; 移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘...; 关键词：异步移动边缘计算无线传感器网络平均信息年龄平均能耗混合动作强化学习

面向信息新鲜度保障的车联网功率控制和资源分配策略: 《电子与信息学报》2025年第2期498-509,共12页杨鹏康一铭杨静唐桐祝志远吴大鹏; 国家自然科学基金(U24A20211,62271096,U20A20157);重庆市自然科学基金(CSTB2023NSCQ-LZX0134,CSTB2024NSCQLZX0124);重庆市高校创新研究群体项目(CXQT20017);重邮信通青创团队支持计划(SCIE-QN-2022-04)。; 在差异化服务共存的车联网场景中,针对基于平均信息年龄(AoI)优化无法降低极端事件发生概率的问题,该文提出一种信息新鲜度保障的用户功率控制和资源分配策略。首先,根据系统模型刻画出车辆到车辆(V2V)用户状态更新信息新鲜度约束下最...; 关键词：资源分配功率控制信息年龄极端事件

内容新鲜度保障的车联网多智能体缓存分发策略: 《通信学报》2025年第1期52-66,共15页崔亚平石宏吉吴大鹏何鹏王汝言; 国家自然科学基金资助项目(No.61801065,No.62271096,No.61871062,No.U20A20157,No.62061007);重庆市教委科学技术研究基金资助项目(No.KJQN202000603,No.KJQN202300621);重庆市自然科学基金资助项目(No.CSTB2022NSCQ-MSX0468,No.cstc2020jcyjzdxmX0024,No.cstc2021jcyjmsxmX0892,No.CSTB2023NSCQ-LZX0134);重庆市高校创新研究群体基金资助项目(No.CXQT20017);重邮信通青创团队支持计划基金资助项目(No.SCIE-QN-2022-04);四川省重点研发计划基金资助项目(No.2024YFHZ0093)。; 车辆需要频繁动态变化内容支持车联网(IoV)时延敏感型应用,这会增加宏基站(MBS)负载,降低内容新鲜度。利用边缘缓存将最新内容提前缓存在小基站(SBS)能有效降低车辆时延和提高内容新鲜度。对影响时延和内容信息年龄(AoI)进行深入分析,...; 关键词：车联网边缘缓存信息年龄多智能体强化学习

群组感知的行人轨迹预测方法研究: 《通信学报》2024年第12期44-56,共13页王汝言周玉蝶吴大鹏段昂崔亚平何鹏; 国家自然科学基金资助项目(No.61801065,No.62271096,No.61871062,No.U20A20157,No.62061007,No.U24A20211);重庆市教委科学技术研究基金资助项目(No.KJQN202000603,No.KJQN202300621);重庆市自然科学基金资助项目(No.CSTB2024NSCQ-LZX0124,No.CSTB2022NSCQ-MSX0468,No.cstc2020jcyjzdxmX0024,No.CSTB2023NSCQ-LZX0134);重庆市高校创新研究群体基金资助项目(No.CXQT20017);重邮信通青创团队支持计划基金资助项目(No.SCIE-QN-2022-04);四川省重点研发计划基金资助项目(No.2024YFHZ0093)。; 自动驾驶场景下,大多数方法没有对行人群体进行建模,这样会对道路交通的安全造成影响。因此,提出了一种针对群组感知的行人轨迹预测网络(GPCNet)。具体来说,在组内,从个体层面学习行人之间的交互,考虑不同行人的偏好问题。在组间,从群...; 关键词：自动驾驶轨迹预测行人群体道路安全

“新工科人工智能”背景下信息与通信工程研究生培养模式研究: 《信息产业报道》2024年第9期0105-0107,共3页何鹏吴大鹏龙珍兰杜慧敏张鸿; 在人工智能迅速发展的背景下,如何结合新工科并融合多学科,从而体现新时代信息与通信工程特征成为需要考虑的首要问题之一。本文首先介绍了“新工科人工智能”背景下信息与通信工程研究生培养模式创新的总体思路,然后分别从构建 “导...; 关键词：新工科人工智能多学科融合研究生培养模式创新

