一种用于5G超密集组网场景的边缘计算方法.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CN107333267A(43)申请公布日2017.11.07(21)申请号201710485333.1H04L29/08(2006.01)(22)申请日2017.06.23(71)申请人电子科技大学地址611731四川省成都市高新西区西源大道2006号(72)发明人欧阳昊王鹏飞杨杰但黎琳肖悦(74)专利代理机构成都点睛专利代理事务所(普通合伙)51232代理人孙一峰(51)Int.Cl.H04W16/08(2009.01)H04W16/10(2009.01)H04W16/18(2009.01)H04W28/02(2009.01)权利要求书3页说明书5页附图1页(54)发明名称一种用于5G超密集组网场景的边缘计算方法(57)摘要本发明属于通信5G以及边缘计算技术领域，具体的说是一种用于5G超密集组网场景的边缘计算方法。本发明的基本思路是在一个小基站放置一个MEC服务器来为该微小区的蜂窝用户提供边缘计算服务，同时蜂窝用户可以按照待执行任务的特性来选择与宏基站相连的云计算服务。本发明的有益效果为，本发明的方法可以使得用户选择最合适的计算服务，提高时延性能。CN107333267ACN107333267A权利要求书1/3页1.一种用于5G超密集组网场景的边缘计算方法，该方法用于超密集组网的蜂窝系统，设所述的系统包括一个与云计算服务器相连接中心的宏基站MSB，以及若干个小基站SBS，每个SBS放置了一个边缘计算服务器MEC；每个小基站有若干个接入的蜂窝用户，每个用户都有一个待执行任务，每个任务有两个属性：输入数据量与CPU执行周期数，且每个任务可以选择在本地执行、MEC服务器上执行或者云计算服务器上执行，一个基站的接入蜂窝用户数为N，有K个独立的子信道可供分配，同时用户、MEC服务器、云计算服务器的计算能力分别为：和其特征在于，包括以下步骤：S1、初始化用户的卸载策略：为了得到初始化的用户任务，卸载策略首先假定子信道以及MEC服务器的计算能力均分给每个用户，且信道增益用均值代替；同时通过如下公式1-公式3获取分别卸载到用户、MEC服务器和云计算服务器的三种情况下的时延：其中，τ为时延，下标ue为用户、mec为MEC服务器、下标cloud为云计算服务器，αi为用户i的任务的输入数据量，βi为用户i的任务的执行周期数，为用户的CPU频率，为MEC服务器的CPU频率，为云计算服务器的CPU频，K为2微小区的子信道数目，B为子信道带宽，σ为热噪声功率，P为用户发射功率，di为用户i与SBS的距离，γ为大尺度衰落系数；每个用户的初始化的卸载策略为三种策略下取时延最小的一种策略作为初始化卸载策略则根据公式1构建初始化的卸载策略为：S2、对所有用户分配子信道数目：将确定每个用户被分配到的子信道数目用Ci表示，假设将任务卸载到MEC服务器的用户数为N*，且它们均分MEC服务器的计算资源，则相对于公式1，这两个参数已经发生了变化，将更新后的参数带入到公式1，，即可得到每个用户的时延引入效用函数为建立获得Ci的数学模型如下公式3：2CN107333267A权利要求书2/3页将所有待分配子信道的用户分成两个子集和且满足为子集和分配子信道数：引入两个函数将公式3转变为：同时引入两个约束条件将公式4转变为：构造拉格朗日函数：根据引入变量3CN107333267A权利要求书3/3页可得：采用二分法求解公式8所示的方程组得到数值解C1、C2，即为集合被分配到的子信道数目，然后再将子集合二分成集合将C1、C2分别代替这一步中的K进行迭代计算，最终获得每个用户被分配的子信道个数Ci；S3、对所有用户进行子信道分配：设用户集合用户的任务输入数据集合Α＝{α1,α2,α3,…,αN}，子信道集合用户被分配子信道数目集合包括：S31、选取用户S32、对于1到Ci，迭代执行：将子信道分配给用户i；Hik＝0,i∈{1,2..N}；S33、重复步骤S31和步骤S32直至所有用户被分配了子信道；S4、对所有卸载在MEC服务器的用户进行计算资源分配。4CN107333267A说明书1/5页一种用于5G超密集组网场景的边缘计算方法技术领域[0001]本发明属于通信5G以及边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)技术领域，具体的说是一种用于5G超密集组网场景的边缘计算方法；发明涉及凸优化(ConvexOptimal)，超密集组网(Ultra-DensityNetwork，UDN)，边缘计算，云计算(CloudComputing)等技术。背景技术[0002]云计算是一种旨在突破移动终端计算能力(存储能力)限制的技术。终端设备选择将自己的计算任务(存储任务)交由云端执行以节省自身有限的计算资源(存储