一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112969163A(43)申请公布日2021.06.15(21)申请号202110195807.5(22)申请日2021.02.22(71)申请人安徽大学地址230601安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号(72)发明人智慧房小彤查煜坤(74)专利代理机构合肥国和专利代理事务所(普通合伙)34131代理人张祥骞(51)Int.Cl.H04W4/70(2018.01)H04W72/08(2009.01)H04W72/04(2009.01)H04W28/02(2009.01)权利要求书5页说明书12页附图4页(54)发明名称一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配方法(57)摘要本发明涉及一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配方法，与现有技术相比，解决了OFDMA蜂窝网络基站资源分配不均衡，用户获取计算资源存在差异及排队现象等问题。该方法包括以下步骤：建立多基站多用户系统模型；自适应地选择任务卸载模式；分配计算资源。本发明不仅通过在基站卸载的基础上引入设备‑设备(D2D)卸载的方法，减轻了密集型任务给基站带来的负担，充分利用了网络中的空闲资源，而且根据基站计算资源使用情况自适应地为用户选择最优卸载决策，增加了计算资源分配的灵活性。仿真结果表明本发明的方法能够使系统效用增益增大并且降低计算时延。CN112969163ACN112969163A权利要求书1/5页1.一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、建立多基站多用户系统模型：在移动边缘计算网络中，建立基于OFDMA的多基站多用户系统模型，每个基站均部署有MEC服务器；S2、自适应地选择任务卸载模式：基于多基站多用户系统模型，各用户分别自适应地选择最优任务卸载模式；所述任务卸载模式包括D2D卸载、基站卸载和本地计算三种；最优任务卸载模式的选择过程为：用户u优先向周围邻近用户发送计算资源请求，判断每一位邻近用户是否有可使用的计算资源，并通过计算二者的信干噪比判断二者之间的连接是否稳定，选出有计算资源且连接稳定的邻近用户集合，若该集合中的用户个数大于0，说明存在支持D2D卸载的邻近用户，则用户选择D2D卸载模式，并选择时延与能耗的权重和最低的邻近用户进行D2D卸载；若无支持D2D卸载的邻近用户，则用户u向周围基站请求计算资源，并通过计算与周围每个基站之间的信干噪比来选择可连接的基站，在可连接的基站中选出满足约束条件的基站集合，若该集合中的基站个数大于0，说明有支持卸载的基站，则用户u选择基站卸载；若无支持D2D卸载的邻近用户，且无支持卸载的基站，则用户u选择本地计算；S3、分配计算资源：若用户选择基站卸载，满足约束条件的基站根据计算资源使用情况，自适应地为用户选择最优卸载决策并分配计算资源。2.根据权利要求1所述的一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配方法，其特征在于：所述的多基站多用户系统模型由NB个基站和NU个用户组成，该系统模型中的用户均随机分布；设NB＝{12…B}表示基站的集合，NU＝{12…U}表示用户的集合；假设各个用户同时具有一个需要执行的时延敏感型任务，该任务不可被分解成多个子任务分开执行，且用户在任务执行完前后位置不变；每个计算任务Zu由三个参数组成，u∈NU；其中，Du表示需要执行的任务的数据大小；Ru表示用户u完成计算任务所需要的计算资源，计算资源由CPU周期转数表示，Tth为任务卸载的最大允许时延；用户的任务采用卸载至邻近用户或者卸载至基站或者本地计算的方式；设S＝{Suu',u'∈NU,u∈NU}代表用户u与用户u′之间采用D2D卸载模式进行计算任务卸载决策的矢量，其中，Suu'＝{0,1},Suu'＝1代表用户u将计算任务卸载给用户u′执行；设A＝{aub,u∈NU,b∈NB}代表用户u与基站b之间采用基站卸载模式进行计算任务卸载决策的矢量，其中，aub＝{0,1}，aub＝1代表用户u将计算任务卸载给基站b执行；卸载决策变量Suu'和aub之间的关系如下：Suu'+aub≤1u∈NU,u'∈NU,b∈NB其中：2CN112969163A权利要求书2/5页为了避免子信道之间的干扰，每个用户只能占用一个子信道，K是每个基站的最大子信道数，即基站同时可以服务的用户数量最多为K。3.根据权利要求1所述的一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配方法，其特征在于：步骤S2所述的“自适应地选择任务卸载模式”，其具体包括以下步骤：S21、用户u优先向周围邻近用户发送计算资源请求，周围有计算资源的邻近用户回复u，令εu为u的邻近用户中满足有计算资源条件的用户组成的集合；分别计算用户u与集合εu中的每个用户之间的信干噪比，并