空中智能反射面增强的URLLC多无人机网络: 《西南交通大学学报》2024年第4期907-916,共10页崔亚平应兆朋何鹏郑玉峰吴大鹏王汝言陈烙; 国家自然科学基金(61901070,61801065,62271096,61871062,U20A20157,62061007);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202000603,KJQN202300621);重庆市自然科学基金(CSTB2022NSCQ-MSX0468,CSTB2023NSCQ-LZX0134,cstc2020jcyjzdxmX0024,cstc2021jcyjmsxmX0892);重庆市高校创新研究群体(CXQT20017);重庆市研究生科研创新项目(CYB22246)。; 在多无人机超可靠低时延通信(ultra-reliable low-latency communications,URLLC)网络中,为满足超可靠低时延要求,引入空中智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助通信,提出一种多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent de...; 关键词：多无人机智能反射面可靠性多智能体

用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略被引量：1: 《电子与信息学报》2024年第7期2850-2859,共10页王汝言蒋昊唐桐吴大鹏钟艾玲; 国家自然科学基金(62271096,U20A20157);重庆市自然科学基金(CSTB2023NSCQ-LZX0134);重庆市高校创新研究群体(CXQT20017);重邮信通青创团队支持计划(SCIE-QN-2022-04);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202300632);重庆市博士后特别资助项目(2022CQBSHTB2057);重庆市研究生科研创新项目(CYB22250)。; 针对当前边缘缓存场景中普遍存在的用户偏好未知与高度异质问题,该文提出一种用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略。首先,建立点击率(CTR)预测基本模型,引入对比学习方法生成高质量的特征表示,辅助因子分解机(FM)预测用户偏好...; 关键词：边缘缓存对比学习推荐机制平均时延

面向密集场景的空天地网络资源分配算法: 《电子与信息学报》2024年第5期1968-1976,共9页张鸿廖彧歆王汝言吴大鹏杜慧敏; 国家自然科学基金(62271096,U20A20157);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202000626);重庆市高校创新研究群体(CXQT20017);重邮信通青创团队支持计划(SCIE-QN-2022-04);重庆市博士后研究项目(2021XM3058);重庆市自然科学基金创新发展联合基金(CSTB2023NSCQ-LZX0134)。; 空天地网络具有覆盖范围大、吞吐量高、弹性强等优点。该文针对大量用户并发接入、网络负载不均衡所引发的网络拥塞、服务质量恶化等问题,提出一种面向密集场景的资源分配算法。首先以用户需求为中心,根据不同类型用户任务的偏好来构建...; 关键词：空天地一体化网络资源分配博弈论密集场景

“两线四级”机制下“导师+辅导员”协同育人模式探索: 《华章》2024年第14期0171-0173,共3页张鸿吴大鹏廖彧歆姜美; 重庆市研究生教育教学改革研究项目“新工科背景下‘人工智能+’多学科融合的信息与通信工程研究生培养模式创新研究”(项目编号:yjg202022)。重庆市高等教育教学改革研究项目“‘前沿技术-基础理论-实践应用’多环节融合的‘智能+通信’课程群教学改革”(项目编号:231020)。; 我国高等教育事业致力于培养德智体美劳全面发展的社会主义事业建设者和接班人。为完成这一使命,在新时代的高校教育中,必然要将辅导员制和研究生导师制有机结合,以迎合新时代研究生群体个性化的特点。研究生导师与辅导员是研究生育人...; 关键词：研究生教育 “两线四级” 协同育人

工业物联网中基于任务紧急程度的资源分配算法: 《电信科学》2024年第3期29-38,共10页邹虹卓赛张鸿张明兴吴大鹏; 国家自然科学基金资助项目(No.62271096,No.U20A20157);重庆市教委科学技术研究项目(No.KJQN202000626);重庆市高校创新研究群体项目(No.CXQT20017);重邮信通青创团队支持计划项目(No.SCIE-QN-2022-04);重庆市博士后研究项目特别资助项目(No.2021XM3058);重庆市自然科学基金创新发展联合基金资助项目(No.CSTB2023NSCQ-LZX0134)。; 工业物联网中任务的生成通常具有连续性和周期性,并且任务对时延要求很高,这给系统成本带来了挑战。为应对这一挑战,提出了一种基于任务紧急程度的成本最小化资源分配算法。通过遗传算法优化任务的卸载策略和系统的资源分配策略,对于卸...; 关键词：工业物联网资源分配遗传算法

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