摘要
本发明提供一种对数据噪声免疫的边缘计算任务卸载优化方法和装置,该方法包括:获取上一时刻的环境监测数据;将上一时刻的环境监测数据输入至粒子卡尔曼级联滤波器中,以使粒子卡尔曼级联滤波器对上一时刻的环境监测数据进行噪声过滤,得到滤除噪声的环境监测数据;基于滤除噪声的环境监测数据,利用启发式贪婪计算卸载算法对当前时刻的全部移动设备的待卸载任务进行计算,得到最优任务卸载方案。本申请提出的粒子卡尔曼级联滤波器有效减小了数据波动性并恢复了原始数据分布。能够显著降低任务完成延迟。
技术关键词
环境监测数据
级联滤波器
数据噪声
粒子
滤除噪声
卸载算法
噪声模型
移动设备
工业物联网
非暂态计算机可读存储介质
状态估计量
正弦噪声
卡尔曼滤波器
处理器
脉冲噪声
数据获取模块
计算机程序产品
观测噪声
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粒子
无人机集群
任务分配方法
解码矩阵
遗传算法
混合优化算法
协同管理方法
设备运行参数
数字孪生模型
LSTM算法
合规性
模糊集合理论
检验方法
盾构隧道施工
实时数据处理
卷积神经网络模型
模式挖掘方法
超图模型
卷积神经网络特征学习
矩阵