CN119450586A 一种基于边缘计算的5g智能组网方法及系统 （上海酷潮科技股份有限公司）_第1页
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一种基于边缘计算的5G智能组网方法及系统本发明提供了一种基于边缘计算的5G智能2选择用户区域和网络节点，在所选位置部署多个边缘计算节点，并设计分层采集多源数据，并在所述边缘计算节点上部署轻量级的边缘模型，进根据数据分析结果动态分配网络资源，并利用所述边缘模型进行网络切换和负载均识别所述边缘模型中的复杂任务，将复杂任务分解为多个子根据所述边缘计算节点的计算过程，进行所述边缘模在数据的传输过程中引入加密技术和访问控制策略，进行数据通过用户设备，获取用户流量数据和用户地理信息，利用大数据在所述用户密集区域和所述关键节点上部署设计分层网络架构，并在所述分层网络架构中部署AI驱动的路由算其中，所述分层网络架构包括用于进行整体数据管理和长距离数据传输的核心网络根据时间维度和空间维度，利用时间戳和地理位置标选择轻量级深度学习模型，利用所述统一数据集进行深度学习模型的训将所述边缘模型部署到所述边缘计算节点上，对实时数据进行处理和异常3在所述边缘计算节点上部署用于显示当前负载状态和历史数据分析的实时监控仪表在所述边缘计算节点上部署负载平衡算法，根据所述监控仪表对于所述静态任务，在所述边缘计算节点上建立并部署任务模版和标准化处理流程，采用轻量级的传输协议，并设置差分传输策略，只对变化数据和新对于每个所述边缘计算节点的任务计算结果，进行相关性分析和重要性4采用端到端加密技术和同态加密算法进行数据加密，并采用区块链技根据用户角色分配访问权限，并结合生物特征和行为特征，提供网组网策略模块，用于根据数据分析结果动态分配网络资源将多个子任务分配给不同的边缘计算节点进行协同优化模块，用于根据所述边缘计算节点的计算过程，进行所述边安全保护模块，用于在数据的传输过程中引入加密技术56[0019]根据时间维度和空间维度，利用时间戳和地理位置标签将所述多源数据进行整[0021]将所述边缘模型部署到所述边缘计算节点上，对实时数[0027]在所述边缘计算节点上部署用于显示当前负载状态和历史数据分析的实时监控7行组网策略的动态调整，得到新的组网策略，再利用CI/CD工具链新的组网策略的逐步部8[0053]高效的网络响应速度和资源利用率：通过数据驱动的方在用户密集区域和关键网络节点附近灵活和高效的部署边缘计算节点，减少数据传输延[0063]如图1_2所示，本发明提供了一种基于边缘计算的5G智能组网方法，包括以下步9备可以通过安装轻量级客户端或利用通信协议述统一数据集进行深度学习模型的训练，并在深[0085]将所述边缘模型部署到所述边缘计算节点上，对实时数[0094]在所述边缘计算节点上部署用于显示当前负载状态和历史数据分析的实时监控据分析和评估结果，利用多线程技术和并行计算技术加速合并各个所述子任务的处理结行组网策略的动态调整，得到新的组网策略，再利

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